CN101094188B - 随机先期检测装置及其硬件实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种随机先期检测的硬件实现方法,步骤包括:数据接口模块接收数据流,根据数据流标识字段提取数据流标识,并将该数据流标识作为索引,将当前分组相关的信息写入外部的管理存储器;RED判断模块以所述当前数据流标识作为索引,从所述管理存储器获得当前分组相关的信息,并根据所述当前分组相关的信息得出判断结果,将所述判断结果保存;所述数据接口模块读出所述判断结果,如果所述当前分组的判断结果为丢弃就将所述当前分组丢弃,如果所述当前分组的判断结果为接收,将所述当前分组写入外部的分组存储器。本发明还公开一种随机先期检测装置。本发明技术方案可以实现RED算法的硬件实现,提高计算速度和处理带宽。
Description
技术领域
本发明涉及一种IP通讯技术,具体说,涉及一种QOS(服务质量)中随机先期检测装置及其硬件实现方法。
背景技术
近年来,随着信息技术的迅猛发展、网络应用的大量增加,使得原来已经存在的、庞大的数据传输量成倍增长。而优化带宽是满足数据传输量增长的重要手段。拥塞控制是优化带宽的重要通信手段。TCP基于窗口的端到端的拥塞控制对于Internet的稳定性起到了关键作用,但是随着Internet的迅猛发展,其网络规模越来越庞大,结构日益复杂,仅仅依靠端到端的拥塞控制是不够的,网络必须参与资源的控制工作。
随机先期检测(RED:Random Early Detection)监视网上各点的通信负载,如果拥塞增多,就随机丢弃一些分组,丢弃的结果是信息源将发现有流量丢失,从而降低其传输速率。RED主要是在IP互连网环境中与TCP协议共用。它可以在各连接之间获得较好的公平性,对突发业务适应性强。避免网络发生全局同步。
加权随机先期检测(WRED:Weighted Random Early Detection)是将随机先期检测与优先级排队结合起来,这种结合为高优先级分组提供了优先通信处理能力。当某个接口开始出现拥塞时,它有选择的丢弃较低优先级的通信,而不是简单的随机丢弃分组。
现有技术中的关于RED的实现都是基于软件的实现,例如申请号CN200510081707中,通过软件实现RED,但是降低了网络处理器或者CPU的处理能力,而且带宽有限,同时影响了其他业务的处理。
发明内容
本发明所解决的技术问题是提供一种随机先期检测装置,可以实现RED算法的硬件实现,提高了计算速度和处理带宽。
技术方案如下:
一种随机先期检测装置,包括:
数据接口模块,用于接收数据流,并提取数据流标识,所述数据流标识用作外挂的管理存储器的索引;调取RED判断模块的判断结果,将判断结果是丢弃的当前分组丢弃,或者将判断结果为接收的当前分组发送到分组存储器控制模块;
管理存储器控制模块,和所述数据接口模块接口,用于管理外挂的所述管理存储器;
RED判断模块,分别与所述数据接口模块、管理存储器控制模块接口,以当前的数据流标识作为索引,调取外挂的所述管理存储器中与当前分组相关的信息,并通过该信息得出对所述当前分组的判断结果,所述判断结果为丢弃或者接收,将判断结果保存;
分组存储器控制模块,与所述数据接口模块接口,用于将判断结果为接收的当前分组写入到外挂的分组存储器中。
优选的,所述RED计算所需的信息包括当前RED计算所需的参数及上一次RED计算的结果,所述RED判断模块用于生成起始脉冲。
优选的,所述RED判断模块的判断结果和数据数据流标识保存在结果FIFO中。
优选的,所述管理存储器用于存储与每个数据流相关的RED计算需要的配置参数、分组长度或者中间计算结果。
本发明所解决的另一个技术问题是提供一种随机先期检测的硬件实现方法,可以有效地节省硬件资源,提高计算速度和处理带宽。
技术方案如下:
一种随机先期检测的硬件实现方法,步骤包括:
(1)数据接口模块接收数据流,根据数据流标识字段提取数据流标识,并将该数据流标识作为索引,将当前分组相关的信息写入外部的管理存储器;
(2)RED判断模块以所述当前数据流标识作为索引,从所述管理存储器获得当前分组相关的信息,并根据所述当前分组相关的信息得出判断结果,将所述判断结果保存;
(3)所述数据接口模块读出所述判断结果,如果所述当前分组的判断结果为丢弃就将所述当前分组丢弃,如果所述当前分组的判断结果为接收,将所述当前分组写入外部的分组存储器。
进一步,步骤(1)中,所述当前分组相关的信息包括RED计算需要的配置参数、分组长度、中间计算结果,所述管理存储器的索引从数据接口模块取得。
进一步,步骤(2)中,所述判断结果根据当前RED计算所需的参数及上一次RED计算的结果得出。
进一步,步骤(2)中,将所述判断结果保存在结果FIFO中。
进一步,步骤(2)中,如果当前队列的深度达到或超过队列深度的上限,则直接丢弃所述当前分组;如果当前队列的深度大于队列深度的下限,则判断结果为接收。
进一步,步骤(3)中,所述数据接口模块从结果FIFO中读出所述判断结果,如果所述当前分组的判断结果为丢弃就将所述当前分组丢弃;如果所述当前分组的判断结果为接收,将所述当前分组发送到分组存储器控制模块,所述分组存储器控制模块将所述当前分组写入外部的分组存储器。
采用本发明技术方案可以实现RED算法的硬件实现,并且提供独立的硬件实现模块,可以有效地节省硬件资源,提高计算速度和处理带宽,并针对不同的数据流分组提供准确的计算结果。
附图说明
图1是本发明的RED硬件实现装置的结构示意图;
图2是管理存储器存储结构示意图;
图3是RED判断模块的输入接口时序;
图4是RED判断模块的输出接口时序;
图5是RED判断模块的实现逻辑流程图。
具体实施方式
下面参照附图,对本发明的优选实施例做详细描述。
参照图1所示,对本发明的RED硬件实现装置做详细描述。
RED硬件实现装置包括数据接口模块、管理存储器控制模块、RED判断模块、分组存储器控制模块。
数据接口模块是数据流的总线接口,负责接收数据流,并提取数据流标识,作为管理存储器的索引,并根据RED判断模块的计算结果将分组丢弃或将分组存入外部的分组存储器中。
管理存储器控制模块是外挂的管理存储器的控制装置,用来管理该管理存储器的写入和读出。
管理存储器用来存储与每个数据流相关的RED计算所需要的配置参数、分组长度、中间计算结果等信息,管理存储器的索引从数据接口模块取得。
RED判断模块用于判断每个数据流的当前分组是应该接收还是丢弃,判断过程中所需的参数及中间结果从外挂的管理存储器中读出,将判断结果存储在结果FIFO(First In First Out)中。FIFO是一种具有先进先出存储功能的部件。
分组存储器控制模块负责将RED判断模块的判断结果是接收的分组写入到外挂的分组存储器当中去。
RED硬件实现装置中,数据接口模块分别与管理存储器控制模块、RED判断模块和分组存储器控制模块接口,管理存储器控制模块分别与数据接口模块、RED判断模块接口,RED判断模块分别与管理存储器控制模块、数据接口模块接口。
RED算法的硬件实现的处理方法包括以下步骤:
步骤A、数据接口模块接收数据包,根据数据流标识字段提取数据流标识,并作为索引将RED计算需要的当前分组的包长等信息写入外部的管理存储器中。
步骤B、以当前数据流标识作为索引从管理存储器控制模块获得当前RED计算所需的参数及上一次计算的结果,并生成一个分组判断的起始标志。
步骤C、RED判断模块根据从管理存储器获得的与该分组相关的参数及上一次计算结果,计算出当前分组是丢弃还是接收,将丢弃和接收作为判断结果存储在一个结果FIFO中。
