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为实现大规模数据流抽样的公平性与可行性,设计一种自适应数据流公平抽样算法。根据网络负载状况,自适应地调整抽样间隔,对数据流进行分段采样,采集初始样本;根据数据流的大小,以反比例函数为抽样函数,对初始样本进行概率抽样。通过对数据流采集过程的两阶段控制,实现在资源有限的情况下,对数据流进行公平合理的抽样。仿真结果表明,相较其它抽样算法,使用该算法抽样的样本更加公平准确。