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命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是信息中心网络(Information-Centric Networking,ICN)的具体实施方案之一,它将传统IP网络基于地址的数据传输方式,演变到基于数据内容本身的信息交互模式,从而克服了网络地址转换、安全性不足等问题。所以NDN将是未来互联网架构中的具有发展潜力的典型代表。NDN架构的优势在于用数据内容名称替代了以往的主机寻址,减少了数据内容提供者的带宽消耗和服务负担,从而使用户获得相对快速的响应时间,该架构不再专注于信息的位置,而是专注用户需要的信息内容。NDN使用名称来标识每一段内容,而不是IP网络上附加的硬件设备的IP地址。所以针对NDN中数以万计的数据量来讲,数据名称的查找研究十分重要。本文研究NDN数据名称查找中两个优化问题:转发信息表(Forwarding Information Base,FIB)中的最长前缀匹配查找算法的优化,内容存储器(Content Store,CS)和待定请求表(Pending Interest Table,PIT)中的精确查找算法的优化,本文具体的研究内容如下:阐述了命名数据网络体系结构的设计原理、网络中数据名称的命名规则和网络体系的路由规则、命名数据网络中使用的两种名称查找算法:最长前缀匹配算法和精确匹配算法。针对FIB中的最长前缀匹配查找算法的优化问题,提出了基于多级计数布隆过滤器的名称查找方案。该方案以计数布隆过滤器为基础,设计递减长度的多级布隆过滤器进行查找,并引入了信息指纹的概念,将传统布隆过滤器中的计数格分为四个部分用来存储和记录各字符串记录产生的信息指纹,与相似的DLCBF方案对比,冲突概率平均减小了15%,并且通过设置标签功能,有效保证了较高的查找速度。针对CS和PIT中的精确匹配算法的优化问题,提出了基于汇总计数布隆过滤器的名字查找方案。该方案设计添加了汇总表和确认表,有效避免了以往布隆过滤器字符冲划分错产生冲突率的情况,并通过实验表明该方案对比以往方案,存储时间缩短了10%,在冲突率性能上也优于传统方案,从而证明了该方案的优越性和可行性。