命名数据网络中主动探测的转发策略研究

薛锦，张栋，唐滨

1.福州大学数学与计算机科学学院，福州 350108

2.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001

命名数据网络中主动探测的转发策略研究

薛锦1，张栋1，唐滨2

1.福州大学数学与计算机科学学院，福州 350108

2.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，哈尔滨 150001

1 引言

互联网经过几十年的发展，已成为承载全球通信的重要基础设施。以IP数据包交换为核心的网络机制，因其结构简单、实现便捷等特点，一直沿用至今。然而，随着人们对数据内容本身的需求越来越强烈[1-2]，关注终端交互主体的TCP/IP架构逐渐显露出各种弊端[3]，如：安全性和移动性差，在可靠性和灵活性等方面也有诸多不足[4]。为了解决现有网络封闭僵化的弊端，以内容为中心的网络架构思想应运而生[5]。其中命名数据网络（Named Data Network，NDN）[6]便是内容中心网络（Content-Centric Networking，CCN）[7]的一种具体实现，目前NDN已成为下一代互联网架构的研究热点。

转发策略是NDN研究中的核心问题。目前NDN中已经实现三种转发策略，分别为洪泛转发策略（Flooding）[8-10]、智能洪泛转发策略（SmartFlooding）[8]和最优转发策略（BestRoute）[8，10]。NDN节点的工作状态分为三种：正常，未知与故障。在转发策略中动态掌握节点接口（Face）的工作状态有助于选择最佳的转发接口，从而提高内容传输效率。针对这一特点，本文提出DFFL（Detect First Forward Later）策略，该策略适用于内容请求密集的网络应用，通过发送探测报文掌握相应节点接口的工作状态，提高转发效率。

2 NDN及其转发策略

2.1 NDN简介

作为以内容为中心的网络架构，NDN不再拘泥于内容存储位置，而关心内容本身[11]。如图1所示，NDN将以IP为窄腰的沙漏模型变成以内容为窄腰的新沙漏模型，报文不再以IP作为标识，而是以内容名字作为标识。NDN将数据报文分为两类，一种是兴趣包（Interest Packet），另一种是数据包（Data Packet）。每个包都含有一个内容名字来标识用户想要获取的内容或该数据包负载的数据。路由节点通过发送包含内容名字的兴趣包来请求具体内容，若中间路由节点包含该内容则发送包含内容名字的Data包[12]。

图1 NDN与TCP/IP网络协议栈的比较

每一个内容在NDN中都存在唯一命名，命名采用分层次的命名机制[13]。例如，由站点test.com获取电影BigBang可以命名为“test.com/video/BigBang.mpg”，其中“test.com/video”可以作为内容前缀在转发或查找时使用，从而取代传统网络中通过IP定位的功能。

NDN中提出三种重要的数据结构用来实现路由转发策略[14]，这三者分别为待处理请求表（Pending Interest Table，PIT），转发信息库（Forwarding Information Base，FIB）和内容存储库（Content Store，CS）。其中，PIT记录未响应兴趣包的内容名及其到达接口。FIB记录当前节点到达内容提供节点的下一跳接口。CS保存路由节点的缓存内容。

通信在NDN网络中是由请求方（Consumer）驱动的[15]。请求节点想要获取数据时，首先要发送兴趣包，兴趣包中含有内容的名字。当路由节点收到兴趣包时，将进行内容名最大匹配查询，再依据查询结果进行操作。查询的优先级顺序依次为CS，PIT，FIB，如图2所示。请求方发送兴趣包到达下一个节点时，该节点首先检查CS中内容。若该节点CS中有符合请求的内容则返回相应的数据包并结束；若没有则查找该请求信息是否在PIT中已经有记载，若已经有记载则不进行转发并结束，若没有记载则将该请求记录加入PIT表中并且根据FIB表中的信息进行转发。

2.2 NDN的转发策略

图2 NDN中转发模型

目前NDN主要有三种转发策略，分别为洪泛转发策略（Flooding）、智能洪泛转发策略（SmartFlooding）和最优转发策略（BestRoute）。NDN节点接口（Face）的状态分为正常、未知、故障三种，ndnSIM采用GREEN、YELLOW、RED来标示三者。节点间是通过Face进行通信的。接口状态初始为YELLOW且动态更新，例如，一个GREEN接口在长时间不使用的情况下会转变为YELLOW状态，而一个YELLOW接口如果经过探测显示可以正常工作，则将状态更新为GREEN。不同转发策略的实现与接口状态有关。

Flooding策略中，路由节点将兴趣包转发给所有在FIB表中名字前缀匹配成功且状态不为RED的接口。使用该策略虽然可以获得较小的平均时延，但由于发送大量兴趣包而增加了网络流量，在访问量大、带宽有限的情况下容易造成拥塞现象。

