随着近年来互联网飞速发展,网络流量呈现爆发式增长,数据中心作为其重要基础设施也面临着诸多挑战。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)是对传统网络架构的一项重大变革,其核心理念是将数据层面与控制层面分离。本课题主要对基于SDN的数据中心网络多路径负载均衡策略进行了研究。针对数据中心网络流量集中的特点,利用SDN集中式控制和软件可编程的优势,通过多路径负载分担的方法提高网络链路利用率,减少拥塞。本文选择Ryu控制器作为研究平台,通过REST API在应用层自定义5个模块来实现多路径负载均衡策略,各模块分别为.全局拓扑感知模块,网络状态测量模块,k短路径计算模块,链路状态评估模块和拥塞处理与流表转发模块。Ryu控制器周期性地调用全局拓扑感知模块和网络状态测量模块,来获取网络全局拓扑、带宽、时延等信息,以实现动态监控。通过k短路径计算模块、链路状态评估模块、拥塞处理与流表转发模块来实现当前流量负载合理分配的功能。Ryu控制器能够通过周期性发送LLDP报文来获取全局网络拓扑信息,并且可以使用软件方法防止网络环路和实现MAC地址学习,利用OpenFlow协议可以实时监测网络带宽、时延等参数。本文选用Yen算法作为KSP算法计算出k条备选路径,并建立路径评估模型,评定各备选链路优先级,选择当前优先级最高的链路作为转发路径,并将对应的流表项下发到OpenFlow交换机。周期性监控链路拥塞情况,在当前转发路径的带宽利用率达到阈值时,选择除当前路径以外的最优路径实现重路由。本文利用Mininet仿真平台模拟数据中心网络胖树拓扑结构,并在Ryu控制器上实现本课题多路径负载均衡策略,使用Mininet自带的Iperf打流工具模拟流量发生,进行两组对比实验。实验结果表明:本文调度策略在提高网络链路利用率,降低时延,减少拥塞等方面有较好的效果。