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命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中主動探測的轉(zhuǎn)發(fā)策略研究

2014-07-19 15:10:20薛錦張棟唐濱
計算機工程與應用 2014年18期
關(guān)鍵詞:內(nèi)容策略

薛錦,張棟,唐濱

1.福州大學數(shù)學與計算機科學學院,福州 350108

2.哈爾濱工程大學計算機科學與技術(shù)學院,哈爾濱 150001

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中主動探測的轉(zhuǎn)發(fā)策略研究

薛錦1,張棟1,唐濱2

1.福州大學數(shù)學與計算機科學學院,福州 350108

2.哈爾濱工程大學計算機科學與技術(shù)學院,哈爾濱 150001

1 引言

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過幾十年的發(fā)展,已成為承載全球通信的重要基礎(chǔ)設(shè)施。以IP數(shù)據(jù)包交換為核心的網(wǎng)絡(luò)機制,因其結(jié)構(gòu)簡單、實現(xiàn)便捷等特點,一直沿用至今。然而,隨著人們對數(shù)據(jù)內(nèi)容本身的需求越來越強烈[1-2],關(guān)注終端交互主體的TCP/IP架構(gòu)逐漸顯露出各種弊端[3],如:安全性和移動性差,在可靠性和靈活性等方面也有諸多不足[4]。為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)封閉僵化的弊端,以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)思想應運而生[5]。其中命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Network,NDN)[6]便是內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)(Content-Centric Networking,CCN)[7]的一種具體實現(xiàn),目前NDN已成為下一代互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的研究熱點。

轉(zhuǎn)發(fā)策略是NDN研究中的核心問題。目前NDN中已經(jīng)實現(xiàn)三種轉(zhuǎn)發(fā)策略,分別為洪泛轉(zhuǎn)發(fā)策略(Flooding)[8-10]、智能洪泛轉(zhuǎn)發(fā)策略(SmartFlooding)[8]和最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)策略(BestRoute)[8,10]。NDN節(jié)點的工作狀態(tài)分為三種:正常,未知與故障。在轉(zhuǎn)發(fā)策略中動態(tài)掌握節(jié)點接口(Face)的工作狀態(tài)有助于選擇最佳的轉(zhuǎn)發(fā)接口,從而提高內(nèi)容傳輸效率。針對這一特點,本文提出DFFL(Detect First Forward Later)策略,該策略適用于內(nèi)容請求密集的網(wǎng)絡(luò)應用,通過發(fā)送探測報文掌握相應節(jié)點接口的工作狀態(tài),提高轉(zhuǎn)發(fā)效率。

2 NDN及其轉(zhuǎn)發(fā)策略

2.1 NDN簡介

作為以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),NDN不再拘泥于內(nèi)容存儲位置,而關(guān)心內(nèi)容本身[11]。如圖1所示,NDN將以IP為窄腰的沙漏模型變成以內(nèi)容為窄腰的新沙漏模型,報文不再以IP作為標識,而是以內(nèi)容名字作為標識。NDN將數(shù)據(jù)報文分為兩類,一種是興趣包(Interest Packet),另一種是數(shù)據(jù)包(Data Packet)。每個包都含有一個內(nèi)容名字來標識用戶想要獲取的內(nèi)容或該數(shù)據(jù)包負載的數(shù)據(jù)。路由節(jié)點通過發(fā)送包含內(nèi)容名字的興趣包來請求具體內(nèi)容,若中間路由節(jié)點包含該內(nèi)容則發(fā)送包含內(nèi)容名字的Data包[12]。

圖1 NDN與TCP/IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的比較

每一個內(nèi)容在NDN中都存在唯一命名,命名采用分層次的命名機制[13]。例如,由站點test.com獲取電影BigBang可以命名為“test.com/video/BigBang.mpg”,其中“test.com/video”可以作為內(nèi)容前綴在轉(zhuǎn)發(fā)或查找時使用,從而取代傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中通過IP定位的功能。

NDN中提出三種重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用來實現(xiàn)路由轉(zhuǎn)發(fā)策略[14],這三者分別為待處理請求表(Pending Interest Table,PIT),轉(zhuǎn)發(fā)信息庫(Forwarding Information Base,F(xiàn)IB)和內(nèi)容存儲庫(Content Store,CS)。其中,PIT記錄未響應興趣包的內(nèi)容名及其到達接口。FIB記錄當前節(jié)點到達內(nèi)容提供節(jié)點的下一跳接口。CS保存路由節(jié)點的緩存內(nèi)容。

