随着网络技术的高速发展,用户对于网络服务的需求更加的多样化。为了满足用户的需求,运营商需要不断地增加专有的网络设备,这将给运营商带来巨大的成本开销。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术给运营商提供了解决这些问题的途径。NFV技术将网络功能和专有网络硬件设备解耦,并且能根据用户需求灵活地将软件实现的虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)实例部署在网络中。业务流进入网络后需要被一串定义好顺序的网络功能处理,这些定义好顺序的网络功能就被称作服务功能链(Service Function Chain,SFC)。网络运营商通常会在网络的不同位置部署相同网络功能的VNF实例,使得业务流进入网络后能灵活地选择VNF实例和路径。然而,如何容纳更多的SFC请求使得运营商的利润最大化是一个非常有必要研究的问题。本文主要研究如何同时优化业务流的VNF选择和路径选择以使得网络的吞吐量最大。对于完全有序的SFC请求流引导问题,本文研究在节点和链路资源约束以及端到端时延约束的条件下,如何最大化网络吞吐量。首先将该问题建模为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)模型,然后将虚拟网络映射(Virtual Network Ebedding,VNE)问题规约到该问题,证明该问题是NP问题。由于问题的难解性,本文提出了基于动态规划的启发式算法(Latency-aware SFC Steering,LSFCS)来求解VNF选择和业务流引导的可行方案,该方案满足资源和时延约束。仿真结果显示,该算法能提高网络吞吐量并且保证时延要求。为了使得算法适应更多的场景,本文将其扩展到在线模式来处理动态到达和离去的业务流。对于部分有序的SFC引导问题,本文考虑VNF实例对业务流的带宽有影响时,如何使得网络的吞吐量最大化并且满足资源约束。为了解决这个问题,本文首先将其建模为ILP模型。由于这是NP问题,本文提出名为部分有序SFC请求引导(Partial-Ordered SFC Steering,POSFCS)的启发式算法。该算法将节点的选择和链路的选择分开进行,首先根据VNF的依赖关系和带宽改变因子将部分有序SFC请求重构为完全有序的SFC请求,然后利用加权二部图匹配对VNF实例进行选择。节点选择的方案作为链路选择的输入条件,使用Randomized Rounding方法求取链路选择方案。仿真结果显示,该算法能有效提高网络的吞吐量。