BestRoute策略通过路由节点将兴趣包转发给FIB表中名字前缀匹配并且排序最前的（Highest-Rank）GREEN接口或者排序最前的YELLOW接口，忽略所有的RED接口。其中排序规则是以路由代价为指标，从小到大排序。使用BestRoute策略由于发送的兴趣包较少，能因此有效避免网络中冗余流量的产生，但由于节点状态更新滞后，重传次数明显增加。

在SmartFlooding策略中，路由节点优先考虑将兴趣包转发给排序最前的GREEN接口，若不存在GREEN接口则将兴趣包洪泛转发给所有的YELLOW接口。忽略所有RED接口。SmarFlooding的性能介于BestRoute与Flooding之间。

由于网络带宽资源有限而内容传输数据量庞大的实际运行状况，BestRoute虽降低网络冗余流量，只向排序最前的GREEN或YELLOW接口发送请求，其结果相对Flooding策略，有较高时延和较多的请求重传次数。针对上述不足，本文在主动侦测节点状态的基础上，设计了一种先探测后转发的NDN转发策略DFFL。

3 DFFL转发策略

网络状况动态变化，节点接口状态亦不稳定，或消亡或激活，状态标记无法同步更新，而现有转发策略都存在状态标记滞后的问题，导致转发策略难以选择最优接口。因此，需要设计一种先探测后转发，兼顾冗余流量少和最佳状态优先的转发策略。DFFL的设计从两个方面考虑：

（1）避免兴趣包洪泛发送造成冗余流量

Flooding将请求报文洪泛发送，造成网络流量冗余。DFFL在兴趣包的转发上借鉴BestRoute思想，选择最优接口转发。

（2）提高内容查找效率，降低兴趣包重传次数

BestRoute选择排序最先的非故障接口进行兴趣包的转发，考虑接口状态实时变化，BestRoute所选择的接口有可能已调整或中断，因此与Flooding相比会造成较高的兴趣包重传次数。DFFL通过改进接口反馈机制以解决该问题。

在NDN中，内容节点在各个节点的FIB中进行注册。注册信息包括内容名字以及到达内容节点所对应的下一跳接口。由于记录在FIB表中的接口状态默认初始化为YELLOW，从而导致BestRoute以及SmartFlooding在寻找排序最靠前的GREEN或YELLOW接口时难以找到实际真正最优接口。

使用DFFL转发策略，将一个接口的状态初始化为YELLOW前会进行探测报文的发送，从而获取该接口的实际状态。

DFFL的算法描述如下所示：

DFFL策略的工作流程可分为三个阶段：

（1）内容节点进行FIB表注册

在NDN中，中间路由节点在转发内容时也会将内容复制一份保存在自身的内容存储库（Content Store，CS）中，因此中间路由节点也可以作为内容提供节点。每一个内容节点都要向网络中其余节点的FIB表进行注册工作，注册信息包括内容的名字以及到达内容节点的下一跳接口。FIB表结构如图3所示。

图3 FIB结构图

（2）探测阶段

在DFFL策略中，将记录在FIB表中的接口状态初始化为YELLOW前必须发送探测报文。若收到正确的响应报文，则将接口状态设为GREEN；若收到错误的响应报文，则将接口状态设为RED；若探测报文失去响应则将接口状态设为YELLOW。

（3）选择最优转发接口

路由节点在将兴趣包进行转发时，根据最小路由代价选择排序最前的GREEN接口进行转发，若不存在GREEN接口则转发排序最前的YELLOW接口。

4 实验及分析

4.1 实验设定

实验在仿真环境利用ndnSIM进行模拟。ndnSIM是开源的网络仿真平台，能对NDN架构及其关键技术进行仿真分析。拓扑结构采用GEANT（http：//www.geant.net/）网络，如图4所示。拓扑结构有22个节点，36条链路，链路间的带宽设为1 MB。为了增加网络链路通信压力，以体现转发策略的优劣，实验设置13个消费者节点，2个生产者节点，其中生产者节点的前缀设为相同，消费者节点每秒发送100个请求，模拟时间长短作为实验变量。

图4 GEANT Topology

4.2 实验结果

实验1平均时延比较

网络时延是评价网络性能的重要指标，一个请求的时延定义为该请求节点收到正确相应数据包的时间与其第一次发出该请求的时间差。网络平均时延的计算如式（1）所示：其中，式（1）中N的定义与计算如式（2），代表不同节点中不同请求数的总和。式（1）中Delay_Interesti代表第i个请求的时延。式（2）中Different_Requesti代表第i个节点中不同请求的总和，NodeNum代表实验中的总节点数。

图5给出了平均时延的比较结果。仍然以2 s为采样时间间隔。各转发策略的时延都随着模拟时间的增加而增加，且变化趋势较为平稳。BestRoute的平均时延是四者中最高的。DFFL的平均时延最低，可以有效提高网络性能，提供更良好的用户体验。

