基于缓存策略的OpenFlow流表存储优化方案研究

张亚南，邓怡辰，宋强，周锡玲

（广东理工学院，广东肇庆，526100）

0 引言

传统方法中，对OpenFlow流表存储设计方法主要有替换策略方法、遗传算法、流缓存器的中心交换控制存储方法以及TCP引擎卸载存储设计方法等[1]。其中，文献[2]对于流表漏表项设置缓冲区暂存超时向量利表，基于局部LRU原则对到期的非活跃流进行缓存失配补偿，但该方法是在OpenFlow流表存储中流包含过滤过程，导致少数包的跟踪状态性能不好。刘中金等人[3]提出一种 OpenFlow 多级流表结构及其映射算法，可节省17%以上TCAM 资源。但该算法在进行流表分级时，匹配集合的表项宽度会因为个别字段值的重复次数多而变大，使得总体压缩效果显著下降。针对上述问题，本文出一种基于遗传进化缓存策略的OpenFlow流表存储优化方案，引入缓存替换策略实现OpenFlow流表存储优化，最后进行存储性能测试，证明本文设计的存储方法的优越性能。

1 OpenFlow流表时态集合及缓存模型分析

1.1 OpenFlow流表时态集合

为了实现面向OpenFlow流表的优化存储设计，首先建立OpenFlow流表安全存储的网格分布结构模型并进行数据结构分析，在OpenFlow中心交换机中进行流高速缓存时态记录，在OpenFlow流表存储结构模型中，采用有向图作为OpenFlow流表存储的模糊聚类Sink节点，则 ti，令A{a1, a2, …, an}为OpenFlow流表的采集模型地存储空间，采用AHTM作为SDN轻量级应用程序接口，在分布式环境下OpenFlow流表的数据结构模型采用五元组 O = (C,I,P,H c,R,A0)表示，其中，C为OpenFlow流表采样时间序列的稀疏性特征概念集，I是数据信息流的实例集，流表 R t的时态属性值 IRt可等价为 IRp∩IRq={t|t∈IRpAND t∈IRq}。根据流表项的空闲超时重置的时态关系，得出对应的时序位置关系表，设PRp=[ PRp，PRp]，P Rq=[ PRq, PRq]，P Rp，PRq分别表示时态列族的存储对象的缓存时间点，利用时态集合间的交运算进行公平性和高效的缓OpenFlow流表的闭合式公式 P Rp与 PRq相交所得集合有：

1.2 OpenFlow流表缓存模型分析

为了最大限度降低对OpenFlow流表在缓存区域对系统内存的消耗，进行OpenFlow流表缓存模型优化分析，不妨令OpenFlow流表数据集合 JD，JD中各元素序偶 PRp,s ≤ PRq,s ，则有：

图1 OpenFlow流表的优化缓存模型

2 OpenFlow流表存储优化改进实现

对上述OpenFlow流表时态集合及缓存模型，进行OpenFlow流表存储优化设计，针对流表的漏表项产生的拥塞问题，提出一种基于遗传进化缓存策略的OpenFlow流表存储优化方案。

2.1 流表特征聚集关系自适应控制演算

基于遗传进化缓存策略进行OpenFlow流表存储优化方案设计[4]，对OpenFlow流表在缓存区域的特征聚集关系进行自适应控制演算，构建OpenFlow流表安全存储的时间序列流模型描述为：

优化流表的空闲匹配率，进行自适应控制演算，得到控制目标函数为：

上式中，OpenFlow流表存储中的聚集计算的负载量为Mh，在产生一组聚集属性特征V后，进行OpenFlow流表属性集的向量量化处理，进而采用遗传算法进行自适应寻优，实现了更高的流表匹配。

2.2 流表项的动态平衡缓存设计及存储方案优化

在对OpenFlow流表在缓存区域的特征聚集关系进行自适应控制演算的基础上，采用遗传进化方法进行流表项的动态平衡缓存设计，应用在流表项的动态平衡存储控制中，建立初始种群，设计一个面向OpenFlow流表存储的种群适应度函数：

种基于遗传算法的分布式进化原理，挑选出个别的个体作为选择个体进入下一代，缓存节点满足S = V -{S ink}，iSKDNS(p)的动态平衡点集满足 UT= U-1，VT= V-1，D ∈ Rm×M，且 D =[∑ 0]，在整个种群中的适应度最高的个体的特征分解函数为：

其中，k表示分布式OpenFlow流表的特征融合中心，采用遗传操作，把OpenFlow流表数(a) 测试样本1据队列当作一个Chunk来进行时间区域重组，设定被求解的变量为Q，Xi是变量Q的空间中的解，得到OpenFlow流表中存储空间动态平衡特征矢量集合为 ：P = { p1, p2,… pm},m ∈ N

为了克服OpenFlow流表存储中漏表项拥塞的问题，引入缓存替换策略实现存储优化，引入流表资源相适配的流表自适应控制机制，得到流表匹配的模糊隶属函数为：

其中，Pfi表示OpenFlow流表的匹配融合概率，Pdi为上一轮的存活时间累积方差。通过上述设计，计算多个流表项的替换索引值，保留一些空流表项作为缓冲，结合流表项的动态平衡缓存设计方法，保持流条目的高匹配概率，提高整个流表的匹配率，从而改善存储性能。

3 结束语

本文研究了提出一种基于遗传进化和缓存优化模型的OpenFlow流表存储优方案，引入缓存替换策略实现存储优化，在OpenFlow中心交换机中进行流高速缓存时态记录，构建OpenFlow流表的时态集合，对OpenFlow流表在缓存区域的特征聚集关系进行自适应控制演算，然后采用遗传进化方法进行流表项的动态平衡缓存设计，引入缓存替换策略实现OpenFlow流表存储优化，研究得出，采用本文方案进行OpenFlow流表存储，能提高流信息的吞吐量，降低存储系统的响应的流表资源适配延时，提高了响应速率，改善了OpenFlow流表存储性能。