命名數據網絡中主動探測的轉發策略研究

薛錦，張棟，唐濱

1.福州大學數學與計算機科學學院，福州 350108

2.哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院，哈爾濱 150001

命名數據網絡中主動探測的轉發策略研究

薛錦1，張棟1，唐濱2

1.福州大學數學與計算機科學學院，福州 350108

2.哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院，哈爾濱 150001

1 引言

互聯網經過幾十年的發展，已成為承載全球通信的重要基礎設施。以IP數據包交換為核心的網絡機制，因其結構簡單、實現便捷等特點，一直沿用至今。然而，隨著人們對數據內容本身的需求越來越強烈[1-2]，關注終端交互主體的TCP/IP架構逐漸顯露出各種弊端[3]，如：安全性和移動性差，在可靠性和靈活性等方面也有諸多不足[4]。為了解決現有網絡封閉僵化的弊端，以內容為中心的網絡架構思想應運而生[5]。其中命名數據網絡（Named Data Network，NDN）[6]便是內容中心網絡（Content-Centric Networking，CCN）[7]的一種具體實現，目前NDN已成為下一代互聯網架構的研究熱點。

轉發策略是NDN研究中的核心問題。目前NDN中已經實現三種轉發策略，分別為洪泛轉發策略（Flooding）[8-10]、智能洪泛轉發策略（SmartFlooding）[8]和最優轉發策略（BestRoute）[8，10]。NDN節點的工作狀態分為三種：正常，未知與故障。在轉發策略中動態掌握節點接口（Face）的工作狀態有助于選擇最佳的轉發接口，從而提高內容傳輸效率。針對這一特點，本文提出DFFL（Detect First Forward Later）策略，該策略適用于內容請求密集的網絡應用，通過發送探測報文掌握相應節點接口的工作狀態，提高轉發效率。

2 NDN及其轉發策略

2.1 NDN簡介

作為以內容為中心的網絡架構，NDN不再拘泥于內容存儲位置，而關心內容本身[11]。如圖1所示，NDN將以IP為窄腰的沙漏模型變成以內容為窄腰的新沙漏模型，報文不再以IP作為標識，而是以內容名字作為標識。NDN將數據報文分為兩類，一種是興趣包（Interest Packet），另一種是數據包（Data Packet）。每個包都含有一個內容名字來標識用戶想要獲取的內容或該數據包負載的數據。路由節點通過發送包含內容名字的興趣包來請求具體內容，若中間路由節點包含該內容則發送包含內容名字的Data包[12]。

圖1 NDN與TCP/IP網絡協議棧的比較

每一個內容在NDN中都存在唯一命名，命名采用分層次的命名機制[13]。例如，由站點test.com獲取電影BigBang可以命名為“test.com/video/BigBang.mpg”，其中“test.com/video”可以作為內容前綴在轉發或查找時使用，從而取代傳統網絡中通過IP定位的功能。

NDN中提出三種重要的數據結構用來實現路由轉發策略[14]，這三者分別為待處理請求表（Pending Interest Table，PIT），轉發信息庫（Forwarding Information Base，FIB）和內容存儲庫（Content Store，CS）。其中，PIT記錄未響應興趣包的內容名及其到達接口。FIB記錄當前節點到達內容提供節點的下一跳接口。CS保存路由節點的緩存內容。

通信在NDN網絡中是由請求方（Consumer）驅動的[15]。請求節點想要獲取數據時，首先要發送興趣包，興趣包中含有內容的名字。當路由節點收到興趣包時，將進行內容名最大匹配查詢，再依據查詢結果進行操作。查詢的優先級順序依次為CS，PIT，FIB，如圖2所示。請求方發送興趣包到達下一個節點時，該節點首先檢查CS中內容。若該節點CS中有符合請求的內容則返回相應的數據包并結束；若沒有則查找該請求信息是否在PIT中已經有記載，若已經有記載則不進行轉發并結束，若沒有記載則將該請求記錄加入PIT表中并且根據FIB表中的信息進行轉發。

