随着计算机技术的快速发展,网络流量呈现爆炸式增长。传统TCP/IP网络因其复杂的结构及其封闭性,难以满足当前用户的发展需求。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的出现为解决上述问题带来了希望。目前SDN已经成为未来网络架构的热点研究课题,实现传统网络底层设备的控制功能和转发功能的分离,具有网络流量的灵活控制和开放的编程接口等优势。基于SDN的负载均衡算法能够通过控制器的逻辑集中、实时监听等特点对网络资源进行合理调度和细粒度控制,进而有效提高网络资源的利用率,避免网络拥塞并能够动态地适应网络状态的变化。本文主要概述了 SDN的背景和现状,简述了SDN的相关概念和相关技术,并在此基础上分析负载均衡算法的优缺点。本文的主要研究工作如下:第一,针对在多控制器构成的分布式控制平面中,控制器成为每个域的集中式控制器,容易造成控制器阻塞和控制平面负载不均衡的现象,为此提出基于SDN的多控制器动态自适应负载均衡机制。本文设置了启动负载均衡机制的阈值,控制器能够实时监听多控制器分布式控制平面的负载状态。当某域控制器的负载大于或等于该阈值时,控制器处于过载状态,就会启动多控制器动态自适应负载均衡机制。过载控制器会优先选择负载最大的Packet_In消息将其迁移至邻域负载最小的空闲控制器,防止其阻塞,实现整个控制平面的负载均衡。本文使用Mininet进行仿真实验,仿真实验显示该负载机制能够有效防止控制器阻塞,提高控制器的利用率。第二,本文将SDN技术应用到数据中心网络中,针对数据中心网络中由于大象流携带的大量数据或生存时间长所导致网络拥塞问题,提出了基于SDN的大象流负载均衡机制(elephant flow load balancing,EFLB)。控制器实时监听网络状态,当网络的负载大于阈值时,启动大象流负载均衡机制。首先系统对网络流量进行检测并识别出大象流,然后控制器利用Openflow协议的删除机制将检测到大象流分裂成多个老鼠流,最后控制器能够根据从数据平面收集的网络链路状态和网络拓扑动态地计算出负载最小下一跳交换机,用于发送分裂的老鼠流,从而能够有效避免由大象流导致的网络负载不均衡问题。仿真实验结果显示EFLB机制能够明显增加网络吞吐量和链路利用率,实现网络负载均衡。