通信在NDN網(wǎng)絡(luò)中是由請求方(Consumer)驅(qū)動的[15]。請求節(jié)點想要獲取數(shù)據(jù)時,首先要發(fā)送興趣包,興趣包中含有內(nèi)容的名字。當路由節(jié)點收到興趣包時,將進行內(nèi)容名最大匹配查詢,再依據(jù)查詢結(jié)果進行操作。查詢的優(yōu)先級順序依次為CS,PIT,F(xiàn)IB,如圖2所示。請求方發(fā)送興趣包到達下一個節(jié)點時,該節(jié)點首先檢查CS中內(nèi)容。若該節(jié)點CS中有符合請求的內(nèi)容則返回相應的數(shù)據(jù)包并結(jié)束;若沒有則查找該請求信息是否在PIT中已經(jīng)有記載,若已經(jīng)有記載則不進行轉(zhuǎn)發(fā)并結(jié)束,若沒有記載則將該請求記錄加入PIT表中并且根據(jù)FIB表中的信息進行轉(zhuǎn)發(fā)。

2.2 NDN的轉(zhuǎn)發(fā)策略

圖2 NDN中轉(zhuǎn)發(fā)模型

目前NDN主要有三種轉(zhuǎn)發(fā)策略,分別為洪泛轉(zhuǎn)發(fā)策略(Flooding)、智能洪泛轉(zhuǎn)發(fā)策略(SmartFlooding)和最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)策略(BestRoute)。NDN節(jié)點接口(Face)的狀態(tài)分為正常、未知、故障三種,ndnSIM采用GREEN、YELLOW、RED來標示三者。節(jié)點間是通過Face進行通信的。接口狀態(tài)初始為YELLOW且動態(tài)更新,例如,一個GREEN接口在長時間不使用的情況下會轉(zhuǎn)變?yōu)閅ELLOW狀態(tài),而一個YELLOW接口如果經(jīng)過探測顯示可以正常工作,則將狀態(tài)更新為GREEN。不同轉(zhuǎn)發(fā)策略的實現(xiàn)與接口狀態(tài)有關(guān)。

Flooding策略中,路由節(jié)點將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給所有在FIB表中名字前綴匹配成功且狀態(tài)不為RED的接口。使用該策略雖然可以獲得較小的平均時延,但由于發(fā)送大量興趣包而增加了網(wǎng)絡(luò)流量,在訪問量大、帶寬有限的情況下容易造成擁塞現(xiàn)象。

BestRoute策略通過路由節(jié)點將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給FIB表中名字前綴匹配并且排序最前的(Highest-Rank)GREEN接口或者排序最前的YELLOW接口,忽略所有的RED接口。其中排序規(guī)則是以路由代價為指標,從小到大排序。使用BestRoute策略由于發(fā)送的興趣包較少,能因此有效避免網(wǎng)絡(luò)中冗余流量的產(chǎn)生,但由于節(jié)點狀態(tài)更新滯后,重傳次數(shù)明顯增加。

在SmartFlooding策略中,路由節(jié)點優(yōu)先考慮將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給排序最前的GREEN接口,若不存在GREEN接口則將興趣包洪泛轉(zhuǎn)發(fā)給所有的YELLOW接口。忽略所有RED接口。SmarFlooding的性能介于BestRoute與Flooding之間。

由于網(wǎng)絡(luò)帶寬資源有限而內(nèi)容傳輸數(shù)據(jù)量龐大的實際運行狀況,BestRoute雖降低網(wǎng)絡(luò)冗余流量,只向排序最前的GREEN或YELLOW接口發(fā)送請求,其結(jié)果相對Flooding策略,有較高時延和較多的請求重傳次數(shù)。針對上述不足,本文在主動偵測節(jié)點狀態(tài)的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種先探測后轉(zhuǎn)發(fā)的NDN轉(zhuǎn)發(fā)策略DFFL。

