随着信息技术地不断发展和创新,互联网作为信息传播的媒介,逐渐渗透到人们日常生产生活的每个角落。在一段特定的通信链路上,相同或相似资源的重复传输,势必生成大量损耗带宽资源的冗余流量,降低带宽资源有效利用率,增加通信成本。论文以校园网为实验平台,主要围绕校园网冗余流量测量方法和测量结果分析两方面展开研究。论文主要研究内容如下：(1)针对测量样本完整性要求,基于PF_RING技术开发了一套Linux平台高速数据包采集工具。实现校园网测量节点双向数据包采集的线速匹配,确保测量分析样本的完整性和有效性。(2)提出基于均匀采样的冗余流量动态跟踪识别方法。均匀采样技术以固定大小对数据包负载划分连续字节分块,采用Rabin多项式方法计算各分块对应的信息指纹。然后,按定长窗口在生成的指纹序列上连续滑动,根据既定规则采样特征指纹,确保采样特征指纹对应字节分块在字节分组范围内均匀分布。动态跟踪技术基于“先进先出”的老化机制和特征指纹索引指针迭代更新实现,用于捕捉高频冗余字节分块的动态特征,提高冗余流量测量效率。(3)结合实际采集的数据包样本进行实验,验证了基于均匀采样的冗余流量动态跟踪识别方法的有效性,证实了校园网冗余流量存在的真实性。从宏观角度分析,发现冗余流量在时间序列上表现出自相似性特征,在源端口范围内呈生产密集型分布,在C/S模型业务流量中呈非对称分布。从微观角度分析,发现冗余流量对冗余字节分块大小具有一定的选择性,完全冗余字节分块的总数占比低,但是对冗余流量整体识别贡献率高。上述冗余流量分布特征,为改进现有冗余流量测量方法提供了理论参考依据。