2.2 NDN的轉發策略

圖2 NDN中轉發模型

目前NDN主要有三種轉發策略，分別為洪泛轉發策略（Flooding）、智能洪泛轉發策略（SmartFlooding）和最優轉發策略（BestRoute）。NDN節點接口（Face）的狀態分為正常、未知、故障三種，ndnSIM采用GREEN、YELLOW、RED來標示三者。節點間是通過Face進行通信的。接口狀態初始為YELLOW且動態更新，例如，一個GREEN接口在長時間不使用的情況下會轉變為YELLOW狀態，而一個YELLOW接口如果經過探測顯示可以正常工作，則將狀態更新為GREEN。不同轉發策略的實現與接口狀態有關。

Flooding策略中，路由節點將興趣包轉發給所有在FIB表中名字前綴匹配成功且狀態不為RED的接口。使用該策略雖然可以獲得較小的平均時延，但由于發送大量興趣包而增加了網絡流量，在訪問量大、帶寬有限的情況下容易造成擁塞現象。

BestRoute策略通過路由節點將興趣包轉發給FIB表中名字前綴匹配并且排序最前的（Highest-Rank）GREEN接口或者排序最前的YELLOW接口，忽略所有的RED接口。其中排序規則是以路由代價為指標，從小到大排序。使用BestRoute策略由于發送的興趣包較少，能因此有效避免網絡中冗余流量的產生，但由于節點狀態更新滯后，重傳次數明顯增加。

在SmartFlooding策略中，路由節點優先考慮將興趣包轉發給排序最前的GREEN接口，若不存在GREEN接口則將興趣包洪泛轉發給所有的YELLOW接口。忽略所有RED接口。SmarFlooding的性能介于BestRoute與Flooding之間。

由于網絡帶寬資源有限而內容傳輸數據量龐大的實際運行狀況，BestRoute雖降低網絡冗余流量，只向排序最前的GREEN或YELLOW接口發送請求，其結果相對Flooding策略，有較高時延和較多的請求重傳次數。針對上述不足，本文在主動偵測節點狀態的基礎上，設計了一種先探測后轉發的NDN轉發策略DFFL。

3 DFFL轉發策略

網絡狀況動態變化，節點接口狀態亦不穩定，或消亡或激活，狀態標記無法同步更新，而現有轉發策略都存在狀態標記滯后的問題，導致轉發策略難以選擇最優接口。因此，需要設計一種先探測后轉發，兼顧冗余流量少和最佳狀態優先的轉發策略。DFFL的設計從兩個方面考慮：

（1）避免興趣包洪泛發送造成冗余流量

Flooding將請求報文洪泛發送，造成網絡流量冗余。DFFL在興趣包的轉發上借鑒BestRoute思想，選擇最優接口轉發。

（2）提高內容查找效率，降低興趣包重傳次數

BestRoute選擇排序最先的非故障接口進行興趣包的轉發，考慮接口狀態實時變化，BestRoute所選擇的接口有可能已調整或中斷，因此與Flooding相比會造成較高的興趣包重傳次數。DFFL通過改進接口反饋機制以解決該問題。

在NDN中，內容節點在各個節點的FIB中進行注冊。注冊信息包括內容名字以及到達內容節點所對應的下一跳接口。由于記錄在FIB表中的接口狀態默認初始化為YELLOW，從而導致BestRoute以及SmartFlooding在尋找排序最靠前的GREEN或YELLOW接口時難以找到實際真正最優接口。

使用DFFL轉發策略，將一個接口的狀態初始化為YELLOW前會進行探測報文的發送，從而獲取該接口的實際狀態。

DFFL的算法描述如下所示：

DFFL策略的工作流程可分為三個階段：

（1）內容節點進行FIB表注冊

在NDN中，中間路由節點在轉發內容時也會將內容復制一份保存在自身的內容存儲庫（Content Store，CS）中，因此中間路由節點也可以作為內容提供節點。每一個內容節點都要向網絡中其余節點的FIB表進行注冊工作，注冊信息包括內容的名字以及到達內容節點的下一跳接口。FIB表結構如圖3所示。

