网络流量采集是研究网络行为、进行网络规划的基础，通过对网络链路的流量进行采集分析，可以了解网络运行情况、网络安全情况、网络负载情况以及网络使用者的行为模式等信息。随着网络技术的飞速发展，网络带宽的增长速度已经远远超过了处理器性能的增长速度，传统网络流量采集系统在流量捕获、传输、缓冲、拷贝和中断处理等环节的负载开销非常大，无法满足当前网络技术高速发展的要求，主干网络链路的流量采集系统面临着海量数据的压力。本论文在深入研究传统网络流量采集技术性能瓶颈基础上，研究了高速网络链路下的流量采集技术。通过硬件加速、底层数据传输通道设计和数据并行优化等手段，对传统网络流量采集技术的性能瓶颈环节进行优化，设计一种高性能的网络流量采集系统。本论文的研究工作有以下几点：1.采用多层技术设计了一种在普通PC平台下实现两路万兆链路流量采集和预处理的流量采集系统。通过对传统网络流量采集系统的性能瓶颈分析，对瓶颈环节进行改进优化。通过高速数据传输通道设计、硬件加速技术、高性能缓冲区设计等措施，设计了一种软硬件结合的高性能网络流量采集系统。与现有流量采集系统相比，论文设计的流量分析系统的性能有很明显的提升。2.设计一种面向多核服务器的流量预处理平台。平台负责网络流量的捕获、过滤、预处理、数据包分发和流量传输等功能。它可以降低流量采集系统传输数据过程的负载开销，还能够有效提升后端多核流量分析设备的并行处理效率。3.研究了高速网络的数据包分类技术。采用基于TCAM(Ternary ContentAddressable Memory)的硬件查找电路直接对预处理平台捕获的数据包进行分类处理；通过将网络数据包的关键信息送至硬件查找模块中匹配，再将获得的处理策略与原数据包一起封装成自定义的数据帧，交给后端模块处理。