CN101179485A - 新增组播成员的路径选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种新增组播成员的路径选择方法，为提供一种能有效提高时间性能的组播树分支点选择方法而发明。包括：(1)根据收到的新增组播成员的请求，重新设置源节点和目的节点，并将新增叶子节点设置为源节点，将组播树中已有节点添加到目的节点集合中；(2)利用改进的最短路径算法，求得源节点到目的节点集合中的节点的最短路径，同时确定分支点；(3)按照从分支节点到叶子节点的顺序，组织组播路径，并与组播树中根节点到分支节点的已有路径拼接，得到新增组播成员的组播路径。本发明由于对最短路径算法进行了改造，避免了多次调用最短路径算法，提高了组播选路算法的时间效率、改善了系统性能。

Description

新增组播成员的路径选择方法

技术领域

本发明涉及一种在网络中为组播业务成员选择路径的方法。

背景技术

组播是一种群组通信的手段，用于将信息从一个数据源传送到多个目的地。随着视频点播、会议电视、远程教学等应用的出现和日益普及，能够简单、有效地对宽带信号进行组播，已经成为网络应该具备的一种基本功能。

要在网络中支持组播业务，可以简单地将点对多点的组播业务拆分成多个点对点的业务，为每个点对点业务独立地采用最短路径算法确定业务路径并传输组播业务。由于同一个组播组内传送的业务是相同的，这样做无疑会导致网络传输资源的浪费，尤其当组播成员数目较多的情况下，这种浪费是非常严重的。为了最大程度实现对传输资源的共享，提出了组播树的概念，在树干部分各组播成员共享传输资源或带宽，在分支节点，将输入的业务信号复制并交叉到多个输出通道或转发到多个输出端口。常用的算法有最小生成树算法、启发式的steiner tree算法等，这些算法求解得到的组播树的各边链路代价和最小(或近似最小)，如果所有链路代价相同，那么得到的组播树占用的传输资源最少，资源共享程度最高。在其他一些专利中也提到了类似的基于分支点的组播选路方法，例如美国专利US6088333和US5117422等。

上述方法的提出都是为了最大程度实现对网络传输资源或者带宽的共享，这些方法有一个共同点，组播成员是固定的，因此可以通过一次计算得到优化或者近似优化的组播树。然而在实际中，很多应用都有动态添加组播成员(也称：组播树叶子节点)的需求，这种情况下，如果采用最短路径算法求解组播根节点到新增叶子节点的最短路径，显然无法满足资源共享的需求，如果仍然采用上面提到过的组播树算法重新计算组播树，可能会导致已有组播组成员的组播路径发生变化，对于类似在光网络中的应用，需要重新进行连接的指配，会使用户业务暂时中断。因此有必要在不影响已有业务的前提下，在组播树中选择一个最优的分支点，从该分支点到叶子节点的路径最短，占用资源最少。在根结点到分支节点之前的部分，与其他组播组成员共享资源，不再占用新的传输资源，在分支点到叶子节点之间的部分，才占用传输资源，从而最大程度地实现对传输资源的共享。传统最短路径算法是从源节点出发，按照节点出度方向层层推进的一种贪婪算法，基于该算法的基本原理，为新增组播成员选择组播分支点的常规思路是：采用传统最短路径算法以当前组播树中的每个节点为源计算到新增叶子节点的最短路径，并选择其中值最小的源节点作为分支点。以图3所示的拓扑为例，假设图中链路代价都为10，粗实线代表目前已有的组播树，包括三个组播叶子节点B、F、H。为了添加组播树叶子节点D，需要进行5次最短路径计算，分别以A、B、E、F、H为源节点，以D为目的节点，计算得到的最短路径分别是：A-I-J-D、B-C-G-D、E-F-G-D、F-G-D、H-I-J-D，比较计算结果，F-G-D路径的链路代价和最小，因此选择F节点为分支点，新增叶子节点D的组播路径是：A-E-F-G-D。

