一种基于匹配域裁剪的包分类规则集压缩方法

摘要：

随着以OpenFlow为代表的多匹配域包分类规则的出现,匹配域数量的不断增加、流表宽度的不断增大以及流表规模的不断膨胀,大大增加了硬件存储的压力.为提高现有三态内容可寻此存储器(TCAM)资源利用率,该文提出一种基于规则集特征分析的匹配域裁剪模型Field Trimmer.一方面基于对规则集中匹配域的逻辑关系分析,实现匹配域的合并,从而减少匹配域的数量;另一方面基于对规则集统计规律的分析,实现匹配域的裁剪,使用部分匹配域来达到整体的匹配效果.实验结果表明,相比于其他方案,该方案在较小的时间复杂度下,能够进一步节省OpenFlow流表的TCAM存储空间需求50%左右;对于常见的包分类规则集,该方案所需的储存空间能够节省40%以上.

关键词：包分类、三态内容可寻此存储器、OpenFlow

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973计划项目2012CB315901;国家自然科学基金61521003;国家"863"计划项目2013AA013505 The National 973 Program of China2012CB315901;The National Natural Science Foundation of China61521003;The National 863 Program of China2013AA013505

在线出版日期：2017-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1185-1192