步骤D、数据控制模块从结果FIFO中读出判断结果,如果判断结果为丢弃就将当前分组丢弃,如果判断结果为接收,就将当前分组通过分组存储器控制模块写入外部的分组存储器中。
参照图2所示,管理存储器存储结构做详细描述。
管理存储器用来存储每个数据流对应的RED计算的配置参数及上一次计算的中间结果,假设有n个数据流。
每个数据流的存储结构中,Q为队列的当前占用深度,Q_max为队列的占用深度的上限,MAXth为RED计算的上限值,MINth为RED计算的下限值,AVG为当前队列的平均深度,MAXp为用户配置的max_p经过软件转换后的值,Wq为用户配置的wq经过软件转换后的值,count为上一次计算后得到的已接收分组的个数,random为上一次计算得到的伪随机值。管理存储器的索引根据数据接口模块中的数据流标识获得。
数据接口模块接收分组数据流,单独提供一个结果FIFO,该结果FIFO用于存储数据数据流标识和分组包长等信息,并以此数据流标识作为管理存储器的索引,获得与该数据流相关的RED计算参数和上一次计算的中间结果供本次计算使用,并生成一个起始脉冲。RED判断模块的输入接口时序见图3,不同的分组可以以流水线的方式依次进入RED判断模块,有效提高了处理带宽。
RED判断模块按照图3所示的接口时序获得计算所需的配置参数和上一次的计算结果,按照图5所示的流程以流水线的方式进行一个分组的一次计算。RED判断模块得到的判断结果以图4所示的时序写入一个结果FIFO中,判断结果如果是丢弃,指示是尾部丢弃还是RED丢弃。
参照图5所示,对以流水线的方式进行一个分组的一次计算过程做详细描述。
步骤S501:接收分组数据流。
数据接口模块是数据流的总线接口,负责接收数据流,并提取数据流标识,作为管理存储器的索引。
步骤S502:计算平均队列长度。
RED判断模块以当前数据流标识作为索引通过管理存储器控制模块从管理存储器获得当前RED计算所需的参数及上一次计算的结果,并生成一个分组判断的起始标志。
队列长度单位为字节,计算公式如下:
AVG=AVG+Wq(Q-AVG)
其中,AVG为平均队列深度,单位为字节,Q为当前队列深度,单位为字节,Wq=1/2n为计算平均队列的权重,其中n的取值范围为{1,2,3,...,m}。
例如,我们取m为18,为方便硬件实现及提高计算精度,避免浮点运算,将上面公式两边各乘以218,得到:
218*AVG=218*AVG+218*Wq(Q-AVG)
218*Wq根据用户对某个流的设置,由软件做中间转换,提供给该硬件实现模块一个配置值:Wq`=218*Wq,作为流的一个参数。
从而上面公式可以变换成:
218*AVG=218*AVG+Wq`*(Q-AVG)
这样,上面公式的右边对于硬件实现来说,可以由一个移位运算、一个乘法运算、两个加法运算完成,得到218*AVG的结果,取其高18位进而得到平均队列深度AVG的值。
步骤S503:判断当前队列的深度是否达到或超过队列深度的上限,根据得到的平均队列深度判断是否丢弃当前分组,MINth、MAXth是为每个流配置的平均队列的上、下限。
如果达到或超过这个上限,则执行步骤S504,直接丢弃该分组,不做后续计算;如果未达到设置的上限,则执行步骤S505,计算当前数据流对应的队列的平均队列长度。
步骤S504:当AVG>MAXth时,直接丢弃当前分组(数据包),COUNT减1(COUNT<=-1)。
步骤S505:判断AVG是否小于MINth。
当AVG<MINth时,执行步骤S506,否则执行步骤S507。
步骤S506:当AVG<MINth时,将当前分组(数据包)入队,COUNT减1(COUNT<=-1)。
步骤S507:当MINth<AVG<MAXth时,计算当前分组的丢弃概率(计算丢包概率),给COUNT自加1(COUNT<=COUNT+1,即COUNT=COUNT+1)。