上述求解方法的缺点是：需要多次运行最短路径算法，然后将每次结果进行比较才能选出分支点，在网络拓扑规模比较大的情况下，这种方法的时间效率比较低，会影响系统的性能。

发明内容

为克服现有技术的缺陷和不足，本发明新增组播成员的路径选择方法的目的在于提供一种能有效提高时间性能的组播树分支点选择方法。

为达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

新增组播成员的路径选择方法，包括：

(1)根据收到的新增组播成员的请求，重新设置源节点和目的节点，并将新增叶子节点设置为源节点，将组播树中已有节点添加到目的节点集合中；

(2)利用改进的最短路径算法，求得源节点到目的节点集合中的节点的最短路径，同时确定分支点；

(3)按照从分支节点到叶子节点的顺序，组织组播路径，并与组播树中根节点到分支节点的已有路径拼接，得到新增组播成员的组播路径。

其中，步骤(2)具体为：

(21)将源节点添加到已标记节点集合中，并将未标记节点集合清空，并将源节点设置为当前节点；

(22)判断当前节点是否为目的节点集合中的节点，若是，则当前节点则为所选的分支点，步骤结束；若不是则进入步骤(23)；

(23)将与当前节点入度方向相关联的邻居节点添加到未标记节点集合中，并更新未标记节点结合中各节点与源节点之间的最短路径；

(24)判断未标记节点集合是否为空，若为空，则步骤结束；若不为空，进入步骤(25)；

(25)从未标记节点集合中选择与源节点之间路径的链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中，并在将该节点设置为当前节点后，转入步骤(22)。

其中，所述步骤(23)具体为：若邻居节点已经存在于已标记节点集合中，则该邻居节点将不被添加到未标记节点集合中；如果邻居节点已经在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，并且经由当前节点的新路径的链路代价和更小，则用新路径更新旧路径，否则不更新；如果邻居节点不在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，则将邻居节点添加到未标记集合中并进行路径的更新，否则不添加。

其中，所述的已标记节点集合中保存有当前已经求得的最短路径信息。

与现有技术相比，本发明由于对最短路径算法进行了改造，并且按照从叶子节点到组播树的方向反向计算路径，从而避免了多次调用最短路径算法，通过一次计算就可以求解得到新增节点在当前组播树中的分支点，提高了组播选路算法的时间效率、改善了系统性能。

附图说明

图1是本发明方法的总体流程图；

图2是本发明方法核心步骤三的流程框图；

图3是本发明实施例的光网络拓扑环境图。

具体实施方式

本发明方法的核心思路是：对传统最短路径算法进行改造，以新增叶子节点为源节点、以组播树中的其他节点作为目的节点反向进行计算，通过一次最短路径算法就可以选择出最优的组播分支点。传统最短路径算法在计算过程中关注的是与节点出度方向关联的链路信息，而本算法关注的是入度方向关联的链路信息，并且在计算过程中需要使用反向链路属性信息(如：带宽)进行约束条件的判定。

图1介绍了本发明方法的总流程框图，使用本发明提供的方法为新添加的组播组成员计算路径，包括四个主要的步骤：

步骤一：收到向组播组内添加新成员的请求；

该请求要提供组播组标识和新添成员的标识，本发明方法根据这些信息找到对应的组播树和叶子节点。

步骤二：将新增叶子节点设置为源节点，将组播树中已有节点添加到目的节点集合中；

将组播树中已有节点添加到目的节点集合的时候，不仅要将组播树中的叶子节点添加到目的节点集合，同时还要添加组播树树干经过的节点和根节点。

步骤三：采用改造的最短路径算法，按照入度方向层层推进求解，最终得到源节点到目的节点集合的最短路径，同时确定分支点；

步骤四：整理步骤三的计算结果。将上述步骤中计算得到的路径反转，按照从分支节点到叶子节点的顺序组织路径，然后与组播树中根节点到分支节点的已有路径拼接，就得到了新增组播成员的组播路径。