圖3 FIB結構圖

（2）探測階段

在DFFL策略中，將記錄在FIB表中的接口狀態初始化為YELLOW前必須發送探測報文。若收到正確的響應報文，則將接口狀態設為GREEN；若收到錯誤的響應報文，則將接口狀態設為RED；若探測報文失去響應則將接口狀態設為YELLOW。

（3）選擇最優轉發接口

路由節點在將興趣包進行轉發時，根據最小路由代價選擇排序最前的GREEN接口進行轉發，若不存在GREEN接口則轉發排序最前的YELLOW接口。

4 實驗及分析

4.1 實驗設定

實驗在仿真環境利用ndnSIM進行模擬。ndnSIM是開源的網絡仿真平臺，能對NDN架構及其關鍵技術進行仿真分析。拓撲結構采用GEANT（http：//www.geant.net/）網絡，如圖4所示。拓撲結構有22個節點，36條鏈路，鏈路間的帶寬設為1 MB。為了增加網絡鏈路通信壓力，以體現轉發策略的優劣，實驗設置13個消費者節點，2個生產者節點，其中生產者節點的前綴設為相同，消費者節點每秒發送100個請求，模擬時間長短作為實驗變量。

圖4 GEANT Topology

4.2 實驗結果

實驗1平均時延比較

網絡時延是評價網絡性能的重要指標，一個請求的時延定義為該請求節點收到正確相應數據包的時間與其第一次發出該請求的時間差。網絡平均時延的計算如式（1）所示：其中，式（1）中N的定義與計算如式（2），代表不同節點中不同請求數的總和。式（1）中Delay_Interesti代表第i個請求的時延。式（2）中Different_Requesti代表第i個節點中不同請求的總和，NodeNum代表實驗中的總節點數。

圖5給出了平均時延的比較結果。仍然以2 s為采樣時間間隔。各轉發策略的時延都隨著模擬時間的增加而增加，且變化趨勢較為平穩。BestRoute的平均時延是四者中最高的。DFFL的平均時延最低，可以有效提高網絡性能，提供更良好的用戶體驗。

圖5 平均時延

實驗2平均跳數比較

跳數指的是網絡中興趣包以及數據包在網絡中所經過的跳數之和。平均跳數（AveHop）的計算如式（3）所示：

其中，HopIi代表第i個請求所經過的跳數，HopDj代表第j個數據包所經過的跳數；n代表興趣包的總數；k代表數據包的總數。

圖6給出了各轉發策略在不同模擬時間下平均跳數的高低。可以看出Flooding策略的平均跳數最高，容易造成網絡擁塞。DFFL策略的平均跳數是四者中最低的，可以有效降低帶寬的占用率。

圖6 平均跳數

實驗3平均重傳次數比較

網絡中的興趣包有可能在路由轉發中丟失或者超時，需要進行重傳。平均重傳次數的計算如式（4）所示：其中，RetReqi代表第i個請求重傳的次數；N代表不同節點中不同請求數的總和，如式（2）所示。

平均重傳次數比較的實驗結果如圖7。可以看出，Flooding的重傳次數最低，BestRoute的重傳次數最高；DFFL的重傳數低于BestRoute，接近于SmartFlooding。由于Flooding策略是將興趣包轉發給所有接口，尋找到與興趣包匹配的數據的概率更高，因而可以有效降低重傳次數。與BestRoute相比，DFFL對所有進入FIB表的接口進行探測，所獲取的Highest-Rank GREEN或YELLOW接口更準確，從而降低了重傳次數。

