基于信息熵的匹配域裁剪算法

随着网络功能日益多样化,分组分类技术对匹配域数量、表项深度等需求不断提高,加剧了硬件存储压力。为保证查表效率和硬件资源利用率,提出基于信息熵的匹配域裁剪算法。通过分析匹配域冗余信息,提出匹配域裁剪模型;通过分组头部信息熵的映射建模,将匹配域裁剪算法复杂度从NP难降为线性复杂度。实验结果表明,较现有方案,所提方案所需三态内容寻址存储器(TCAM,ternary content-addressable memory)存储空间能够进一步减少40%以上,或随着流表规模增长,所提案能够明显减少算法运行时间。