其中，上述的步骤三是对传统最短路径算法的改造，该步骤包括下列步骤，如图2所示：

a)初始化两个集合中的成员：将源节点添加到已标记节点集合中(该集合保存当前已求得的最短路径信息)，将未标记节点集合(候选节点集合)初始化为空。然后将源节点设置为当前节点。

b)判断当前节点是否是目的节点集合中的成员，如果是，则算法结束，当前节点就是所选的分支点；否则，继续执行步骤c)。

如果当前节点是目的节点集合中的成员，说明当前节点到叶子节点的路径的链路代价和不大于组播树中的其他节点，那么选择当前节点做为分支节点而建立起来的组播连接既实现了与原有组播树的资源共享，同时从分支节点开始的新建连接部分又满足最短路径的要求。

向组播树中添加叶子节点的时候，可能会同时存在多个最优分支点，这种情况下，可以采取特定的策略，从中选择其一。

c)将与当前节点入度方向关联的邻居节点添加到未标记集合中，并更新未标记集合中各节点与源节点之间的最短路径。这里可能出现这样几种情况：如果邻居节点已经在已标记节点集合中，那么不将其添加到未标记集合中；如果邻居节点已经在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，并且经由当前节点的新路径的链路代价和更小，则用新路径代替旧路径，否则不更新；如果邻居节点不在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，则将邻居节点添加到未标记集合中并进行路径的更新，否则不添加。

进行约束条件检查，主要是检查链路的空闲带宽是否满足组播业务的带宽需求，也可以根据新增组播用户时指定的其他约束条件，检查链路是否可选。

d)如果未标记节点集合为空，则算法结束，没有找到从源节点到目的节点的路径；否则执行步骤e)。

e)从未标记节点集合中选择与源节点间路径的链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中，并设置为当前节点，然后继续执行步骤b)。

下面，以在光网络中承载组播业务为例，说明采用本发明方法求解组播路径的具体过程，需要说明的是，本发明方法不仅仅可以应用于光网络中，对于承载组播业务的其他网络也同样适用。图3是本发明实施例的拓扑环境示意图。由于光网络承载的业务都是在已建立的光通道内传送，因此在传送业务之前，首先要根据当前传输网络资源的状况进行路由计算，为待承载的业务计算一条路径，然后再通过传统的手工配置方法或者在智能光网络中采用GMPLS信令机制从源节点发起信令过程实现连接的配置，对于组播业务也是同样。

在本实施例的光网络中，进行路径计算所需要的拓扑信息，可以来源于管理平面的静态配置，也可以通过路由协议(例如：OSPF协议及其扩展协议)动态扩散。负责路由计算的模块收到拓扑更新信息后，应该按照一定的方式存放在内部的拓扑数据库中。光网络拓扑是有向图，两个节点之间的正向链路、反向链路的资源占用情况等属性可能是不一样的，这些信息都应该记录在拓扑数据库中。虽然本发明方法是以新增成员节点为源节点、反向按照节点入度方向层层推进求解的，但是最终组播业务是按照从源到叶子节点的方向传送，因此在求解过程中需要使用入度方向的节点可达性信息和链路资源占用情况(或空闲带宽)等属性信息。基于上述原因，为了使本发明方法具有更好的时间性能，建议按照节点入度关联原则组织拓扑，也就是说直接可达同一节点的(具有相同尾节点的)链路在拓扑中按照一定的规则存放。具体实现的时候可以采用链表或者数组，当然也不排除使用其他有效的数据结构。以图3所示拓扑环境为例，表1给出了存放链路拓扑信息的逻辑关系。采用这种逻辑关系存放拓扑信息，对于每个节点，都可以快速找出与其入度关联的邻居节点和链路。例如，对于节点C，与其入度相关的邻居节点和链路包括：B、F、G节点和B-C、F-C、G-C链路。