3 DFFL轉(zhuǎn)發(fā)策略

網(wǎng)絡(luò)狀況動態(tài)變化,節(jié)點接口狀態(tài)亦不穩(wěn)定,或消亡或激活,狀態(tài)標記無法同步更新,而現(xiàn)有轉(zhuǎn)發(fā)策略都存在狀態(tài)標記滯后的問題,導致轉(zhuǎn)發(fā)策略難以選擇最優(yōu)接口。因此,需要設(shè)計一種先探測后轉(zhuǎn)發(fā),兼顧冗余流量少和最佳狀態(tài)優(yōu)先的轉(zhuǎn)發(fā)策略。DFFL的設(shè)計從兩個方面考慮:

(1)避免興趣包洪泛發(fā)送造成冗余流量

Flooding將請求報文洪泛發(fā)送,造成網(wǎng)絡(luò)流量冗余。DFFL在興趣包的轉(zhuǎn)發(fā)上借鑒BestRoute思想,選擇最優(yōu)接口轉(zhuǎn)發(fā)。

(2)提高內(nèi)容查找效率,降低興趣包重傳次數(shù)

BestRoute選擇排序最先的非故障接口進行興趣包的轉(zhuǎn)發(fā),考慮接口狀態(tài)實時變化,BestRoute所選擇的接口有可能已調(diào)整或中斷,因此與Flooding相比會造成較高的興趣包重傳次數(shù)。DFFL通過改進接口反饋機制以解決該問題。

在NDN中,內(nèi)容節(jié)點在各個節(jié)點的FIB中進行注冊。注冊信息包括內(nèi)容名字以及到達內(nèi)容節(jié)點所對應的下一跳接口。由于記錄在FIB表中的接口狀態(tài)默認初始化為YELLOW,從而導致BestRoute以及SmartFlooding在尋找排序最靠前的GREEN或YELLOW接口時難以找到實際真正最優(yōu)接口。

使用DFFL轉(zhuǎn)發(fā)策略,將一個接口的狀態(tài)初始化為YELLOW前會進行探測報文的發(fā)送,從而獲取該接口的實際狀態(tài)。

DFFL的算法描述如下所示:

DFFL策略的工作流程可分為三個階段:

(1)內(nèi)容節(jié)點進行FIB表注冊

在NDN中,中間路由節(jié)點在轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容時也會將內(nèi)容復制一份保存在自身的內(nèi)容存儲庫(Content Store,CS)中,因此中間路由節(jié)點也可以作為內(nèi)容提供節(jié)點。每一個內(nèi)容節(jié)點都要向網(wǎng)絡(luò)中其余節(jié)點的FIB表進行注冊工作,注冊信息包括內(nèi)容的名字以及到達內(nèi)容節(jié)點的下一跳接口。FIB表結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 FIB結(jié)構(gòu)圖

(2)探測階段

在DFFL策略中,將記錄在FIB表中的接口狀態(tài)初始化為YELLOW前必須發(fā)送探測報文。若收到正確的響應報文,則將接口狀態(tài)設(shè)為GREEN;若收到錯誤的響應報文,則將接口狀態(tài)設(shè)為RED;若探測報文失去響應則將接口狀態(tài)設(shè)為YELLOW。

(3)選擇最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)接口

路由節(jié)點在將興趣包進行轉(zhuǎn)發(fā)時,根據(jù)最小路由代價選擇排序最前的GREEN接口進行轉(zhuǎn)發(fā),若不存在GREEN接口則轉(zhuǎn)發(fā)排序最前的YELLOW接口。

4 實驗及分析

4.1 實驗設(shè)定

實驗在仿真環(huán)境利用ndnSIM進行模擬。ndnSIM是開源的網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,能對NDN架構(gòu)及其關(guān)鍵技術(shù)進行仿真分析。拓撲結(jié)構(gòu)采用GEANT(http://www.geant.net/)網(wǎng)絡(luò),如圖4所示。拓撲結(jié)構(gòu)有22個節(jié)點,36條鏈路,鏈路間的帶寬設(shè)為1 MB。為了增加網(wǎng)絡(luò)鏈路通信壓力,以體現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)策略的優(yōu)劣,實驗設(shè)置13個消費者節(jié)點,2個生產(chǎn)者節(jié)點,其中生產(chǎn)者節(jié)點的前綴設(shè)為相同,消費者節(jié)點每秒發(fā)送100個請求,模擬時間長短作為實驗變量。

