本发明涉及网络技术应用领域，具体涉及一种openflow交换机流表调节方法。
背景技术：
目前互联网已经大型数据中心中的巨大网络流量给sdn网络的数据转发平面带来了巨大的压力，复杂多样的新型业务对网络单点转发能力的要求也越来越高；另外由于openflow交换机中的流表大部分是由三态内容寻址存储器(ternarycontentaddressablememory，tcam)存储的，由于受到tcam硬件容量和价格的限制，现有的交换机只有大约1000条流表项，流表资源有限。当数据流到达交换机节点时，能否分配到流表资源，直接决定了该数据能否正常转发，为了保证数据流能够分配到流表资源，当流表资源紧缺时，需要对流表项进行删除。因此，为了提高openflow交换机数据转发能力，合理利用流表资源，需要更高效的流表匹配方法和更合理的流表生存时间。
有限的流表资源和计算资源会成为网络发展的瓶颈。当数据流到达交换机节点时，能否分配到流表资源，直接决定了该数据流能否正常转发。为了保证数据流能够分配到流表资源，当流表资源紧缺时，需要对流表项进行删除。
目前的研究人员针对提高sdn数据平面工作效率和资源利用方面也做了相应的研究。李向文设计了流表关联度算法。段通提出统一描述资源的方法。蔡立军等提出了一种tcam空间划分和规则压缩相结合的方法。ma等提出了一种分布式的流表存储架构。黎进都提出了基于openflow的状态行为转发算法。xie提出一种流表资源和控制器资源间的动态平衡方法。zarek等人在实际网络数据的基础上通过实验发现了idle_timeout值与流表资源利用率之间的关系。kim等人通过预测数据流动态调整交换机流表项的idle_timeout值。
上述方法均存在以下缺点：都没有定量分析当前网络运行状态和计算资源、流表资源使用情况，也没有考虑不同流的特征对流表项的需求情况，难以根据实际的网络情况动态调整流表项的生存时间和优先级，达不到提高流表项利用率的效果，无法实现网络中数据流的高效正常传输。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种能动态调整流表项idle_timeout值，实现网络中数据流高效正常传输的openflow交换机流表调节方法。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：所述的一种openflow交换机流表调节方法，包括以下步骤：
步骤(1)：对网络的数据流进行初始化，并设置负指数分布参数的初始值，以及处理一条packet-in消息的计算资源消耗的初始值；
步骤(2)：控制器在设定的时间周期内获取openflow交换机中流表项最大存储量和活动流表项的数目；
步骤(3)：计算活动流表项占比；
步骤(4)：分析网络流量情况，根据网络的on/off模型，建立数据包长度独立分布模型；
步骤(5)：计算流表项的时间间隔长度；
步骤(6)：控制器查询相应端口以及对应数据流的状态信息，并计算网络数据流平均带宽及数据流个数；
步骤(7)：当数据流到达时，设定流表项默认tidle，并更新网络平均带宽及数据流个数，其中tidle为交换机流表项idle_timeout值；
步骤(8)：计算packet-in消息数量；
步骤(9)：根据网络流的特性，计算流表资源代价；
步骤(10)：计算控制器资源代价；
步骤(11)：计算流表资源偏好度和计算资源偏好度；
步骤(12)：根据控制器计算代价和资源代价，计算流表项idle_timeout值，并求取其最小值；
步骤(13)：如果活动流表项占比过高，则设置优先级低的流表项的idle_timeout值为零，并对idle_timeout值为零的流表项进行删除；
步骤(14)：接着重新计算活动流表项占比，并重新判断活动流表项占比是否过高，当活动流表项占比过高时，跳转到步骤(13),当活动流表项占比在预设安全范围内时，跳转到步骤(15)；
步骤(15)：控制器下发flow-mod消息，对流表进行相应处理。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(3)中，活动流表项占比的计算公式具体为：
其中，ξ为活动流表项占比，m为当前openflow交换机中的活动流表项数目，m为openflow交换机本地流表项的最大存储量。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(4)中，数据包长度独立分布模型的具体计算公式为：
其中,k,τ,α,是pareto分布的参数，{p1,p2...pi...pn}为数据包长度。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(5)中，流表项的时间间隔长度的具体计算公式为：
其中，λ是非负参数，{t1,t2...ti...tn}为流表项的时间间隔长度。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(8)中，packet-in消息数量的具体计算公式为：
其中，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(9)中，流表资源代价的具体计算公式为：
其中，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(10)中，控制器资源代价的具体计算公式为：
其中，cost为处理一条packet-in消息的计算资源消耗，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(11)中，所述流表资源偏好度的具体计算公式为：
其中，α为流表资源偏好度，g(.)为资源偏好度定义函数，n为数据包个数，r为数据流个数；
所述计算资源偏好度的具体计算公式为：
其中，β为计算资源偏好度，g(.)为资源偏好度定义函数，n为数据包个数，r为数据流个数，p为数据流需求带宽，d为数据流平均带宽。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(12)中，流表项idle_timeout值的具体计算公式为：
z(t,tidle)＝αx(t,tidle)+βy(t,tidle)
