【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络设备领域，具体为一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法。
技术介绍
1、dpdk是一种用于高性能数据包处理的开发工具包，它提供了一组优化的库和驱动程序，使开发者能够构建高性能的数据平面应用程序，特别是在网络功能虚拟化和其他数据平面应用中广泛使用，在dpdk数据包处理中，排队延迟控制方法是关键的，以确保高性能和低延迟的数据包处理。
2、dpdk数据包处理的排队延迟控制方法旨在满足高性能、低延迟和高吞吐量的需求，特别适用于网络设备、虚拟网络功能、云计算和边缘计算等领域，这些领域通常对数据包处理速度和延迟有极高的要求，而dpdk提供的优化方法使得在这些应用场景下可以更好地实现高性能的数据包处理。
3、dpdk是一个高性能的数据包处理框架，它主要被设计用于快速处理数据包，尤其是在高速网络环境中，然而，传统的dpdk数据包处理中的排队延迟控制方法存在一些缺陷：
4、固定缓冲区大小：传统方法中，缓冲区大小往往是固定的，导致在网络流量不均匀的情况下效率不高，在高流量时，固定的缓冲区会过快地被填满，导致丢包；而在低流量时，缓冲区的利用率又会很低。
5、缺乏动态调整机制：传统方法通常缺乏根据网络状况动态调整处理策略的机制，例如，在网络拥塞时，应当减少数据包的处理时间和缓冲区的占用，以减轻拥塞程度。
6、延迟和吞吐量平衡不足：在追求高吞吐量的同时，会牺牲延迟表现，导致数据包处理延迟增加。
技术实现思路
1、本专利技术的目的
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，包括以下步骤：
4、步骤s1，多队列设置：在初始化时，为每个cpu核心设置独立的队列；
5、步骤s2，动态队列调整：引入动态调整机制，监测每个队列的深度，并根据实时流量负载动态调整队列的大小，并且使用算法来自适应地调整队列容量；
6、步骤s3，优化处理路径：对dpdk的处理路径进行优化，精简处理流程，减少中断处理时间；
7、步骤s4，流量分类：实现智能的流量分类机制，将不同类型的流量分配到相应的队列；
8、步骤s5，拥塞感知：引入拥塞感知机制，监测网络状态和队列深度，根据拥塞情况调整排队和处理策略；
9、步骤s6，多级排队机制：设计多级排队机制，将队列按优先级划分，高优先级队列可获得更快的处理服务；
10、步骤s7，多核并发处理：利用多核并发处理能力，确保所有cpu核心都得到充分利用；
11、步骤s8，混合队列：为适应不同特性的流量，引入混合队列，允许某些队列执行更严格的排队和处理策略，而其他队列可采用更灵活的策略；
12、步骤s9，网络适应性：考虑网络适应性，根据网络环境的变化动态调整排队和处理参数。
13、进一步的，所述步骤s1中，每个cpu核心初始化时创建独立的队列，数据包通过队列被分发到相应的核心，减少了多个核心之间的竞争，提高了并发性，dpdk库通过函数rte_eth_dev_configure或者rte_eth_rx_queue_setup来配置多队列。
14、进一步的，所述步骤s2中，引入动态调整机制，通过监测每个队列的深度，即队列中等待处理的数据包数量，根据实时流量负载动态调整队列的大小，例如，当队列深度过大时，可以增加队列容量，反之亦然，可以通过定期的流量监测和自适应算法来实现；
15、动态队列调整表示动态调整队列大小的一种方式，具体公式如下：
16、[
ext{newqueuesize}＝
ext{currentqueuesize}+\alpha
imes(
ext{targetqueuedepth}-
ext{currentqueuedepth})]，
17、其中，alpha是调整速率，text{targetqueuedepth}是目标队列深度，动态队列调整是根据当前队列深度和目标深度的差异，以一定的速率进行调整。
18、进一步的，所述步骤s3中，对dpdk的处理路径进行优化，包括采用更高效的数据结构和算法，通过使用更快速的数据结构和算法，以及精简处理流程和减少中断处理时间，提高数据包的处理速度。
19、进一步的，所述步骤s4中，实现智能的流量分类机制，将不同类型的流量分配到相应的队列，基于数据包的头部信息、协议类型或其他特征进行分类，每个队列可以采用不同的处理策略，以适应不同类型流量的特性。
20、进一步的，所述步骤s5中，引入拥塞感知机制，通过监测网络状态和队列深度，实时感知网络拥塞情况，根据拥塞情况，调整排队和处理策略，防止在拥塞时出现排队延迟的增加，采用流量监测、队列深度监测和拥塞算法实现；
21、拥塞感知用于计算拥塞水平，通过将队列深度和网络延迟归一化，可以得到一个表示拥塞状态的指标，具体公式如下：
22、[
ext{congestionlevel}＝\frac{
ext{queuedepth}}{
ext{maxqueuedepth}}+
23、\frac{
