计算机研究与发展2023,Vol.60Issue(5) :1136-1150.DOI:10.7544/issn1000-1239.202111242

基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法

Efficient Name Lookup Method Based on Hybrid Counting Bloom Filters

许可 李彦彪 谢高岗 张大方
计算机研究与发展2023,Vol.60Issue(5) :1136-1150.DOI:10.7544/issn1000-1239.202111242

基于混合计数布隆过滤器的高效数据名查找方法

Efficient Name Lookup Method Based on Hybrid Counting Bloom Filters

许可 1李彦彪 2谢高岗 2张大方3
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作者信息

  • 1. 湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082;中国科学院计算机网络信息中心 北京 100083
  • 2. 中国科学院计算机网络信息中心 北京 100083;中国科学院大学 北京 100089
  • 3. 湖南大学信息科学与工程学院 长沙 410082
  • 折叠

摘要

数据名查找是信息中心网络、内容分发网络、5G核心网中基础功能组件的关键操作,需要面向大规模规则表进行最长前缀匹配,在查找速度、更新开销和存储开销等方面面临严峻挑战.首先设计了混合计数布隆过滤器(HyCBF),将数据名前缀和前缀标记维护在同一个计数布隆过滤器中同时保持二者的逻辑独立性.这样可在不增加额外存储开销和时间开销的情况下提供更丰富的指示信息.基于此,提出HyCBF辅助的二分数据名查找(HyBS)方法以实现高效查找.进一步,为缓解二分查找过程中因回溯导致的性能损失,为HyCBF中每个条目关联一个特征比特位图以降低其假阳性率.实验表明,HyBS相比现有方法在查找性能和更新速度方面具有明显优势,存储效率也有一定提升.此外,将HyBS集成到向量化数据包处理(VPP)框架中进行系统性能评估,结果表明HyBS可用于构建高通量可扩展的数据名查找引擎.

关键词

数据名查找/特征比特位图/计数布隆过滤器/二分搜索/向量化数据包处理

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基金项目

国家自然科学基金(62072430)

国家自然科学基金(61976087)

出版年

2023
计算机研究与发展
中国科学院计算技术研究所 中国计算机学会

计算机研究与发展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:2.649
ISSN:1000-1239
被引量2
参考文献量2
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