丢弃概率Pb=AGV*MAXp/(MAXth-MINth)-MAXp*MINth/(MAXth-MINth)。
考虑一个分组的长度因素的分组丢弃概率,则:
Pb`=Pb*PacketSize/MaxPacketSize
令:Pa=Pb`/(1-COUNT*Pb`)
COUNT表示一个分组被丢弃以后,到下一个分组被丢弃时已经到达的分组数。
假设x表示一个分组被丢弃以后,到下一个分组被丢弃时已经到达的分组数,当分组以概率Pa被丢弃时,则x是服从离散均匀分布的,如果令x的分布函数F(x)=Y,那么Y~U(0,1),这样我们可以先产生服从U(0,1)的随机数R,并且令R=F(n)=nPb`,那么有n=R/Pb`。也就是说,当上一个分组被丢弃以后,后面的第n个分组如果满足n>=[R/Pb`],则该分组就会被丢弃,同时产生一个新的随机数作为下一次判断的条件。
步骤S508:判断条件n>=[R/Pb`](COUNT>=[R/Pb`])是否满足。
如果条件满足执行步骤S509,否则执行步骤S510。
根据n>=[R/Pb`]这个判断条件,将上面的公式代入,我们可以得到一个比较运算:
R*MaxPacketSize*(MAXth-MINth)<MAXp*PacketSize*(AVG-MINth)*COUNT,
其中MAXp用户设置范围为1~100,而其应该是一个百分比概率,将其移到公式左边,得到:
R*MaxPacketSize*(MAXth-MINth)/MAXp<PacketSize*(AVG-MINth)*COUNT,
其中,MaxPacketSize*(MAXth-MINth)/MAXp可由软件中间转换作为与一个流相关的配置提供给该硬件实现模块,令config_par=MaxPacketSize*(MAXth-MINth)/MAXp,则上面公式简化为:
R*config_par<PacketSize*(AVG-MINth)*COUNT,
考虑到随机数的生成方便,随机数的取值范围定为0-1023,这样上面公式的两边各乘以1024,得到:
R*1024*config_par<PacketSize*(AVG-MINth)*COUNT*1024,
令R`=R*1024为[0,1023]上的随机数,这样得到:
R`*confug_par<PacketSize*(AVG-MINth)*COUNT*1024,
上面公式左边为一个乘法运算,右边为两个乘法运算,一个加法运算,一个移位运算,这样就可以方便地由硬件实现了。
步骤S509:如果满足COUNT>=[R/Pb`],则丢弃该数据包。
如果判断结果为丢弃,则COUNT的值为-1,下一次计算丢弃概率的时候需要重新生成一个伪随机值。
随机数的生成可以使用一个10位的线性移位寄存器(LSFR)实现,产生[0,1023]上的服从均匀分布的伪随机数,10级m序列,产生相同长度m序列的反馈结构不是唯一的,由所对应的不同本原多项式决定。
乘法器的实现采用pipeline的方式为了提高计算的速度,根据乘法器的位宽的不同,计算的延迟不同。每一步计算需要在流水线操作中需要根据乘法器的延迟做不同的延迟处理,保证以流水线的方式准确的对每个分组进行RED判断。
步骤S510:入队该数据包。
如果判断结果为接收,则COUNT的值加1,保留生成的伪随机值以供下次计算使用。
当COUNT=0时,产生新的随机数(R=Random[0,100])。
RED判断模块得到的判断结果以图4所示的时序写入一个结果FIFO中,计算结果如果是丢弃,指示是尾部丢弃还是RED丢弃。
最后,数据接口模块从结果FIFO中读出RED的判断结果,如果判断结果为丢弃则将该分组丢弃;如果判断结果为接收,则将该分组数据通过分组存储器控制模块写入外部的分组存储器中。
Claims (9)
1.一种随机先期检测装置,其特征在于,包括:
