基于网络处理器的并行包分类方法

？在大型网络中大量的规则数量会导致位向量（bv）算法的位向量过长和稀疏，要在网络处理器中实现bv算法需要大量的存储资源，而且多次存储读取也降低了算法匹配效率。针对bv算法位向量的问题，将tuple空间分割思想与bv算法相结合缩短了位向量长度，充分利用网络处理器的并行处理机制和硬件加速单元，提出了一种适用于网络处理器的改进算法——tuple-bv算法。该算法的元组分割缩短了位向量的长度，减少了位向量的存储空间和读取次数。通过对数据包处理延时的实验比较，当较多规则时，tuple-bv算法在最大延时和平均延时指标上优于bv算法。