基于TCBF_LRU的高速网络大流检测算法

摘要

在高速主干网络中,随着网络链路速率的不断提高和网络流数量的急速增加,同时受到硬件计算和存储资源的限制,如何及时、准确地在海量数据中,有效地检测出其中的大流信息,成为目前大规模高速网络流测量的热点问题.根据传统的LRU算法容易淘汰大流和频繁更新给系统带来巨大压力的缺陷,提出一种新的大流检测算法——TCBF_LRU算法,用于高速网络大流信息识别.算法通过时间超时和大流报文预保护策略,过滤大部分的小流报文,极大减少LRU算法小流置换大流的概率,提高算法的准确性.分析了算法的误判率和复杂度,并通过实际主干网trace数据,实验分析了算法参数配置对于大流检测准确性的影响.理论分析和仿真结果表明,与标准LRU算法和BF_LRU算法相比,在使用相同的缓存空间下,TCBF_LRU算法具有更高的测量准确性和实用性.