[发明专利]一种网络包分类算法与系统

说明书

本发明涉及一种网络包分类算法，包括：将现有的分类规则集划进行划分分为：源IP地址和目的IP地址的大规则子集、源IP地址的大规则子集、目的IP地址的大规则子集和小规则子集；对划分的四个自己分别进行等价类合并；剔除四个不同子集等价类合并过程中规则数小于5个的等价类，并以链表的形式分别进行存储，将链表中首元素的地址存入相应的查找表中；对四个不同子集输出的规则进行优先级的比较，输出与数据包头匹配的优先级最高的规则。本发明的有益效果为：结合RFC算法的总体结构和决策树的算法的“选位”思想，通过子集划分技术、规则剔除技术和选位技术相结合，降低了查找表构建过程的内存消耗，在满足硬件内存有效性的同时实现高速包分类处理。

技术领域

本发明属于计算机网络技术领域，具体涉及一种网络包分类算法与系统。

背景技术

随着网络技术的不断发展，新的网络应用层出不穷，网络设备不仅要能够实现数据包的基本转发，还要提供服务质量、流量计费、区分服务等功能。包分类技术是实现网络服务多样化的关键技术，它使得网络设备能够区分地处理网络流量。然而随着网络流量的激增以及带宽的不断提升，包分类已经成为影响网络性能的瓶颈。

网络包分类就是将到达的数据包的相关域值同预定义的分类规则集中的规则进行比较，根据比较结果实现数据包的分类处理，从而使得网络设备能够有差别地处理各种类型的网络流量。其中最为经典的是五元组(五维)包分类问题，它的分类规则集要求匹配数据包中的源网络层地址、目的网络层地址、源传输层端口、目的传输层端口以及协议五个维度。

目前，针对五元组包分类算法主要分为软件包分类算法以及硬件包分类算法两大类。硬件算法主要利用TCAM(Ternary Content Addressable Memory，三态内容可寻址寄存器)以及FPGA(Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)实现，能达到很好的性能，但是其价格高、功耗高、密度小的特征极大地限制了硬件算法的可扩展性；软件算法主要基于通用存储器实现，弥补了硬件算法的缺陷，其中RFC算法因其分类速率高，仅次于硬件算法，所以被广泛应用到要求高速查找的网络环境中。同时由于RFC算法支持并行处理，非常适合与硬件相结合，但是由于其计算及存储复杂度很高，当规则集的规模增大时，算法的内存消耗也会急剧上升使内存膨胀严重，使得存储器面临着严峻的性能瓶颈问题。

发明内容

为了解决现有技术存在的内存膨胀严重问题，本发明提供了一种网络包分类算法与系统，其具有运行速度快、内存消耗低等特点。

本发明的目的是提供一种内存消耗低且包分类更快的网络包分类算法与系统。

根据本发明的具体实施方式的一种网络包分类算法，包括：

将现有的分类规则集划分为：源IP地址和目的IP地址的大规则子集、源IP地址的大规则子集、目的IP地址的大规则子集和小规则子集；

对所述源IP地址和目的IP地址的大规则子集划分为连续的4个块进行等价类的合并；

对所述源IP地址的大规则子集对应的小域进行奇偶选位，以分别生成的查找表A和B为基础进行等价类合并；

对所述目的IP地址的大规则子集对应的小域进行奇偶选位，以分别生成的查找表C和D为基础进行等价类合并；

对所述小规则子集，将源IP地址域和目的IP地址域进行混合奇偶选位，以分别生成的查找表E、F、G、H为基础进行等价类合并；

剔除所述四个不同子集等价类合并过程中规则数小于5个的等价类，并以链表的形式分别进行存储，将所述链表中首元素的地址存入相应的查找表中；

对所述四个不同子集输出的规则进行优先级的比较，输出与数据包头匹配的优先级最高的规则。

进一步的，对现有分类规则集划分的规则包括：