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        基于緩存策略的OpenFlow流表存儲優(yōu)化方案研究

        2018-11-08 03:09:34張亞南鄧怡辰宋強(qiáng)周錫玲
        電子測試 2018年21期
        關(guān)鍵詞:流表表項(xiàng)適應(yīng)控制

        張亞南,鄧怡辰,宋強(qiáng),周錫玲

        (廣東理工學(xué)院,廣東肇慶,526100)

        0 引言

        傳統(tǒng)方法中,對OpenFlow流表存儲設(shè)計方法主要有替換策略方法、遺傳算法、流緩存器的中心交換控制存儲方法以及TCP引擎卸載存儲設(shè)計方法等[1]。其中,文獻(xiàn)[2]對于流表漏表項(xiàng)設(shè)置緩沖區(qū)暫存超時向量利表,基于局部LRU原則對到期的非活躍流進(jìn)行緩存失配補(bǔ)償,但該方法是在OpenFlow流表存儲中流包含過濾過程,導(dǎo)致少數(shù)包的跟蹤狀態(tài)性能不好。劉中金等人[3]提出一種 OpenFlow 多級流表結(jié)構(gòu)及其映射算法,可節(jié)省17%以上TCAM 資源。但該算法在進(jìn)行流表分級時,匹配集合的表項(xiàng)寬度會因?yàn)閭€別字段值的重復(fù)次數(shù)多而變大,使得總體壓縮效果顯著下降。針對上述問題,本文出一種基于遺傳進(jìn)化緩存策略的OpenFlow流表存儲優(yōu)化方案,引入緩存替換策略實(shí)現(xiàn)OpenFlow流表存儲優(yōu)化,最后進(jìn)行存儲性能測試,證明本文設(shè)計的存儲方法的優(yōu)越性能。

        1 OpenFlow流表時態(tài)集合及緩存模型分析

        1.1 OpenFlow流表時態(tài)集合

        為了實(shí)現(xiàn)面向OpenFlow流表的優(yōu)化存儲設(shè)計,首先建立OpenFlow流表安全存儲的網(wǎng)格分布結(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析,在OpenFlow中心交換機(jī)中進(jìn)行流高速緩存時態(tài)記錄,在OpenFlow流表存儲結(jié)構(gòu)模型中,采用有向圖作為OpenFlow流表存儲的模糊聚類Sink節(jié)點(diǎn),則 ti,令A(yù){a1, a2, …, an}為OpenFlow流表的采集模型地存儲空間,采用AHTM作為SDN輕量級應(yīng)用程序接口,在分布式環(huán)境下OpenFlow流表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型采用五元組 O = (C,I,P,H c,R,A0)表示,其中,C為OpenFlow流表采樣時間序列的稀疏性特征概念集,I是數(shù)據(jù)信息流的實(shí)例集,流表 R t的時態(tài)屬性值 IRt可等價為 IRp∩IRq={t|t∈IRpAND t∈IRq}。根據(jù)流表項(xiàng)的空閑超時重置的時態(tài)關(guān)系,得出對應(yīng)的時序位置關(guān)系表,設(shè)PRp=[ PRp,PRp],P Rq=[ PRq, PRq],P Rp,PRq分別表示時態(tài)列族的存儲對象的緩存時間點(diǎn),利用時態(tài)集合間的交運(yùn)算進(jìn)行公平性和高效的緩OpenFlow流表的閉合式公式 P Rp與 PRq相交所得集合有:

        1.2 OpenFlow流表緩存模型分析

        為了最大限度降低對OpenFlow流表在緩存區(qū)域?qū)ο到y(tǒng)內(nèi)存的消耗,進(jìn)行OpenFlow流表緩存模型優(yōu)化分析,不妨令OpenFlow流表數(shù)據(jù)集合 JD,JD中各元素序偶 PRp,s ≤ PRq,s ,則有:

        圖1 OpenFlow流表的優(yōu)化緩存模型

        2 OpenFlow流表存儲優(yōu)化改進(jìn)實(shí)現(xiàn)

        對上述OpenFlow流表時態(tài)集合及緩存模型,進(jìn)行OpenFlow流表存儲優(yōu)化設(shè)計,針對流表的漏表項(xiàng)產(chǎn)生的擁塞問題,提出一種基于遺傳進(jìn)化緩存策略的OpenFlow流表存儲優(yōu)化方案。

