网络功能（Network Function）大量存在于网络当中,它们对数据包进行不同的处理。网络中一些服务需要按照特定的顺序被不同的网络功能所处理,形成服务功能链（Service Function Chain）。与此同时,可编程数据平面因其能够提供灵活的可编程性和高转发速度,成为近年来的一个热门趋势。P4（Programming Protocol-Independent Packet Processors）是可编程数据平面的代表性编程语言,使用P4语言可以在任何支持P4的数据平面上开发网络功能。然而,单个P4交换机由于自身的资源限制影响着网络功能和服务功能链的部署,例如内存大小限制可保存的网络信息,有限的计算资源制约着可部署的服务功能链数量;同时,不同网络功能之间存在着冗余的操作,部署多网络功能时会浪费流水线的资源。因此,本文围绕这些问题,重点研究了基于P4交换机部署网络功能和服务功能链等问题,主要工作和创新之处如下:1)针对上述P4硬件交换机的资源限制问题,本文使用硬件交换机搭建了实验平台进行验证和分析。针对常见的网络功能在部署时的内存和计算资源的消耗量进行了实验分析,得出单个交换机无法满足多网络功能的部署和合并冗余逻辑能有效节省流水线资源等结论;2)针对单个网络功能在P4交换机上部署时的计算和存储能力限制等问题,本文以大流（Heavy Flow）预测的网络功能为例,在P4交换机上设计和实现了基于机器学习算法预测大流的网络功能p Heavy。相比于传统的方法,p Heavy仅用每条流的前5个包和前20个包即可达到85%和95%的预测正确率。p Heavy设计了模型训练算法以减小交换机内存的需求,将预测模型大小平均降低了5.4倍;3)针对具有服务功能链约束的网络功能部署,本文提出了一种细粒度的部署优化方案p SFC。p SFC通过两阶段的合成算法将不同的服务功能链以细粒度的方式建模并合成为控制流图,再通过分解算法将合成图按照目标P4交换机及网络状态进行分解和部署。相较于其他算法,在合成冗余逻辑的性能上p SFC提升了20%左右的性能,进而减小了数据包的处理延迟和P4交换机的部署成本。