圖7 平均重傳次數

以上三個實驗分別從時延，跳數和重傳次數三個方面對DFFL和已有的三種轉發策略進行了分析比較。其中DFFL在時延以及跳數兩方面都表現最優，在重傳次數方面也明顯低于BestRoute策略。三個指標中，從網絡服務質量角度出發，時延是關鍵因素，直接影響用戶體驗；而跳數是影響網絡功耗、網絡效能的關鍵因素。DFFL在時延及跳數兩方面都表現出比已有三種轉發策略更優的性能。為降低時延、減少跳數，會增加相應的重傳次數。綜合權衡，DFFL性能是四種轉發策略中最優的。

5 結束語

以命名數據網絡為代表的內容中心網絡架構思想，已經成為下一代互聯網架構的研究熱點。轉發策略是命名數據網絡研究工作中的核心問題。本文通過比較命名數據網絡中已有的三種轉發策略，分析其區別與不足，進而提出一種全新的轉發策略DFFL。DFFL通過先探測后轉發的思想，有效掌握網絡中接口的實際狀態，從而改進BestRoute在最優GREEN或YELLOW接口的選擇策略上的不足。實驗結果表明，DFFL與已有的三種轉發策略相比，具有減少時延，降低跳數的特點，并且在重傳次數方面也明顯低于BestRoute，實現了命名數據網絡轉發策略性能的提升。

在下一步命名數據網絡研究中，將調整鏈路的擁塞程度，控制FIB表的更新程度以及興趣包的生命周期來克服DFFL重傳數比Flooding策略高的問題，并且還需要在多種不同的環境下對DFFL的性能進行分析，例如，采用不同的拓撲結構、修改數據請求頻率和大小、控制節點緩存大小等等。另外，如何將命名數據網絡與無線自組織網絡結合并且采用DFFL作為轉發策略也是今后的研究方向。

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XUE Jin1,ZHANG Dong1,TANG Bin2

1.School of Mathematics and Computer Science and Technology,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China
2.College of Computer Science&Technology,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China

Name Data Networking（NDN）is a data-centric network architecture.The existing three forwarding strategies have the problems like high-occupied bandwidth or high retransmission due to neglecting the status of node faces.This paper proposes a Detect First Forward Later（DFFL）strategy to efficiently use the status of node faces.The simulation results show that DFFL can lower the network delay,data hop count and data retransmission.The high efficiency when the DFFL is applied into NDN has been proved.

Named Data Networking（NDN）;Content-Centric Networking（CCN）;forwarding strategy;flooding

命名數據網絡（Named Data Networking，NDN）是一種全新的以內容為中心的網絡體系架構。轉發機制是NDN的核心問題，現有的三種轉發策略被動響應節點接口的工作狀態，存在占用帶寬資源高或重傳次數多等問題。為有效利用節點接口狀態以提高轉發效率，提出一種先探測后轉發的策略DFFL（Detect First Forward Later），將節點接口的即時狀態作為選擇轉發接口的重要因素。仿真實驗結果表明，DFFL有效降低了網絡時延、報文跳數及請求報文重傳次數，驗證了該轉發策略在NDN環境下的適用性。

命名數據網絡；內容中心網絡；轉發策略；洪泛

A

TP393

10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008

XUE Jin,ZHANG Dong,TANG Bin.Research on active detection forwarding strategy for Named Data Networking（NDN）.Computer Engineering and Applications,2014,50（18）：89-93.

福建省自然科學基金（No.2013J01231）；福建省青年科技人才創新項目（No.2011J05150）；福建省大學生創新創業訓練計劃項目（No.201310386082）。

薛錦（1990—），男，研究領域為命名數據網絡；張棟（1981—），男，博士，講師，研究領域為下一代互聯網，網絡虛擬化；唐濱（1985—），男，博士生，研究領域為下一代互聯網，移動p2p網絡。E-mail：zhongdong@fzu.edu.cn

2013-12-03

2014-03-13

1002-8331（2014）18-0089-05

CNKI網絡優先出版：2014-04-22，http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008.html