基于網絡流量特征的軟件定義網絡流表項超時時間優化技術

摘" 要：基于網絡流量特征的軟件定義網絡屬于新型的網絡架構，在實際應用中能夠分離網絡數據平面，并在集中式控制器配合下對網絡進行編程，因此將其應用到流表項超時時間設置中能夠提升流表中數據流的管理控制效果，降低數據流匹配失敗率，改善流表空間利用率。該文主要對軟件定義下網絡流表項超時時間進行優化設計，并通過實驗分析數據流數目、流表容量對數據流匹配率的影響，從而更好地運用對數正態分布規律運算實現超時時間的動態調整。

關鍵詞：網絡流量特征;軟件定義網絡;流表;超時時間;優化技術

中圖分類號：TP301.6" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）25-0070-04

Abstract： The software-defined network based on network traffic characteristics belongs to a new type of network architecture， which can separate the network data plane in practical application and program the network with the cooperation of centralized controller. Therefore， applying it to the timeout setting of the flow table can improve the management and control effect of the data flow in the flow table， reduce the failure rate of data flow matching， and improve the utilization of the flow table space. This paper mainly optimizes the timeout time of the network flow table under the software definition， and analyzes the influence of the number of data streams and the capacity of the flow table on the data flow matching rate through experiments. Thus， the operation of lognormal distribution can be better used to realize the dynamic adjustment of timeout.

Keywords： network traffic characteristics; software-defined network; flow table; timeout; optimization technology

應用軟件定義網絡能夠應對網絡流量的爆發式增長，提升網絡空間的管理性能，抵御數據流量傳輸中存在的風險。在此過程中需要嚴格控制數據包中的時間間隔及流表三態內容尋址存儲器（TCAM）存儲容量這2項數據，通過對數正態分布趨勢及動態時間調整，實現流表數據的高效匹配。

1" 網絡流量特征下軟件定義網絡流表項超時時間優化技術

1.1" 數據包時間間隔

網絡流量特征下軟件定義網絡流表的基本網絡結構為SND，主要借助流表項超時時間來管理與調整交換機（OpenFlow）中流表項存活周期，交換機的流表保存在TCAM中，并且要求TCAM有較強的存儲能力[1]。當SND網絡中數據流進行傳輸過程中，會受到網絡鏈路與網絡設備等因素的影響，而且一些數據流與網絡鏈路不兼容，需要將其劃分為相等的小數據包來實現轉發過程，一條數據流可以定義為ON/OFF傳輸模型，此時流表項超時時間值與數據包時間間隔存在3種關系，如圖1所示。

如圖1（a），如果流表項超時時間遠大于數據包時間間隔，流表項無法及時清除傳輸后的數據，并繼續保存在TCAM中一直到流表項生存周期結束，大大浪費了流表項存儲空間，一般情況下會有92%的流表空間被占用，這些空間可以額外傳輸40%被丟棄的數據流，過長的空閑超時時間大大降低了TCAM的空間利用率。

如圖1（b），如果流表項超時時間小于數據包時間間隔，會使數據流無法完全傳輸至交換機，并且在沒有完成傳輸前就會將流表項刪除，進而出現packet-in事件，降低網絡傳輸效果。

如圖1（c），如果流表項超時時間適當大于數據包時間間隔，屬于較為理想的數據流傳輸程序，避免出現packet-in事件，而且提升TCAM存儲空間利用率。因此在配置流表項超時時間值時，需要綜合分析計算相鄰數據包時間間隔的分布規律。

1.2" 流表TCAM存儲容量

流表TCAM存儲容量會存在空余及緊缺2種現象：第一種，如果存儲空間較大，能夠將數據流第一時間匹配到流表項中，此時流表容量不會對流表項超時時間取值造成影響，數據包時間間隔為主要影響因素。第二種，如果存儲空間不足，超時時間設置過大，packet-in事件幾率降低，但是無法及時清除無效流表項，從而占用更多內存，降低交換機存儲效果，情況嚴重會出現流表溢出問題;當超時時間設置過小，能夠在一定程度上緩解空間緊缺問題，但是會影響數據流與對應流表項的匹配率，此時產生大量匹配請求消息會占用更多空間[2]。因此流表TCAM存儲容量會影響流表項超時時間，需要合理設置二者之間關系。

1.3" 對數正態分布參數估計方法

分析SND中所有的數據流的相鄰數據包，可知其時間間隔整體呈現對數正態分布趨勢，因此可以選擇分布區域上幾個臨界值作為合理的流表項超時時間值，并通過數學期望（μ）及標準差（σ）計算取得分布區域的臨界值。在計算過程中，要依據對數正態分布與正態分布之間的轉換關系，結合μ、σ值運用無偏估計方法進行求解。設X為隨機變量，并服從狀態分布N（μ，σ2），其中σ2為方差，因此X的概率密度函數f（x）公式為

由圖2可知，曲線以x=μ軸呈左右對稱，對稱軸劃分出的各個區間，表示變量X落在相應區間概率，其中直線X=x與曲線f（x）圍成的各個面積表示實際數據流的持續時間分布特性，在直線X=x左側與曲線f（x）圍成的區域中選取具有參考價值的分布區域，分別設為（X≤（μ））、（X≤（μ+0.39σ））、（X≤（μ+σ））。

SND中的每條數據流進行傳輸時所需時間不同，而且處于不斷變化中，針對這一特點，需要滿足適應網絡動態變化中數據流的要求，根據時間間隔進行求解，具體操作步驟為：①在采樣周期T內，提取相鄰數據包中時間間隔樣本值（X1，X2，…，Xn），計算正態分布的數學期望及標準差;②計算得出對應概率密度分布區域的臨界值，將其作為配置流表項的超時時間參數;③對T中采集的（X1，X2，…，Xn）進行計算，依照如下公式

