白 磊 田立勤 陈 超,2

基于流抽样和LRU的高速网络大流检测算法

白 磊1田立勤1陈 超1,2

1(华北科技学院计算机学院 北京 101601)

2(浙江大学机械工程学院 浙江 杭州 310058)

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增加，如何及时、准确地检测出网络中的大流信息，成为目前网络流测量的热点问题。根据传统LRU算法由于突发性大量小流导致淘汰大流的测量缺陷和网络重尾分布的特点，提出一种新的识别大流的算法——基于流抽样和LRU的大流检测算法。算法通过流抽样技术过滤大部分的小流，并通过LRU算法识别大流信息，将过滤和识别过程分离，减少小流错误淘汰大流的可能性，提高算法测量准确性。分析算法的复杂度和漏检率，并通过实际试验数据分析了算法参数配置对于大流测量的准确性的影响。理论分析和仿真结果表明，与标准LRU算法和LRU_BF算法相比，在使用相同的存储空间下，新算法具有更高的测量准确性和实用性。

网络测量 大流 抽样 哈希 近期最少使用算法(LRU)

0 引 言

网络流量测量是网络管理的基础，是分析网络业务、网络行为的重要方法。通过测量可以对数据进行分析和处理，并提取网络行为特征和规律，对网络监控、网络设计和网络规划都具有重要意义[1]。然而随着互联网的快速发展和网络新应用的不断出现，计算机网络呈现向高速化、大规模、复杂化方向发展的趋势。显著特点是产生的数据量大、数据分组到达频率高，导致单位数据分组的处理时间越来越短，对系统的存储能力、处理能力和传输能力都提出了极大的挑战，这便对网络流量处理设备提出了更高的要求。……