基于NAPI的数据包捕获技术研究

论文分析了Linux数据包捕获机制及其局限,提出使用结合了轮询和中断优点的NAPI技术对数据包捕获引擎进行改进,实验结果证明了NAPI技术能有效地提高数据包捕获效率。     

基于Linux的高速网络包捕获技术研究

论文首先分析了Linux数据包捕获机制,指出了在高速流量的网络环境中,频繁的网卡中断是系统接受数据包能力瓶颈。然后讨论了基于Linux系统中采用中断和轮询相结合的数据包捕获技术NAPI。测试实验结果证明了NAPI技术能有效地提高数据包捕获效率。     

基于广播SNMP的网络管理并行轮询算法*

面对网络融合环境下网络规模大、分布广、设备多的实际需求,传统网络管理系统通过依次轮询设备进行数据采集存在轮询周期长、实时性低、轮询数据量多等缺点,提出了一种基于广播SNMP的数据采集并行轮询算法。该算法在轮询时,通过向每个网段发送广播SNMP数据包的方式并行轮询被管设备,减少轮询数据包的数量,减轻管理站的负担,缩短轮询周期;在接收设备回复数据包时,针对接收和处理速度不匹配的情况,采用多线程自适应并行处理环形缓存的方法,达到高速数据接收的目的。系统测试结果表明,通过广播方式的轮询可以有效缩短轮询周期,减少轮     

PF_RING与NAPI结合的捕包性能优化和仿真

频繁中断响应、冗余的数据拷贝和上下文切换等是影响网络数据包捕获性能的主要因素。为了减少这些因素的影响,提出将PF_RING与NAPI结合应用到捕包过程,以对性能进行整体优化。比较了PF_RING与传统数据包捕获机制的差异,分析了两者结合的优势,搭建实验平台,采用内核发包形式,进行实验仿真。在仿真实验中,从捕包率和处理效率与传统方式进行比较,分析实验数据得出该方法可以有效地提高捕包性能。     

基于通用PC的高速链路数据包捕获方法评估

数据包捕获方法是流量监测的关键,不同的捕获方法在可操作性、实际应用上有所不同。为了选择适当的数据包捕获方法,通过实验对四种基于通用PC架构的数据包捕获方法进行评估,并且分析了NAPI模式和中断模式对数据包捕获方法的影响。实验表明流量大且小包多的环境下,NAPI模式对数据包捕获有很大的改善,而当大包多的情况下特别是256B以上的数据包比较多的时候,采用中断的方式捕包性能更高。     

采用轮询机制提高Linux系统的网络性能

目前,Linux操作系统被广泛应用在网络数据包收发系统中。这是因为,Linux采用中断机制来响应外部事件,保证了系统能够合理高效地利用CPU资源。但是,在高负荷网络环境下,大量的CPU资源将会被频繁到达的网卡中断占用,导致系统遭遇性能瓶颈,出现接收活锁1。为了避免在高负荷网络环境下系统性能下降,该文采用轮询机制处理网络数据的收发,而在低负荷网络环境中,仍然采用原有的中断机制。     

基于FPGA的轮询合路的设计和实现

针对高密度接口设计中基于字节处理和整包处理的转换问题,本文提出了分片轮询调度和改进式欠账轮询调度相结合的调度策略,该策略在很大程度上保证了公平性和稳定性。仿真结果显示,该设计完全符合要求。     

基于FPGA的轮询合路的设计和实现

针对高密度接口设计中基于字节处理和整包处理的转换问题,本文提出了分片轮询调度和改进式欠账轮询调度相结合的调度策略,该策略在很大程度上保证了公平性和稳定性.仿真结果显示,该设计完全符合要求.     

基于NS-2的自适应差额IEEE 802.11 PCF轮询机制

在研究无线局域网IEEE 802.11标准点协调功能PCF(Point Coordination Function)机制不足的情况下,针对其中Round Robin轮询机制存在的QoS(Quality of Service)不能得到有效保障的问题,提出了一套自适应差额轮询调度算法解决方案,阐述了算法的核心思想,介绍了调度机制的执行过程,并且通过修改PCF源代码,在网络模拟器NS-2平台上对算法进行了脚本模拟.实验结果表明,自适应差额IEEE 802.11 PCF轮询算法比传统的Round Robin算法在端到端延迟、系统吞吐量和包延迟等QoS服务性能方面都有显著的提高.     

基于VxWorks操作系统的多路高速串口的通信方法设计

在传统的中断和轮询方式基础上,提出一种中断与轮询相结合的接收机制,可以根据负载情况,在设定的门限控制下,对多路串口系统中不同的通道区分不同的接收方法。应用该方法在VxWorks操作系统上实现了对多路高速串口的实时接收处理。     

Linux下的高流量数据包监听技术

研究了Linux操作系统中使用底层抓包函数库Libpcap处理高量数据包监听的原理,利用网卡设备在网络的旁路处进行数据捕捉后预处理,利用NAPI技术实现设备半轮询机制以加快数据在缓冲区的处理速度,最后利用排队论原理计算最优带宽值并设置相关参数以达到最佳处理效率。实验表明,该方法不仅提高数据包的捕捉率,并且在系统资源占用率等多项指标中都有显著改善。     

Improving the performance of passive network monitoring applications with memory locality enhancements

