递归流分类算法研究与改进

流分类算法的性能直接影响防火墙、路由器等设备的处理速度。递归流分类(RFC)算法具有分类速度快的优点,但随着规则数目的增大,存储开销也随之增加。为此,通过对RFC算法进行分析,提出一种改进算法Optimize_RFC,对块的位数进行异或运算,压缩等价类表,减少内存消耗。实验结果表明,Optimize_RFC算法在保持相对较快分类速度的同时,可降低预处理阶段的内存占用。

哈希算法与递归流分类算法在包分类应用中的比较

包分类是多种网络应用的关键性技术,包分类算法的性能对网络的时延和吞吐量有决定性的影响。本文通过介绍包分类应用中常用的哈希算法和递归流分类算法的原理,比较它们的性能特点和应用范围,阐述在应用中各自的优缺点。

递归流包分类算法的改进

为解决递归流包分类(RFC)算法在大规则、多维、IPv6应用环境下出现内存消耗过大的问题,在RFC算法的基础上,提出了将源、目的地址字段与其他字段分开处理的新算法。首先,对地址字段使用几何学点定位分类模式处理,并将区间列表组织成平衡树结构以达到快速定位;其次,其他字段采用位图压缩表来代替预处理表;最后将这两部分的匹配结果组合得到最终的规则标识符。新的算法综合考虑了空间和时间性能,不仅大大地减少了存储开销,而且能保持相对快的查找速度。

包分类算法在防火墙中的应用研究

包分类算法的性能直接影响数据包的收发速度,决定了网络的时延和吞吐量。防火墙中使用分类算法进行过滤规则的匹配查找,能有效降低规则匹配搜索时间,极大地提升防火墙的性能。递归流分类(RFC,Recursive Flow Classification)算法查找速度快,但预处理时间长,存储开销大。现在RFC算法的基础上,结合哈希树算法对数据包各字段分开处理。将两种算法结合,综合考虑了空间和时间性能,不仅减少了存储开销,而且能保持相对快的查找速度。