[发明专利]一种用于命名数据网络中网络节点的转发方法、装置、系统及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910879763.0 申请日: 2019-09-18
公开(公告)号: CN110417661A 公开(公告)日: 2019-11-05
发明(设计)人: 李挥;胡嘉伟;邬江兴;黄婷;伊鹏;侯韩旭;马化军;尹峰 申请(专利权)人: 北京大学深圳研究生院;国家数字交换系统工程技术研究中心;佛山赛思禅科技有限公司
主分类号: H04L12/741 分类号: H04L12/741;H04L12/751
代理公司: 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 代理人: 胡玉
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 表项 转发 存储介质 数据网络 网络节点 虚表 重构 架构 随机搜索算法 可扩展性 时间开销 实验评估 影响算法 辅助表 高效性 哈希表 前缀树 回溯 算法 搜索 存储 过时 名字 检查 保证
【说明书】:

发明提供了一种用于命名数据网络中网络节点的转发方法、装置、系统及存储介质,该转发方法包括FIB,FIB包括哈希表和前缀树,对于表中存储的任一个名字,其所有的真前缀在表中拥有相应的表项,检查前缀是否存在并添加对应辅助表项的过程被称为FIB重构,在重构后的FIB中,表项被分为实表项和非实表项,非实表项分为虚表项和半虚表项。本发明的有益效果是:本发明实现了一种支持随机搜索的FIB转发架构及相关算法,彻底解决了其中的回溯问题和过时表项问题,实验评估表明,本发明几乎不会影响算法的时间开销,由此保证了随机搜索算法的高效性和优越性,为设计高效的NDN转发架构,彻底解决NDN的可扩展性问题打下了重要的基础。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域,尤其涉及一种用于命名数据网络中网络节点的转发方法、装置、系统及存储介质。

背景技术

信息中心网络(Information Centric Networking, ICN),包括内容中心网络(Content Centric networking, CCN)和命名数据网络(Named Data Networking, NDN),是一种旨在解决目前IP协议瓶颈的新型互联网架构。本发明中谈及的主要是其NDN分支,以下将由NDN作为内容中心网络的指代.在NDN中,网络更关心数据其自身,而非数据的所在位置。通过内容和具体地点的解耦,以及适当的转发和缓存策略设计,NDN通过具有智能性的转发平面实现了数据的多路径发送,并通过网络中缓存降低了数据的请求延迟,由此实现了高效、可靠的信息分发。

如其名字所示,NDN使用层级化的名字指代网络中的每一个资源,并设计了基于名字的内容请求和转发机制。NDN的数据传输过程依赖于两种数据包,即兴趣包(InterestPacket)和数据包(Data Packet)。NDN使用消费者驱动(Consumer-Driven)的方式完成其内容请求:消费者将请求内容的名字添加到兴趣包中,并将兴趣包投放到网络;路由节点收到兴趣包后,将在本节点的转发信息表(Forwarding Information Base, FIB)中,基于最长前缀匹配(Longest Prefix Matching, LPM)的方式查询兴趣包中的内容名,以此获取转发出报文的端口;当兴趣包被该内容的持有者接受时,持有者将生成一个该内容的数据包,并沿着兴趣包的到来路径回溯给消费者。

NDN将报文的转发机制从面向地址变为了面向名字,通过这种方式,NDN实现了内容和所在位置的解耦,提升了网络的灵活性和高效性。然而,面向名字的转发模式同样存在其缺陷:随着网络规模的扩大,NDN转发平面的性能往往会产生较为严重的下降,包括转发延迟的迅速增大,报文的拥塞,和内存的大量占用等等。这些问题大致由以下原因导致:

1.面向名字的转发平面以名字作为查找的Key,而NDN名字具有无界的长度和多变的样式,因此,以往基于规则IP地址的各种优化算法往往难以应用于其中;同时,传统的线性搜索算法具有正比于名字期望长度的时间开销,对于远长于IP地址的NDN名字难以取得较好的效果。上述原因导致了查询过程的较大时延。

2.由于指代的对象更为细微,NDN名字的数目远远大于IP地址,导致NDN的FIB往往具有极为庞大的规模。考虑到FIB的键值为无界的NDN名字,当不采用适当的压缩策略时,其内存占用将远超过现有设备的可用容量。

相比于稳定的IP地址,NDN名字极其容易发生变动,导致NDN中的FIB面对着频繁得多的更新需求,为此,FIB设计必须支持各种操作的高效性,以维护自身的即时和有效。

出于上述原因,NDN往往难以应用于大规模的网络实践中,这被称为NDN的可扩展性问题。其中,面向名字的转发机制是造成该问题,以及着手解决该问题的关键点,优秀的转发平面设计可以保证NDN网络在大规模应用中的高效与可靠,成为了现有NDN研究人员的主要着力方向之一。

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