摘要：流匹配算法是准确实现对高速网络中特定流的流量进行测量的关键。RFC算法是相关算法中速度最快的,但它内存消耗很大,预处理运算量大。针对RFC存在的不足,提出了一种多阶段无冲突归并流匹配算法,该算法采用标记桶方法实现前缀匹配的预处理;采用最小区间分隔法实现范围匹配的预处理,同时算法设计了提前丢包。测试结果表明该算法能支持掩码匹配和范围匹配,内存消耗可控,匹配速度可达2Mpps。

摘要：介绍了目前国内外对高速网络进行流量测量采用的几种主要方法一标识大流法、修改网络协议栈法、抽样法和高性能硬件法，同时讨论了它们各自的不足，并分析了RPC2722测量方法在高速网络中存在的主要问题。针对这些问题，提出了一种基于特定业务流的流量测量方法．这种方法的关键在于设计一个高速流匹配算法和设计测量数据在内存的存储方法。论文提出的多阶段无冲突散列归并(MIPNCHM)流匹配算法，匹配速度可达2Mpps，内存消耗低。论文还提出了测量数据在内存记录和卸出的方法，可实现测量数据按分钟卸出，而时间粒度保持在秒。