12、高速网络滑动窗口流量计数算法研究

高速网络滑动窗口流量计数算法研究

在高速网络环境中，准确且高效地计算网络流量中的流数量是一项关键任务。本文将介绍几种用于计算滑动窗口内网络流量流数量的算法，包括直接位图、时间戳向量、时间戳向量扩展以及我们提出的倒计时向量算法，并对它们进行详细分析和比较。

1. 符号说明

首先，我们来了解一下文中使用的符号及其含义：
| 符号 | 含义 |
| ---- | ---- |
| b | 向量或位图的位置数量 |
| c | 计数器的初始值 |
| f | 跳跃窗口模型中查询之间的时间 |
| n | 时间窗口内流量中的流数量 |
| ˆn | 流数量 n 的估计值 |
| s | 计数器更新之间的时间 |
| w | 时间窗口的长度 |
| z | 位图或向量中值为 0 的位置数量 |

2. 直接位图算法

直接位图算法基于哈希技术，但与使用哈希表跟踪流的简单算法不同，它不会为每个流创建一个表项，而是仅记录哈希表中的某个位置是否会被使用。该算法使用伪随机哈希函数将每个流标识符对应的位置均匀分布。

虽然不能直接通过位图中 1 的数量推断原始数据集中的流数量，因为存在多个流标识符哈希到同一位图位置的碰撞概率，但可以根据位图大小 (b) 和位图中 0 的数量 (z) 来估计流的数量，公式如下：
[
\hat{n} = b \ln(\frac{b}{z})
]

这个过程被称为查询位图。直接位图算法的主要优点是，只需少量内存（与简单算法相比）就能高精度地估计流的数量，并且可以通过调整位图大小任意提高或降低