数据接口模块,用于接收数据流,并提取数据流标识,并将该数据流标识作为索引,将当前分组相关的信息写入外部的管理存储器,所述数据流标识用作外挂的管理存储器的索引;调取RED判断模块的判断结果,将判断结果是丢弃的当前分组丢弃,或者将判断结果为接收的当前分组发送到分组存储器控制模块;
管理存储器控制模块,和所述数据接口模块接口,用于管理外挂的所述管理存储器;所述管理存储器用于存储与每个数据流相关的RED计算需要的配置参数、分组长度或者中间计算结果;
RED判断模块,分别与所述数据接口模块、管理存储器控制模块接口,以当前的数据流标识作为索引,调取外挂的所述管理存储器中与当前分组相关的信息,并通过该当前分组相关的相关信息得出对所述当前分组的判断结果,所述判断结果为丢弃或者接收,将判断结果保存;其中在根据所述当前分组相关的信息得出判断结果中进行计算平均队列长度时,队列长度单位为字节;计算平均队列长度公式如下:
AVG=AVG+Wq(Q-AVG)
其中,AVG为平均队列深度,单位为字节,Q为当前队列深度,单位为字节,Wq=1/2n为计算平均队列的权重,其中n的取值范围为{1,2,3,...,m};
分组存储器控制模块,与所述数据接口模块接口,用于将判断结果为接收的当前分组写入到外挂的分组存储器中。
2.根据权利要求1所述的随机先期检测装置,其特征在于,所述RED计算所需的信息包括当前RED计算所需的参数及上一次RED计算的结果,所述RED判断模块用于生成起始脉冲。
3.根据权利要求1所述的随机先期检测装置,其特征在于,所述RED判断模块的判断结果和数据流标识保存在结果FIFO中。
4.一种随机先期检测的硬件实现方法,步骤包括:
(1)数据接口模块接收数据流,根据数据流标识字段提取数据流标识,并将该数据流标识作为索引,将当前分组相关的信息写入外部的管理存储器;
(2)RED判断模块以当前数据流标识作为索引,从所述管理存储器获得当前分组相关的信息,并根据所述当前分组相关的信息得出判断结果,将所述判断结果保存;其中,所述当前分组相关的信息包括RED计算需要的配置参数、分组长度或者中间计算结果;其中在根据所述当前分组相关的信息得出判断结果中进行计算平均队列长度时,队列长度单位为字节;计算平均队列长度公式如下:
AVG=AVG+Wq(Q-AVG)
其中,AVG为平均队列深度,单位为字节,Q为当前队列深度,单位为字节,Wq=1/2n为计算平均队列的权重,其中n的取值范围为{1,2,3,...,m};
(3)所述数据接口模块读出所述判断结果,如果所述当前分组的判断结果为丢弃就将所述当前分组丢弃,如果所述当前分组的判断结果为接收,将所述当前分组写入外部的分组存储器。
5.根据权利要求4所述的随机先期检测的硬件实现方法,其特征在于,步骤(1)中,所述管理存储器的索引从数据接口模块取得。
6.根据权利要求4所述的随机先期检测的硬件实现方法,其特征在于,步骤(2)中,所述判断结果根据当前RED计算所需的参数及上一次RED计算的结果得出。
7.根据权利要求4所述的随机先期检测的硬件实现方法,其特征在于,步骤(2)中,将所述判断结果保存在结果FIFO中。
8.根据权利要求4所述的随机先期检测的硬件实现方法,其特征在于,步骤(2)中,如果当前队列的深度达到或超过队列深度的上限,则直接丢弃所述当前分组;如果当前队列的深度大于队列深度的下限,则判断结果为接收。
9.根据权利要求4所述的随机先期检测的硬件实现方法,其特征在于,步骤(3)中,所述数据接口模块从结果FIFO中读出所述判断结果,如果所述当前分组的判断结果为丢弃就将所述当前分组丢弃;如果所述当前分组的判断结果为接收,将所述当前分组发送到分组存储器控制模块,所述分组存储器控制模块将所述当前分组写入外部的分组存储器。
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