软件定义网络(Softerware Defined Network,SDN)通过将网络设备中的控制功能抽象出来形成控制层,让网络成为一种可以灵活调配的资源。这种转控分离的SDN架构有效降低网络管理的复杂性,并为网络提供强大的可编程性,满足不同网络用户对网络资源的需求。早期整个SDN中仅部署一台控制器管控全网,现阶段随着网络规模的不断扩大,网络环境变得越来越复杂,整个网络完全依赖于一台控制器难以保障网络的可靠性。为解决单控制器架构带来的性能瓶颈、单点故障和可扩展性等问题,基于多控制器架构的SDN应运而生。多控制器架构在提升网络性能的同时,也为控制层的故障检测与恢复提供了良好的基础。本文主要针对SDN控制层的故障检测和恢复进行相关研究。在SDN控制层的故障检测方面,现有控制器故障检测算法多采用固定超时值的方式进行故障检测,固定超时值的设置非常困难,其大小将直接影响故障检测算法的检测性能。因此,本文设计了一种自适应故障检测算法,该算法基于检测响应时延与控制器CPU利用率动态调整检测时延。最后通过仿真将本文所设计算法与灰度预测算法、指数移动平均算法的预测效果进行比较,结果表明本文所设计算法预测准确率明显高于其它对比算法。在控制层故障恢复方面,将故障域内的交换机迁移至幸存控制器控制域内是实现控制层故障恢复的有效方式。现有基于交换机迁移机制的控制层故障恢复算法中交换机迁移方式粗放,目标控制器的选取多仅以交换机-控制器时延或目标控制器负载作为衡量指标,容易导致目标控制器选取僵化,难以保证控制层故障恢复后具有良好的综合性能。因此,本文设计了一种基于交换机迁移的目标控制器选取算法,综合考量交换机-控制器时延、控制器负载和链路故障率多种指标选取目标控制器。最后将本文所设计算法与Survivor算法、PPF算法在交换机-控制器时延,控制器负载和链路故障率方面进行比较,结果表明本文所设计算法在维持链路故障率和交换机-控制器时延一定的条件下,有效平衡了目标控制器之间的负载,整体性能优于其它对比算法。