        2.1 流表特征聚集關(guān)系自適應(yīng)控制演算

        基于遺傳進(jìn)化緩存策略進(jìn)行OpenFlow流表存儲優(yōu)化方案設(shè)計[4],對OpenFlow流表在緩存區(qū)域的特征聚集關(guān)系進(jìn)行自適應(yīng)控制演算,構(gòu)建OpenFlow流表安全存儲的時間序列流模型描述為:

        優(yōu)化流表的空閑匹配率,進(jìn)行自適應(yīng)控制演算,得到控制目標(biāo)函數(shù)為:

        上式中,OpenFlow流表存儲中的聚集計算的負(fù)載量為Mh,在產(chǎn)生一組聚集屬性特征V后,進(jìn)行OpenFlow流表屬性集的向量量化處理,進(jìn)而采用遺傳算法進(jìn)行自適應(yīng)尋優(yōu),實(shí)現(xiàn)了更高的流表匹配。

        2.2 流表項(xiàng)的動態(tài)平衡緩存設(shè)計及存儲方案優(yōu)化

        在對OpenFlow流表在緩存區(qū)域的特征聚集關(guān)系進(jìn)行自適應(yīng)控制演算的基礎(chǔ)上,采用遺傳進(jìn)化方法進(jìn)行流表項(xiàng)的動態(tài)平衡緩存設(shè)計,應(yīng)用在流表項(xiàng)的動態(tài)平衡存儲控制中,建立初始種群,設(shè)計一個面向OpenFlow流表存儲的種群適應(yīng)度函數(shù):

        種基于遺傳算法的分布式進(jìn)化原理,挑選出個別的個體作為選擇個體進(jìn)入下一代,緩存節(jié)點(diǎn)滿足S = V -{S ink},iSKDNS(p)的動態(tài)平衡點(diǎn)集滿足 UT= U-1,VT= V-1,D ∈ Rm×M,且 D =[∑ 0],在整個種群中的適應(yīng)度最高的個體的特征分解函數(shù)為:

        其中,k表示分布式OpenFlow流表的特征融合中心,采用遺傳操作,把OpenFlow流表數(shù)(a) 測試樣本1據(jù)隊(duì)列當(dāng)作一個Chunk來進(jìn)行時間區(qū)域重組,設(shè)定被求解的變量為Q,Xi是變量Q的空間中的解,得到OpenFlow流表中存儲空間動態(tài)平衡特征矢量集合為 :P = { p1, p2,… pm},m ∈ N

        為了克服OpenFlow流表存儲中漏表項(xiàng)擁塞的問題,引入緩存替換策略實(shí)現(xiàn)存儲優(yōu)化,引入流表資源相適配的流表自適應(yīng)控制機(jī)制,得到流表匹配的模糊隸屬函數(shù)為:

        其中,Pfi表示OpenFlow流表的匹配融合概率,Pdi為上一輪的存活時間累積方差。通過上述設(shè)計,計算多個流表項(xiàng)的替換索引值,保留一些空流表項(xiàng)作為緩沖,結(jié)合流表項(xiàng)的動態(tài)平衡緩存設(shè)計方法,保持流條目的高匹配概率,提高整個流表的匹配率,從而改善存儲性能。

        3 結(jié)束語

        本文研究了提出一種基于遺傳進(jìn)化和緩存優(yōu)化模型的OpenFlow流表存儲優(yōu)方案,引入緩存替換策略實(shí)現(xiàn)存儲優(yōu)化,在OpenFlow中心交換機(jī)中進(jìn)行流高速緩存時態(tài)記錄,構(gòu)建OpenFlow流表的時態(tài)集合,對OpenFlow流表在緩存區(qū)域的特征聚集關(guān)系進(jìn)行自適應(yīng)控制演算,然后采用遺傳進(jìn)化方法進(jìn)行流表項(xiàng)的動態(tài)平衡緩存設(shè)計,引入緩存替換策略實(shí)現(xiàn)OpenFlow流表存儲優(yōu)化,研究得出,采用本文方案進(jìn)行OpenFlow流表存儲,能提高流信息的吞吐量,降低存儲系統(tǒng)的響應(yīng)的流表資源適配延時,提高了響應(yīng)速率,改善了OpenFlow流表存儲性能。

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