圖4 GEANT Topology

4.2 實驗結(jié)果

實驗1平均時延比較

網(wǎng)絡(luò)時延是評價網(wǎng)絡(luò)性能的重要指標,一個請求的時延定義為該請求節(jié)點收到正確相應數(shù)據(jù)包的時間與其第一次發(fā)出該請求的時間差。網(wǎng)絡(luò)平均時延的計算如式(1)所示:其中,式(1)中N的定義與計算如式(2),代表不同節(jié)點中不同請求數(shù)的總和。式(1)中Delay_Interesti代表第i個請求的時延。式(2)中Different_Requesti代表第i個節(jié)點中不同請求的總和,NodeNum代表實驗中的總節(jié)點數(shù)。

圖5給出了平均時延的比較結(jié)果。仍然以2 s為采樣時間間隔。各轉(zhuǎn)發(fā)策略的時延都隨著模擬時間的增加而增加,且變化趨勢較為平穩(wěn)。BestRoute的平均時延是四者中最高的。DFFL的平均時延最低,可以有效提高網(wǎng)絡(luò)性能,提供更良好的用戶體驗。

圖5 平均時延

實驗2平均跳數(shù)比較

跳數(shù)指的是網(wǎng)絡(luò)中興趣包以及數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡(luò)中所經(jīng)過的跳數(shù)之和。平均跳數(shù)(AveHop)的計算如式(3)所示:

其中,HopIi代表第i個請求所經(jīng)過的跳數(shù),HopDj代表第j個數(shù)據(jù)包所經(jīng)過的跳數(shù);n代表興趣包的總數(shù);k代表數(shù)據(jù)包的總數(shù)。

圖6給出了各轉(zhuǎn)發(fā)策略在不同模擬時間下平均跳數(shù)的高低。可以看出Flooding策略的平均跳數(shù)最高,容易造成網(wǎng)絡(luò)擁塞。DFFL策略的平均跳數(shù)是四者中最低的,可以有效降低帶寬的占用率。

圖6 平均跳數(shù)

實驗3平均重傳次數(shù)比較

網(wǎng)絡(luò)中的興趣包有可能在路由轉(zhuǎn)發(fā)中丟失或者超時,需要進行重傳。平均重傳次數(shù)的計算如式(4)所示:其中,RetReqi代表第i個請求重傳的次數(shù);N代表不同節(jié)點中不同請求數(shù)的總和,如式(2)所示。

平均重傳次數(shù)比較的實驗結(jié)果如圖7。可以看出,F(xiàn)looding的重傳次數(shù)最低,BestRoute的重傳次數(shù)最高;DFFL的重傳數(shù)低于BestRoute,接近于SmartFlooding。由于Flooding策略是將興趣包轉(zhuǎn)發(fā)給所有接口,尋找到與興趣包匹配的數(shù)據(jù)的概率更高,因而可以有效降低重傳次數(shù)。與BestRoute相比,DFFL對所有進入FIB表的接口進行探測,所獲取的Highest-Rank GREEN或YELLOW接口更準確,從而降低了重傳次數(shù)。

圖7 平均重傳次數(shù)

以上三個實驗分別從時延,跳數(shù)和重傳次數(shù)三個方面對DFFL和已有的三種轉(zhuǎn)發(fā)策略進行了分析比較。其中DFFL在時延以及跳數(shù)兩方面都表現(xiàn)最優(yōu),在重傳次數(shù)方面也明顯低于BestRoute策略。三個指標中,從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量角度出發(fā),時延是關(guān)鍵因素,直接影響用戶體驗;而跳數(shù)是影響網(wǎng)絡(luò)功耗、網(wǎng)絡(luò)效能的關(guān)鍵因素。DFFL在時延及跳數(shù)兩方面都表現(xiàn)出比已有三種轉(zhuǎn)發(fā)策略更優(yōu)的性能。為降低時延、減少跳數(shù),會增加相應的重傳次數(shù)。綜合權(quán)衡,DFFL性能是四種轉(zhuǎn)發(fā)策略中最優(yōu)的。