Passive network monitoring is the basis for a multitude of systems that support the robust, efficient, and secure operation of modern computer networks. Emerging network monitoring applications are more demanding in terms of memory and CPU resources due to the increasingly complex analysis operations that are performed on the inspected traffic. At the same time, as the traffic throughput in modern network links increases, the CPU time that can be devoted for processing each network packet decreases. This leads to a growing demand for more efficient passive network monitoring systems in which runtime performance becomes a critical issue.In this paper we present locality buffering, a novel approach for improving the runtime performance of a large class of CPU and memory intensive passive monitoring applications, such as intrusion detection systems, traffic characterization applications, and NetFlow export probes. Using locality buffering, captured packets are being reordered by clustering packets with the same port number before they are delivered to the monitoring application. This results in improved code and data locality, and consequently, in an overall increase in the packet processing throughput and decrease in the packet loss rate. We have implemented locality buffering within the widely used libpcap packet capturing library, which allows existing monitoring applications to transparently benefit from the reordered packet stream without modifications. Our experimental evaluation shows that locality buffering improves significantly the performance of popular applications, such as the Snort IDS, which exhibits a 21% increase in the packet processing throughput and is able to handle 67% higher traffic rates without dropping any packets.     

基于共享内存的智能无人车进程间消息异步传输机制

智能无人车软件系统通常由多个功能模块组成,在模块间高效、可靠地传输传感器数据以及决策和控制信息等是智能无人车系统运行的重要保障.目前,国内外大多数智能无人车软件系统所使用的消息传输机制均基于套接字（Socket）,其容易部署在分布式的控制器环境中,且能满足在较小数据量下的消息快速传输.但是,随着智能无人车集成控制器性能的提升以及环境感知手段的发展,对功能模块间传输的数据量以及带宽提出了更高的要求.现有基于套接字的消息传输机制因其受网络协议的限制,需要分块传输大数据包,不仅增加了收发双方的开销,而且还增加了消息传输延迟.本文提出了一种基于共享内存（Shared Memory）的智能无人车进程间消息异步传输机制,模块间通过共享内存空间进行数据交互.共享内存空间由超级块和数据块构成,通过环形队列管理数据块收发,同时采用原子操作,提高整体性能,实现图像等大数据包的有效传输.本设计应用于智能无人车模块间通信,可以明显降低数据传输时延,提高系统吞吐量.实验证明：本方法针对典型大数据包如（3MB）的平均传输时延为2.5ms,低于LCM的12ms以及ROS中Sharedmem_transport的3.9ms.同时,本系统的最大吞吐量达到1.1GB/s,高于LCM的180MB/s以及Sharedmem_transport的600MB/s.     

一种按需分配的多路径传输分组调度算法

利用多路径传输协议,多宿主主机可以通过多条路径并行传输数据,从而有效提高系统的吞吐率和鲁棒性.但是由于不同路径在带宽、延迟和丢包率等方面存在差异,接收端必须缓存大量乱序到达的分组.数学分析表明,减少接收端的缓存开销有两条途径:一是最小化每条路径的发送队列中积压分组的数量,二是降低分组发送速率.由前者,提出依据每条路径的空闲发送窗口大小进行分组调度的算法SOD(Scheduling On Demand);由后者,提出利用窗口通告机制限制分组发送速率的流控方法.模拟实验结果表明:与现有算法相比,SOD的缓存开销最小;在接收端进行流控限制的情况下,SOD的吞吐率最大,并且在不同实验场景中性能表现稳定.     

A highly flexible,distributed multiprocessor architecture for network processing

Network processors (NPs) are an emerging field of programmable processors that are optimized to implement data plane packet processing networking functions. Unlike the general-purpose CPUs that rely heavily on caching for improving performance, the lack of locality in packet processing and need for high-performance I/O have forced designers to come up with innovative architectures that can hide memory latency while still processing packets at high data rates. Most of these NPs use some type of multiprocessing in combination with a hierarchy of memory types to achieve high performance. In addition, to keep up with packets arriving at high data rates over multiple incoming media interfaces, an NP must perform fast I/O and memory operations such as packet storage, table lookup, and extraction of fields in packet headers. We describe an architecture that uses a combination of distributed memory architecture and one or more multithreaded processors to achieve the necessary performance. We describe the challenges in programming such a processor including the issues related to consistency and maintaining packet ordering. We also present a programming model for generic network applications that uses software pipelines. We then demonstrate the use of the programming model in implementing two applications, namely, mapping traffic management algorithms onto a multithreaded architecture and an implementation of a media gateway based on voice-over-AAL2.     

基于DPDK并行通信的动态监控模型

为了更好地发挥通信系统的性能,充分利用系统节点的资源,提高系统的可靠性与稳定性,设计了一种基于DPDK并行通信的动态监控模型。该模型结合DPDK和通信系统的高速率、大流量、强实时性等特点,面向多节点备份、数据包与控制包分离、多网口并行收发数据包、多核并行处理数据包进行设计,分析了监控对象,研究了数据采集方法,设计了二层通信协议DMPD,并对网口进行了细粒度监控,给出了网口负载信息模型。另外,将散列函数、调整函数与动态负载信息结合起来设计了更有效、更公平的基于多网口的动态负载均衡算法。实验结果表明,该监控模型能够准确检测和及时处理系统出现的异常,并且实现了多网口的动态负载均衡。