引言

流量檢測是網(wǎng)絡領域進行擁塞控制、異常識別、負載均衡等工作的基礎［1-3］。網(wǎng)絡領域中具有相同流ID的數(shù)據(jù)包集合被稱為流，其中流ID通常是數(shù)據(jù)包頭部特定字段的組合，如源IP、源端口、目的IP、目的端口等，集合中數(shù)據(jù)包總數(shù)或字節(jié)總數(shù)對應流的大小。在現(xiàn)實網(wǎng)絡中，流的大小通常服從重尾分布，即大多數(shù)流非常小，這類流又稱為老鼠流，而一小部分流非常大，這類流通常稱為大流或大象流［4-5］。相比之下，大流更容易造成網(wǎng)絡堵塞和負載不均衡等問題，故對大流進行檢測識別是網(wǎng)絡監(jiān)控的重要任務。

通常來說，現(xiàn)代網(wǎng)絡為實現(xiàn)高速信息傳輸，所用的路由器主要使用SRAM之類具有低延遲特性的存儲器。受SRAM的成本制約，路由器的內(nèi)存往往有限，由此帶來的問題便是硬件處理速度難以滿足高速網(wǎng)絡流量測量的需要［6］。這種情況下，如何在有限的硬件條件下完成大流檢測成為了網(wǎng)絡領域的研究熱點。針對這一需求，目前已發(fā)展出不同類型的大流檢測方法，這些檢測方法從策略上大致可分為三類：count-all策略、admit-all-count-some策略和其他策略。其中count-all策略基于sketch計算所有流的大小［7］，這類方法更適用于均勻分布的數(shù)據(jù)，當網(wǎng)絡流量不均勻時，其大流檢測結果中會含有大量的假陽性。Admit-all-count-some策略將所有新流都視為大流，并只記錄部分流的信息以節(jié)省內(nèi)存空間［8-11］，這類方法存在的問題在于對真正大流的漏檢率偏高。其他具有代表性的大流檢測策略包括：Cold Filter方法采用雙層sketch結構對網(wǎng)絡流進行過濾，結合Space-Saving算法記錄大流［12］，但其過早對流的類型做出判斷，將老鼠流誤識為大流：HeavyKeeper方法使用指數(shù)衰減的方式來剔除老鼠流并記錄大流［13］，但其識別某些老鼠流的用時較長，由此可能導致后續(xù)的大流無法被記錄下來；ActiveKeeper方法［14］則是在HeavyKeeper基礎上引入雙模式計數(shù)器，通過不同的計數(shù)模式來分別對大流和老鼠流進行計數(shù)，以此提升內(nèi)存使用效率。

針對現(xiàn)有方法的局限性，本文提出一種新的大流檢測策略。該策略基于網(wǎng)絡流量在大小、到達時間間隔方面的統(tǒng)計特性，在有限的內(nèi)存空間中重點記錄新的、持續(xù)到達的流，并及時拋棄舊流為記錄新流騰出空間。實驗表明，本文方法可以在有限的片上內(nèi)存條件下實現(xiàn)高精度和高吞吐量，由此可為網(wǎng)絡監(jiān)控提供及時準確的決策支持。

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作者信息：

趙亮1，林櫟2

（1.西南科技大學信息工程學院，四川綿陽621010；

2.新疆電子研究所股份有限公司，新疆烏魯木齊830010）