5 結(jié)束語

以命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)為代表的內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)思想,已經(jīng)成為下一代互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的研究熱點。轉(zhuǎn)發(fā)策略是命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)研究工作中的核心問題。本文通過比較命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中已有的三種轉(zhuǎn)發(fā)策略,分析其區(qū)別與不足,進而提出一種全新的轉(zhuǎn)發(fā)策略DFFL。DFFL通過先探測后轉(zhuǎn)發(fā)的思想,有效掌握網(wǎng)絡(luò)中接口的實際狀態(tài),從而改進BestRoute在最優(yōu)GREEN或YELLOW接口的選擇策略上的不足。實驗結(jié)果表明,DFFL與已有的三種轉(zhuǎn)發(fā)策略相比,具有減少時延,降低跳數(shù)的特點,并且在重傳次數(shù)方面也明顯低于BestRoute,實現(xiàn)了命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)策略性能的提升。

在下一步命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)研究中,將調(diào)整鏈路的擁塞程度,控制FIB表的更新程度以及興趣包的生命周期來克服DFFL重傳數(shù)比Flooding策略高的問題,并且還需要在多種不同的環(huán)境下對DFFL的性能進行分析,例如,采用不同的拓撲結(jié)構(gòu)、修改數(shù)據(jù)請求頻率和大小、控制節(jié)點緩存大小等等。另外,如何將命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)與無線自組織網(wǎng)絡(luò)結(jié)合并且采用DFFL作為轉(zhuǎn)發(fā)策略也是今后的研究方向。

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XUE Jin1,ZHANG Dong1,TANG Bin2

1.School of Mathematics and Computer Science and Technology,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China
2.College of Computer Science&Technology,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China

Name Data Networking(NDN)is a data-centric network architecture.The existing three forwarding strategies have the problems like high-occupied bandwidth or high retransmission due to neglecting the status of node faces.This paper proposes a Detect First Forward Later(DFFL)strategy to efficiently use the status of node faces.The simulation results show that DFFL can lower the network delay,data hop count and data retransmission.The high efficiency when the DFFL is applied into NDN has been proved.

Named Data Networking(NDN);Content-Centric Networking(CCN);forwarding strategy;flooding

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networking,NDN)是一種全新的以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)。轉(zhuǎn)發(fā)機制是NDN的核心問題,現(xiàn)有的三種轉(zhuǎn)發(fā)策略被動響應節(jié)點接口的工作狀態(tài),存在占用帶寬資源高或重傳次數(shù)多等問題。為有效利用節(jié)點接口狀態(tài)以提高轉(zhuǎn)發(fā)效率,提出一種先探測后轉(zhuǎn)發(fā)的策略DFFL(Detect First Forward Later),將節(jié)點接口的即時狀態(tài)作為選擇轉(zhuǎn)發(fā)接口的重要因素。仿真實驗結(jié)果表明,DFFL有效降低了網(wǎng)絡(luò)時延、報文跳數(shù)及請求報文重傳次數(shù),驗證了該轉(zhuǎn)發(fā)策略在NDN環(huán)境下的適用性。

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò);內(nèi)容中心網(wǎng)絡(luò);轉(zhuǎn)發(fā)策略;洪泛

A

TP393

10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008

XUE Jin,ZHANG Dong,TANG Bin.Research on active detection forwarding strategy for Named Data Networking(NDN).Computer Engineering and Applications,2014,50(18):89-93.

福建省自然科學基金(No.2013J01231);福建省青年科技人才創(chuàng)新項目(No.2011J05150);福建省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(No.201310386082)。

薛錦(1990—),男,研究領(lǐng)域為命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò);張棟(1981—),男,博士,講師,研究領(lǐng)域為下一代互聯(lián)網(wǎng),網(wǎng)絡(luò)虛擬化;唐濱(1985—),男,博士生,研究領(lǐng)域為下一代互聯(lián)網(wǎng),移動p2p網(wǎng)絡(luò)。E-mail:zhongdong@fzu.edu.cn

2013-12-03

2014-03-13

1002-8331(2014)18-0089-05

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2014-04-22,http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008.html

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科學大眾(2021年21期)2022-01-18 05:53:48
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科學大眾(2021年17期)2021-10-14 08:34:02
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臺聲(2016年2期)2016-09-16 01:06:53
Passage Four
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