其中，t为流表项时间间隔，tidle为交换机流表项idle_timeout值，α为流表资源偏好度，β为计算资源偏好度。
进一步地，前述的一种openflow交换机流表调节方法，其特征在于：在步骤(12)中，流表项idle_timeout值的最小值的具体计算公式为：
tidle＝argmin{z(t,tidle)|tidle＞0}
其中，t为流表项时间间隔，tidle为交换机流表项idle_timeout值。
通过上述技术方案的实施，本发明的有益效果是：(1)根据实时监控的网络流量情况，基于不同流的特性动态设置流表项的idle_timeout值，在最小化控制器计算负载的前提下，在分配交换机流表资源时设定合理的idle_timeout值，以达到空闲流表项及时删除，提高活动流表项的命中率，实现流表资源的利用率最大化，实现数据流的高效传输，提升网络的平均吞吐量；(2)在调节过程中，面对网络中突发流量时，控制活动流表项占比，使得交换机能够接受足够的突发流量匹配的流表项，保证突发流量能够高效正常转发。
附图说明
图1是本发明所述的一种openflow交换机流表调节方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，所述的一种openflow交换机流表调节方法，包括以下步骤：
步骤(1)：对网络的数据流进行初始化，并设置负指数分布参数的初始值，以及处理一条packet-in消息的计算资源消耗的初始值；
步骤(2)：控制器在设定的时间周期内通过向openflow交换机发送of.ofp_stats_request()消息来获取openflow交换机中流表项最大存储量和活动流表项的数目；
步骤(3)：计算活动流表项占比；所述活动流表项占比的计算公式具体为：
其中，ξ为活动流表项占比，m为当前openflow交换机中的活动流表项数目，m为openflow交换机本地流表项的最大存储量；
步骤(4)：分析网络流量情况，根据网络的on/off模型，建立数据包长度独立分布模型；所述数据包长度独立分布模型的具体计算公式为：
其中,k,τ,α,是pareto分布的参数，{p1,p2...pi...pn}为数据包长度；
步骤(5)：计算流表项的时间间隔长度；所述流表项的时间间隔长度的具体计算公式为：
其中，λ是非负参数，{t1,t2...ti...tn}为流表项的时间间隔长度；
步骤(6)：控制器查询相应端口以及对应数据流的状态信息，并计算网络数据流平均带宽及数据流个数；
步骤(7)：当数据流到达时，设定流表项默认tidle，并更新网络平均带宽及数据流个数，其中tidle为交换机流表项idle_timeout值；
步骤(8)：计算packet-in消息数据；所述packet-in消息数量的具体计算公式为：
其中，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值；
步骤(9)：根据网络流的特性，计算流表资源代价；流表项无效时间的长短，从侧面反映出该流表项利用率情况，无效时间越短说明利用率越高，产生的流表资源代价越少，用流表项无效时间表示资源代价；
所述流表资源代价的具体计算公式为：
其中，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值；
步骤(10)：计算控制器资源代价；由于控制器计算资源消耗的主要原因是处理packet-in消息，packet-in消息数目直接决定了计算资源代价的大小，所述控制器资源代价的具体计算公式为：
其中，cost为处理一条packet-in消息的计算资源消耗，t为流表项时间间隔，ε(.)为单位阶跃函数，tidle为交换机流表项idle_timeout值；
从定性分析可知，当流表项idle_timeout值tidle变小时，产生的packet-in消息数目增多，计算资源代价将会增加。当idle_timeout值tidle变大，计算资源代价会减少；
步骤(11)：计算流表资源偏好度和计算资源偏好度；通过对网络数据流分析可知，网络中的大象流偏好控制器计算单元，而老鼠流流偏好流表资源；
所述流表资源偏好度的具体计算公式为：
其中，α为流表资源偏好度，g(.)为资源偏好度定义函数，n为数据包个数，r为数据流个数；
所述计算资源偏好度的具体计算公式为：
其中，β为计算资源偏好度，g(.)为资源偏好度定义函数，n为数据包个数，r为数据流个数，p为数据流需求带宽，d为数据流平均带宽；
步骤(12)：根据控制器计算代价和资源代价，计算流表项idle_timeout值，并求取其最小值；
所述流表项idle_timeout值的具体计算公式为：
z(t,tidle)＝αx(t,tidle)+βy(t,tidle)
其中，t为流表项时间间隔，tidle为交换机流表项idle_timeout值，α为流表资源偏好度，β为计算资源偏好度；
所述流表项idle_timeout值的最小值的具体计算公式为：
tidle＝argmin{z(t,tidle)|tidle＞0}
其中，t为流表项时间间隔，tidle为交换机流表项idle_timeout值；
步骤(13)：如果活动流表项占比过高，则设置优先级低的流表项的idle_timeout值为零，并对idle_timeout值为零的流表项进行删除；
步骤(14)：接着重新计算活动流表项占比，并重新判断活动流表项占比是否过高，当活动流表项占比过高时，跳转到步骤(13),当活动流表项占比在预设安全范围内时，跳转到步骤(15)；
步骤(15)：控制器下发flow-mod消息，对流表进行相应处理。
本发明的优点是：(1)根据实时监控的网络流量情况，基于不同流的特性动态设置流表项的idle_timeout值，在最小化控制器计算负载的前提下，在分配交换机流表资源时设定合理的idle_timeout值，以达到空闲流表项及时删除，提高活动流表项的命中率，实现流表资源的利用率最大化，实现数据流的高效传输，提升网络的平均吞吐量；(2)在调节过程中，面对网络中突发流量时，控制活动流表项占比，使得交换机能够接受足够的突发流量匹配的流表项，保证突发流量能够高效正常转发。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。