【摘 要】
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数据包分类是网络服务实现的核心技术,其在一组规则集中按照最高优先级匹配的原则,搜索数据包要执行的操作或任务。随着新一代网络技术的发展,分类规则无论是规模还是维度数均大幅度增加,导致包分类效率下降,成为网络性能瓶颈。现有方法在优化分类效率等方面取得了一些成果,然而分析当前的包分类算法,距离线速要求还有距离,直接影响和限制了网络设备在新一代互联网架构中的应用扩展性。业界一般采用分布式计算方法对海量数据
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《医学图像处理虚拟实验实践平台关键技术研究》（编号:61877059）； 国家自然科学基金项目《基于云计算的虚拟实验平台关键技术研究》（编号:61202494）； 湖南省普通高等学校教学改革研究项目《面向卓越工程师培养的智能编程训练平台实现与应用》；
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数据包分类是网络服务实现的核心技术,其在一组规则集中按照最高优先级匹配的原则,搜索数据包要执行的操作或任务。随着新一代网络技术的发展,分类规则无论是规模还是维度数均大幅度增加,导致包分类效率下降,成为网络性能瓶颈。现有方法在优化分类效率等方面取得了一些成果,然而分析当前的包分类算法,距离线速要求还有距离,直接影响和限制了网络设备在新一代互联网架构中的应用扩展性。业界一般采用分布式计算方法对海量数据进行处理,然而规则之间常常存在冗余和冲突,直接对规则进行分组会导致规则复制和语义不一致等问题,所以分布式计算方法很难直接应用到包分类技术之中。本文首先介绍了数据包分类技术的性能要求、算法理论极值与难点以及国内外研究现状;然后在研究分析现有包分类算法的基础上,从提高包分类速度出发,提出了基于多维矩阵的并行化包分类算法。算法执行过程包含四个步骤:（1）对原始规则作预处理,通过规则映射方法将规则在多维矩阵空间进行映射,形成一系列独立的单元空间;（2）在各个节点内,对规则所在的多维矩阵空间依次进行划分以构建分类决策树;（3）基于已部署的分布式计算节点数和各决策子树内的树枝条数,将各子树尽可能平均地分配到各个计算节点;（4）根据基于决策树的包分类方法,分发大规模数据包并进行分布式包分类操作。使用基于Java平台实现的并行化包分类系统进行实验,重点针对分类效率指标,根据不同规模规则集、不同大小数据集以及不同计算节点情况进行了大量包分类实验,验证了本文的包分类方法具有较好的分类性能。本文提出的包分类研究成果,对面向新一代网络的数据包分类问题是一个有益的尝试,对数据包分类领域的研究和发展有着一定的意义。图30幅,表9个,参考文献65篇
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