42、网络数据包分类与交换技术解析

网络数据包分类与交换技术解析

一、数据包分类算法

1.1 决策树方法

决策树方法是一种用于数据包分类的框架，包含多种潜在算法。如 HiCuts 方法，其过程在所有决策树叶节点的规则数不超过 binth（bin 阈值）时停止，binth 控制树搜索结束时的线性搜索量。还有 HyperCuts 方法，它通过多维数组索引在单一步骤中进行多次切割，在许多实际数据库中比 HiCuts 运行速度显著更快。

决策树方法的性能表现如下：
- 假设 ：该方案假设存在足够数量的不同字段，以便在不进行大量存储复制的情况下进行合理切割，但这一较为笼统的观察需要进一步细化。
- 性能 ：使用 HiCuts 启发式方法，所需内存大致与规则数量呈线性关系；若树合理平衡，其高度相对较小；搜索易于流水线化，实现 O(1) 的查找时间；若使用复杂的启发式方法构建决策树，更新速度可能较慢。

1.2 其他分类算法

• 网格的字典树 ：提供了一种二维分类算法，速度快且可扩展。
• 位向量方案 ：适用于规则数量适中（例如最多 10,000 条规则）的硬件实现。
• 等价交叉积方案 ：可扩展到与 Lucent 方案大致相同数量的规则，或许可改进以降低内存消耗。

1.3 算法的应用与原理

这些数据包分类算法在 QoS 路由、防火墙、虚拟专用网络和 DiffServ 等