式中：n表示時間間隔個數，包含了所有T內采集到的相鄰數據包，ln代表對數函數，并以自然常數e為底數[3]。

1.4" 流表項超時時間值優化設計

通過上文得出的對數正態分布區間計算結果，需要重點設置數據包時間間隔及流表TCAM存儲容量這2個因素，從而優化流表項超時時間設計。

1.4.1" 數據包時間間隔設計

具體優化設計流程如下。

1）運用區間面積表示時間間隔分布概率，并在這個區域中選擇3個具有代表性臨界值，來計算流表項超時時間，觀察圖2，其直線X=x與曲線所圍起的左側面積區域設為（X≤x），exp、μ、σ在上文中均有解釋，進一步得出SND中相鄰數據包之間的時間間隔值，具體可以分為以下幾種情況。

情況一：變量X落在左側面積區域（X≤exp（μ））的概率為50%左右。

情況二：變量X落在左側面積區域（X≤exp（μ+0.39 σ））的概率為65%左右。

情況三：變量X落在左側面積區域（X≤exp（μ+σ））的概率為81.1%左右。

2）以上3種概率密度分布區域的臨界值與流表項的超時時間值相匹配，結合實際發生的packet-in事件，將臨界值按照從小到大的順利排列，周期內取值要采取隨機形式，保證數據流時間間隔符合正常運行規律。

第三種情況中有16%左右的概率無法有效落在時間區域內，相對于前2種情況，時間間隔分布區域配置的超時時間值有效率較高，可以應用到本文的設計中。

4）在進行數據包時間間隔設計時，編寫流表項超時時間程序所用的代碼內容見表1。

1.4.2" 流表TCAM存儲容量設計

由于流表TCAM存儲容量會影響流表項超時時間配置，在進行優化設計時，應重點考慮存儲量緊缺的問題：首先需要適當減小預設的流表項超時時間，此時活躍的流表項會轉換成無效的流表項，同時釋放出存儲空間，可以在一定程度上降低流表溢出的問題。其次可以結合分布區域內具有代表性的臨界值，結合流表容量設定的閾值來計算流表項的超時時間，如果在配置過程中，存在數據流對應的時間間隔大于流表項超時時間，超過閾值設定會啟動相應的反饋機制。容易造成容量緊缺問題，增加處理器運行負擔，但這是一種小概率事件，在實際應用中可以適當減小流表項超時時間，運用極少數數據流對應流表項存活時間短的代價來補償數據包時間間隔較長的問題[4]。通過公式（7）進行流表項超時時間設置，將設置的最大值不斷減小，得出最終優化數值。

式中：Fstart為設定的流表容量閾值，Fnow為此刻內存使用量，Tset為計算過程中閾值減小范圍，Fc為流表的最大存儲量，在計算中要注意SND的實際運行需求。

2" 超時時間網絡拓撲測試的實驗評估

2.1" 實驗環境設置

在進行軟件定義網絡流表項超時時間設置及優化調整后，需要進行實際網絡拓撲測試，從而檢驗設計性能。文本的實驗中主控制器選擇為Ryu，仿真平臺應用Mininet2.2.1，通信協議采用的是交換器OpenFlow1.3版本，實驗前需選定一個OpenFlow作為觀察檢測對象，每個OpenFlow需要配置20個主機節點。進行數據傳輸選用的是100 Mbps的鏈路寬帶，在開展實驗環節需要根據實際情況調整流表容量，流表通過Scapy產生數據流UDP，并隨機布置源主機與目的主機之間位置，而且每個數據流對應的數據包時間間隔呈現對數正態分布趨勢[5]。

2.2" 實驗性能評估及結果分析

本文應用的性能評估實驗算法，命名為my-model，并采用SmartTime算法進行數據對比，主要評價指標為數據流匹配失敗率，其計算公式如下

式中：Nmiss為失敗總次數，當發生一次packet-in事件，Nmiss計數就會增加一次，Nflow為通過OpenFlow的總數據流次數。針對數據流匹配失敗率性能評價指標，進行以下兩步實驗。

2.2.1" 實驗步驟一

實驗設定中將OpenFlow中流表容量內存設置為200條流表項，實驗過程要依次增加數據流數目，反復進行實驗過程得出相應數據，具體的數據流失敗率與數據流數目關系如圖3所示。

綜合分析圖3數據，my-model算法與SmartTime算法數據流匹配失敗率隨著數據流量增加而不斷提升，主要是由于流變容量空間限制及初始時間配置數值較小的原因，但是兩者都能夠實現超時時間的合理配置。my-model算法的數據流匹配失敗率更低，數據包時間間隔特性及流量表容量空間對這種算法的影響更小。能夠實現動態配置超時時間值的目標。

2.2.2" 實驗步驟二

分析完數據流流量對匹配失敗率的影響后，將數據流數目設置為固定值，通過改變OpenFlow存儲容量來分析匹配失敗率，經過多次實驗進行數據統計，如圖4所示。

結合圖4分析，隨著OpenFlow流表容量不斷增加，my-model算法與SmartTime算法的數據流匹配失敗率不斷降低，主要是由于容量充足以及初始流表項超時時間值設置合理，進而降低了packet-in事件。實驗環節my-model算法的匹配失敗率更低，可以有效減小超時時間值，從而避免流表溢出現象。因此在實際運用過程中，選擇my-model算法具有一定合理性。

3" 結論

文章通過對影響超時時間設置的數據包時間間隔及流表TCAM存儲容量兩項因素的優化設計，在結合數據流數目、流表容量實驗的基礎上分析設計方案的使用性能，由結果可知，采用my-model算法的拓撲測試評估能夠更加準確地測試出流表項超時時間設計效果。

參考文獻：

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