ext{networkdelay}}{
ext{maxnetworkdelay}}]，
24、拥塞感知可以用于决策是否调整排队和处理策略。
25、进一步的，所述步骤s6中，设计多级排队机制，将队列按优先级划分，高优先级队列可以获得更快的处理服务，确保重要流量的低延迟，通过为不同优先级的队列设置不同的处理权重或采用调度算法来实现；
26、多级排队机制表示优先级权重的计算，具体公式如下：
27、[
ext{priorityweight}＝\frac{1}{
ext{priority}}]，
28、多级排队机制表示优先级权重的计算，较高的优先级将得到较小的权重，以确保在多级排队机制中，优先级较高的队列获得更快的处理服务。
29、进一步的，所述步骤s7中，利用多核并发处理能力，确保所有cpu核心都得到充分利用，数据包可以并行地在多个核心上处理，提高整体系统的吞吐量。
30、进一步的，所述步骤s8中，引入混合队列，允许某些队列执行更严格的排队和处理策略，而其他队列可能采用更灵活的策略，有助于适应不同特性的流量，提高系统的灵活性和适应性；
31、混合队列用于混合队列中的优先级计算，具体公式如下：
32、[
ext{mixedqueuepriority}＝
ext{staticpriority}+\beta
imes
ext{dynamicp
33、riority}]，
34、混合队列结合静态优先级和动态优先级，其中，beta是两者的权衡参数，以适应不同特性的流量。
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1.一种DPDK数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种DPDK数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，每个CPU核心初始化时创建独立的队列，数据包通过队列被分发到相应的核心，减少了多个核心之间的竞争，提高了并发性，DPDK库通过函数rte_eth_dev_configure或者rte_eth_rx_queue_setup来配置多队列。
3.根据权利要求1所述的一种DPDK数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，引入动态调整机制，通过监测每个队列的深度，即队列中等待处理的数据包数量，根据实时流量负载动态调整队列的大小，例如，当队列深度过大时，可以增加队列容量，反之亦然，可以通过定期的流量监测和自适应算法来实现；
4.根据权利要求1所述的一种DPDK数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，对DPDK的处理路径进行优化，包括采用更高效的数据结构和算法，通过使用更快速的数据结构和算法，以及精简处理流程和减少中断处理时间，提高数据包的处理速度。
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1.一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤s1中，每个cpu核心初始化时创建独立的队列，数据包通过队列被分发到相应的核心，减少了多个核心之间的竞争，提高了并发性，dpdk库通过函数rte_eth_dev_configure或者rte_eth_rx_queue_setup来配置多队列。
3.根据权利要求1所述的一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤s2中，引入动态调整机制，通过监测每个队列的深度，即队列中等待处理的数据包数量，根据实时流量负载动态调整队列的大小，例如，当队列深度过大时，可以增加队列容量，反之亦然，可以通过定期的流量监测和自适应算法来实现；
4.根据权利要求1所述的一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤s3中，对dpdk的处理路径进行优化，包括采用更高效的数据结构和算法，通过使用更快速的数据结构和算法，以及精简处理流程和减少中断处理时间，提高数据包的处理速度。
5.根据权利要求1所述的一种dpdk数据包处理的排队延迟控制方法，其特征在于：所述步骤s4中，实现智能的流量分类机制，将不同类型的流量分配到相应的队列，基于数据包的头部信息、协议类型或其他特征进行分类，每个队列可以采用不同的处理策略，以适应不同类型流量的特性。
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺凯恒，李建良，卓顺顺，崔哲，屈望岳，毛文杰，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：
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