[发明专利]通过流缓存实现网间数据传输加速的方法有效
申请号: | 200810065189.7 | 申请日: | 2008-01-14 |
公开(公告)号: | CN101262493A | 公开(公告)日: | 2008-09-10 |
发明(设计)人: | 赵辉宇 | 申请(专利权)人: | 深圳市深信服电子科技有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;H04L29/06 |
代理公司: | 广州三环专利代理有限公司 | 代理人: | 满群 |
地址: | 518052广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 通过 缓存 实现 数据传输 加速 方法 | ||
技术领域
本发明为一种网间加速技术,特别涉及一种通过减少冗余数据传输,提高网间数据传输速度,通过流缓存实现网间数据传输加速的方法。
背景技术
目前,由于网络的无可便利性,越来越多的企业和个人通过网络进行协调办公和业务往来。网络间传输的数据量急剧增加,为此需要更高的带宽以满足需求。尽管当前申请互联网带宽的费用趋向便宜,但毕竟internet总的带宽资源有限,如果不采取一定手段,仍无法保证核心应用对WAN带宽资源的需求。另外,随着新一代无线通信的发展,更多的企业和个人趋向于无线办公。与有线网络相比,无线网络带宽缺乏尤为明显,严重影响企业和个人办公效率。
据统计,广域网上传输数据中,70%左右的数据为冗余信息,理论上说,70%左右的数据完全没必要在广域网传输。因此,若采用某压缩方法,而该方法可减少70%数据的网上传输,则能大幅提高带宽利用率,降低网络运营成本,提高办事效率。
就目前技术来看,绝大多数网络设备采用lzo及其变形流压缩算法。该算法能有效压缩居于文本文档或数据库等信息熵小的数据,但其也存在明显缺陷:由于其只能在较小数据区间内压缩,故压缩比率不高。另外,其对已被压缩的数据包苍白无力(比如rar,jpg图像等),因此提高带宽利用率相当有限。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足之处,提供一种通过特征提取方法快速识别网络输入数据,并依据数据流仓库将重复的数据替换成有效的编码,在远端的流cache设备会将编码翻译回原来的数据,从而减少了在广域网上传输的数据量。由于数据流仓库很大(可通过硬盘保存,几百兆到几百千GB不等),可保存比通常压缩方法更多的重复模式。因此,可在数据流库中找到绝大多数的冗余信息,大幅降低网络数据传输量,提高带宽利用率的一种通过流缓存实现网间数据传输加速的方法。
本发明的目的可以通过以下措施来达到:
这种通过流缓存实现网间数据传输加速的方法,其特殊之处在于,它包括压缩流程和解压缩流程:
所述压缩流程,包括以下步骤:
(1)、初始化(步骤101);
(2)、提取待压缩的数据包特征值(步骤102);
(3)、判断数据流间的匹配是否完毕(步骤103);
(4)、若步骤103的判断结果为否,则进一步判断剩余未参加计算的特征值大于设定值(步骤104);
(5)、若步骤103的判断结果为是,则经“将数据包保存至数据流仓库,将数据包中各特征值在数据流仓库的位置保存至hash文件桶中”(步骤111)、“在数据包前添加未匹配编码头,输出编码包”(步骤1112)至完毕(步骤113);
(6)若步骤104的判断结果为是,则根据设定值的连续特征值计算hash桶号A(步骤105);
(7)若步骤104的判断结果为否,则经“将数据包保存至数据流仓库,将数据包中各特征值在数据流仓库的位置保存至hash文件桶中”(步骤111)、“在数据包前添加未匹配编码头,输出编码包”(步骤1112)至完毕(步骤113);
(8)步骤105获取hash表桶号A的内容,得到在数据流仓库中的位置B(步骤106);
(9)从数据流仓库位置B开始读出若干字节,并保存至一临时缓冲区(步骤103);
(10)寻找临时缓冲区与带压缩数据包最佳匹配(步骤108);
(11)判断是否找到匹配(步骤109);
(12)若步骤104的判断结果为否,则返回步骤103;
(13)若步骤104的判断结果为是,则将编码包类型设为匹配类型,将匹配结果编码输出(步骤110);
(14)完毕(步骤113);
所述解压缩流程,包括以下步骤:
(15)初始化(步骤201);
(16)判断编码类型是否未匹配(步骤202);
(17)若步骤202的判断结果为否,则经“根据匹配位置和长度从数据流仓库中还原数据包”至“输出还原数据包完毕”(步骤210);
(18)若步骤202的判断结果为是,则去掉编码头,还原数据包(步骤203);
(19)将数据包保存至数据流仓库(步骤204);
(20)提取数据包特征值(步骤205);
(21)根据设定值的连续特征值计算hash桶号A(步骤206);
(22)将数据包中各特征值在数据流仓库的位置保存至hash文件桶A中(步骤207);
(23)判断剩余未参加计算的特征值大于设定值(步骤208);
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