声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：李春强,董永强,吴国新,
关键词：大流检测, d-Left 散列, 传输速率, 缓存替换, 高速网络,
网络中少量较高速率和较大数据量的流生成了网络的大部分流量；利用有限的存储空间有效地识别出这些数据流，对实施流量工程、缓解网络拥塞、改善网络传输具有非常重要的意义.随着网络技术的发展，传输链路的带宽容量和数据流的传输速率越来越高.具有高速报文转发能力的网络设备对数据流检测算法的处理提出了高的性能要求.将超过一定的数据量和传输速率的数据流定义为大流，提出了将低速流淘汰与d-Left散列表存储结构相结合的大流检测算法.为了满足高速网络传输的性能需求，使用d-Left散列表存储流检测的数据结构，将d-Left散列表的存储结构与流缓存替换相结合以实现高效的大流检测.通过低速率的淘汰,提高了检测算法的准确性.基于真实网络数据的测试结果表明：所提算法在相近的存储开销下保持了高的处理性能，其准确性优于LRU派生算法S-LRU和L-LRU以及CSS和WCSS检测算法.
来源：2019年第2期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。