【摘 要】
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随着OpenFlow流表规模的不断增大,容量有限的TCAM资源难以满足OpenFlow流表的存储需求.本文采用TCAM和SRAM相结合,给出了一种OpenFlow流表区分高效存储算法.该算法基于网络包
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410114
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随着OpenFlow流表规模的不断增大,容量有限的TCAM资源难以满足OpenFlow流表的存储需求.本文采用TCAM和SRAM相结合,给出了一种OpenFlow流表区分高效存储算法.该算法基于网络包成批特性,将OpenFlow流区分为少量的包成批流和大量的包稀疏流,并设计包成批流识别方法和流袁项替换方法,将对应的流表项动态区分存储在TCAM和SRAM中,以解决OpenFlow流表存储空间有限问题,进而提高流表查找性能.采用实际网络流量样本,评估所提的流表区分算法的性能.结果表明:所提算法的TCAM命中率明显高于目前主流的大象流/老鼠流区分算法,增强了OpenFlow流表存储的动态适应能力,有效提高了OpenFlow流表查找性能,从而满足大规模流表的存储需求.
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