图5 平均时延

实验2平均跳数比较

跳数指的是网络中兴趣包以及数据包在网络中所经过的跳数之和。平均跳数（AveHop）的计算如式（3）所示：

其中，HopIi代表第i个请求所经过的跳数，HopDj代表第j个数据包所经过的跳数；n代表兴趣包的总数；k代表数据包的总数。

图6给出了各转发策略在不同模拟时间下平均跳数的高低。可以看出Flooding策略的平均跳数最高，容易造成网络拥塞。DFFL策略的平均跳数是四者中最低的，可以有效降低带宽的占用率。

图6 平均跳数

实验3平均重传次数比较

网络中的兴趣包有可能在路由转发中丢失或者超时，需要进行重传。平均重传次数的计算如式（4）所示：其中，RetReqi代表第i个请求重传的次数；N代表不同节点中不同请求数的总和，如式（2）所示。

平均重传次数比较的实验结果如图7。可以看出，Flooding的重传次数最低，BestRoute的重传次数最高；DFFL的重传数低于BestRoute，接近于SmartFlooding。由于Flooding策略是将兴趣包转发给所有接口，寻找到与兴趣包匹配的数据的概率更高，因而可以有效降低重传次数。与BestRoute相比，DFFL对所有进入FIB表的接口进行探测，所获取的Highest-Rank GREEN或YELLOW接口更准确，从而降低了重传次数。

图7 平均重传次数

以上三个实验分别从时延，跳数和重传次数三个方面对DFFL和已有的三种转发策略进行了分析比较。其中DFFL在时延以及跳数两方面都表现最优，在重传次数方面也明显低于BestRoute策略。三个指标中，从网络服务质量角度出发，时延是关键因素，直接影响用户体验；而跳数是影响网络功耗、网络效能的关键因素。DFFL在时延及跳数两方面都表现出比已有三种转发策略更优的性能。为降低时延、减少跳数，会增加相应的重传次数。综合权衡，DFFL性能是四种转发策略中最优的。

5 结束语

以命名数据网络为代表的内容中心网络架构思想，已经成为下一代互联网架构的研究热点。转发策略是命名数据网络研究工作中的核心问题。本文通过比较命名数据网络中已有的三种转发策略，分析其区别与不足，进而提出一种全新的转发策略DFFL。DFFL通过先探测后转发的思想，有效掌握网络中接口的实际状态，从而改进BestRoute在最优GREEN或YELLOW接口的选择策略上的不足。实验结果表明，DFFL与已有的三种转发策略相比，具有减少时延，降低跳数的特点，并且在重传次数方面也明显低于BestRoute，实现了命名数据网络转发策略性能的提升。

在下一步命名数据网络研究中，将调整链路的拥塞程度，控制FIB表的更新程度以及兴趣包的生命周期来克服DFFL重传数比Flooding策略高的问题，并且还需要在多种不同的环境下对DFFL的性能进行分析，例如，采用不同的拓扑结构、修改数据请求频率和大小、控制节点缓存大小等等。另外，如何将命名数据网络与无线自组织网络结合并且采用DFFL作为转发策略也是今后的研究方向。

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XUE Jin1,ZHANG Dong1,TANG Bin2

1.School of Mathematics and Computer Science and Technology,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China
2.College of Computer Science&Technology,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China

Name Data Networking（NDN）is a data-centric network architecture.The existing three forwarding strategies have the problems like high-occupied bandwidth or high retransmission due to neglecting the status of node faces.This paper proposes a Detect First Forward Later（DFFL）strategy to efficiently use the status of node faces.The simulation results show that DFFL can lower the network delay,data hop count and data retransmission.The high efficiency when the DFFL is applied into NDN has been proved.

Named Data Networking（NDN）;Content-Centric Networking（CCN）;forwarding strategy;flooding

命名数据网络（Named Data Networking，NDN）是一种全新的以内容为中心的网络体系架构。转发机制是NDN的核心问题，现有的三种转发策略被动响应节点接口的工作状态，存在占用带宽资源高或重传次数多等问题。为有效利用节点接口状态以提高转发效率，提出一种先探测后转发的策略DFFL（Detect First Forward Later），将节点接口的即时状态作为选择转发接口的重要因素。仿真实验结果表明，DFFL有效降低了网络时延、报文跳数及请求报文重传次数，验证了该转发策略在NDN环境下的适用性。

命名数据网络；内容中心网络；转发策略；洪泛

A

TP393

10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008

XUE Jin,ZHANG Dong,TANG Bin.Research on active detection forwarding strategy for Named Data Networking（NDN）.Computer Engineering and Applications,2014,50（18）：89-93.

福建省自然科学基金（No.2013J01231）；福建省青年科技人才创新项目（No.2011J05150）；福建省大学生创新创业训练计划项目（No.201310386082）。

薛锦（1990—），男，研究领域为命名数据网络；张栋（1981—），男，博士，讲师，研究领域为下一代互联网，网络虚拟化；唐滨（1985—），男，博士生，研究领域为下一代互联网，移动p2p网络。E-mail：zhongdong@fzu.edu.cn

2013-12-03

2014-03-13

1002-8331（2014）18-0089-05

CNKI网络优先出版：2014-04-22，http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0008.html