本申请涉及一种针对查找引擎的属性表项的配置方法、装置、计算机设备和存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：获取针对查找引擎的目标属性表项的配置信息；确定所述配置信息包含的每个信息单元的有效宽度；判断所述有效宽度之和是否大于CPU最大数据宽度；如果是，则采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述CPU最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合；按照所述CPU最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分；基于拆分得到的新信息单元块配置所述查找引擎的目标属性表项。采用本方法能够通过上层软件实现针对查找引擎的硬件资源的任意长度的属性表项配置。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种针对查找引擎的属性表项的配置方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、在网络中，存在着各种各样的报文，如ip报文、tcp报文、udp报文等。网络处理器可以通过对报文进行解析、过滤和重排等操作，提高网络传输效率和数据处理能力。网络处理器在执行上述操作时，通常会使用查找引擎来实现对报文快速的匹配和分类。查找引擎的属性表项一般在设计硬件逻辑时已经确定，以便查找引擎可以根据这些属性表项进行快速的报文分类和处理加速。
2、在信息存储领域，不同的信息根据需要表达的含义，通常使用不同的位宽来表示。在设计硬件逻辑时，考虑到逻辑资源以及查找速度，各属性表项的长度，以及有效信息占用的位宽是可以任意指定的。当部署集成开发环境时，经常需要通过上层软件来完成各个属性表项的配置，由于上层软件实现的数据位宽依赖于cpu的最大数据宽度，且数据访问要字节对齐，而硬件逻辑实现的寄存器位宽可以为任意长度，两者之间的差异导致上层软件无法直接将有效信息下发查找引擎。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种针对查找引擎的属性表项的配置方法、装置、计算机设备和存储介质，以通过上层软件实现针对查找引擎的硬件资源的任意长度的属性表项配置。
2、第一方面，本申请提供了一种针对查找引擎的属性表项的配置方法。所述方法包括：
3、获取针对查找引擎的目标属性表项的配置信息；
4、确定所述配置信息包含的每个信息单元的有效宽度；
5、判断所述有效宽度之和是否大于cpu最大数据宽度；
6、如果是，则采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述cpu最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合；
7、按照所述cpu最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分；
8、基于拆分得到的新信息单元块配置所述查找引擎的目标属性表项。
9、在其中一个实施例中，所述采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述cpu最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合，包括：
10、依次将所述有效宽度之和小于或等于所述cpu最大数据宽度的连续多个信息单元整合为一个信息单元块。
11、在其中一个实施例中，所述依次将所述有效宽度之和小于所述cpu最大数据宽度的连续多个信息单元整合为一个信息单元块，包括：
12、从所述配置信息的lsb开始，逐个将信息单元整合至一个信息单元块中，并累加信息单元的有效宽度；
13、判断累加得到的有效宽度之和是否小于所述cpu最大数据宽度；
14、如果小于，则继续整合下一信息单元，并累加下一信息单元的有效宽度；
15、如果不小于，则从当前信息单元开始整合新的信息单元块，并将有效宽度之和设为当前信息单元的有效宽度。
16、在其中一个实施例中，按照所述cpu最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分，包括：
17、从整合得到的信息单元块的lsb开始，以所述cpu最大数据宽度为单位对齐，依次对所述信息单元块进行拆分。
18、在其中一个实施例中，所述从整合得到的信息单元块的lsb开始，以所述cpu最大数据宽度为单位对齐，依次对所述信息单元块进行拆分，包括：
19、利用所述cpu最大数据宽度减去当前信息单元块的有效长度，得到当前信息单元块的有效宽度与cpu最大数据宽度的对齐长度；
20、利用当前信息单元块的有效宽度减去所述对齐长度，得到当前信息单元块对齐到cpu最大数据宽度后的剩余有效长度；
21、将当前信息单元块的属性值右移对齐长度后，与所述剩余有效长度进行掩码操作得到当前信息单元块的低有效位；
22、将下个信息单元块的属性值左移所述剩余有效长度后，得到当前信息单元块的高有效位；
23、将低有效位与高有效位进行或运算得到一个拆分处理后的信息单元块。
24、在其中一个实施例中，所述获取针对查找引擎的目标属性表项的配置信息之后，还包括：
25、根据所述目标属性表项的配置标准位宽，检测所述配置信息的数据总宽度是否正常；
26、如果异常，则基于所述目标属性表项包含的各个信息单元的标准宽度，分别校验所述配置信息中各信息单元的数据宽度。
27、在其中一个实施例中，所述按照所述cpu最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分之后，还包括：
28、如果所述目标属性表项为通用属性表项，则对应存储所述拆分得到的信息单元块和所述目标属性表项的配置信息；
29、当再次获取到所述目标属性表项同类别的相似属性表项的配置信息时，基于已存储的所述目标属性表项的配置信息和所述信息单元块，对所述相似属性表项进行信息单元块的配置。
30、第二方面，本申请还提供了一种针对查找引擎的属性表项的配置装置。所述装置包括：
31、信息获取模块，用于获取针对查找引擎的目标属性表项的配置信息；
32、位宽确定模块，用于确定所述配置信息包含的每个信息单元的有效宽度；
33、位宽判断模块，用于判断所述有效宽度之和是否大于cpu最大数据宽度；
34、信息整合模块，用于如果是，则采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述cpu最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合；
35、信息拆分模块，用于按照所述cpu最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分；
36、属性配置模块，用于基于拆分得到的新信息单元块配置所述查找引擎的目标属性表项。
37、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述针对查找引擎的属性表项的配置方法中的步骤。
38、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述针对查找引擎的属性表项的配置方法中的步骤。
39、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述针对查找引擎的属性表项的配置方法中的步骤。
40、采用本申请公开的针对查找引擎的属性表项的配置方法，针对查找引擎的属性表项的配置信息中不同数据宽度的多个信息单元，当一个配置信息中的连续信息单元的有效宽度之和超过cpu的最大数据宽度时，采用贪婪匹配原则，对属性表项的信息单元进行整合，再配合专门的拆分流程完成属性表项中的信息单元的位转换处理，最终生成与查找引擎的属性表项对应的配置信息。这样，在部署集成开发环境时，在软件层面以cpu最大数据宽度为基准，对硬件资源的配置信息进行数据位的转换，从而可以通过上层软件实现针对查找引擎的硬件资源的任意长度的属性表项配置。
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【技术保护点】
1.一种针对查找引擎的属性表项的配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述CPU最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次将所述有效宽度之和小于所述CPU最大数据宽度的连续多个信息单元整合为一个信息单元块，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述CPU最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从整合得到的信息单元块的LSB开始，以所述CPU最大数据宽度为单位对齐，依次对所述信息单元块进行拆分，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对查找引擎的目标属性表项的配置信息之后，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述CPU最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分之后，还包括：
8.一种针对查找引擎的属性表项的配置装置，其特征在于，所述装置包括：>
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种针对查找引擎的属性表项的配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用贪婪匹配算法，根据所述有效宽度和所述cpu最大数据宽度对多个所述信息单元进行整合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依次将所述有效宽度之和小于所述cpu最大数据宽度的连续多个信息单元整合为一个信息单元块，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照所述cpu最大数据宽度对整合得到的信息单元块进行拆分，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从整合得到的信息单元块的lsb开始，以所述cpu最大数据宽度为单位对齐，依次对所述信息单元块进行拆分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张建民，姚旭奇，郭辉，刘启明，王志忠，
申请(专利权)人：南京华芯科晟技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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