表1

图3是本发明实施例的光网络拓扑环境图，其中A-B、A-E、E-F、A-H链路是已有组播业务对应的组播树中的链路；A节点：组播树的根节点，D节点：要添加到组播树中的新增叶子节点，P0：采用传统最短路径算法得到的从A到D的最短路径，P1：采用传统最短路径算法得到的从B到D的最短路径，P2：采用传统最短路径算法得到的从E到D的最短路径，P3：采用传统最短路径算法得到的从F到D的最短路径，P4：采用传统最短路径算法得到的从H到D的最短路径，P5：采用本发明方法得到的以D为源节点的最短路径，另外，拓扑中每条链路都是双向的。

下面以图3所示的拓扑环境为例(假设所有链路代价都为10)，说明向已有组播组中添加新成员的路径求解过程，在求解过程中假设所有链路都是可选的，即：有充足的空闲带宽，并且满足路由查询请求的约束条件。已有组播树的根节点是A，包括三个成员B、F、H，在组播树中对应的组播路径分别是A-B、A-E-F和A-H，现在成员D要加入到该组播组中，按照本专利提供的方法求解路径的过程描述如下。

1)接收到为新增组播组成员D计算路径的请求，将新增成员D节点设置为源节点，将组播组内已有节点添加到目的节点集合中，目的节点集合中包含节点：A、B、E、F、H；

以下，开始采用改造的最短路径算法求解分支点：

2)初始化已标记节点集合和未标记节点集合，将源节点(即节点D)添加到已标记节点集合中，未标记节点集合初始化为空。然后将源节点D设置为当前节点。

3)判断当前节点是否目的节点集合中的节点。节点D不是目标节点集合中的成员，因此继续求解。

4)将与当前节点入度方向关联的邻居节点添加到未标记集合中，并更新未标记集合中各节点与源节点之间的最短路径。与当前节点D入度方向关联的邻居节点包括：G和J节点，这两个节点都不在未标记节点集合中，因此将它们添加到未标记节点集合中，并更新G、J与源节点之间的最短路径为10。

5)未标记节点集合不为空，从中选择到达源节点链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中。在本实施例中G和J目前到达源节点的链路代价和相等，首先选择哪个节点对本实施例的计算结果并没有影响，此处以选择G节点为例进行说明。将G节点添加到已标记集合中，并将其设置为当前节点。此时已标记节点集合中包括G和D，G和D之间的最短路径为D-G；未标记节点集合中包括J。

6)判断当前节点是否目的节点集合中的节点。节点G不是目标节点集合中的成员，因此继续求解。

7)将与当前节点入度方向关联的邻居节点添加到未标记集合中，并更新未标记集合中各节点与源节点之间的最短路径。与当前节点G入度方向关联的邻居节点包括：C、D、F和J节点。其中，C节点不在未标记节点集合中，因此将C节点添加到未标记节点集合中，并更新C节点与源节点D之间的最短路径为20(D-G-C)；D节点已经在已标记节点集合中，不用处理；F节点不在未标记节点集合中，因此将F节点添加到未标记节点集合中，并更新F节点与源节点D之间的最短路径为20(D-G-F)；J节点已经在未标记节点集合中，并且经过G节点与源节点之间的最短路径为20(D-G-J)，而原有路径D-J的链路代价和为10，因此不替换。目前，未标记节点集合中包括：C(D-G-C20)、F(D-G-F20)和J(D-J10)，已标记节点集合中包括：D和G(D-G10)。

8)未标记节点集合不为空，从中选择与源节点之间链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中。选择J节点添加到已标记集合中，并将其设置为当前节点。此时已标记节点集合中包括D、G(D-G10)和J(D-J10)；未标记节点集合中包括C(D-G-C20)和F(D-G-F20)。

9)判断当前节点是否目的节点集合中的节点。节点J不是目标节点集合中的成员，因此继续求解。

10)将与当前节点入度方向关联的邻居节点添加到未标记集合中，并更新未标记集合中各节点与源节点之间的最短路径。与当前节点J入度方向关联的邻居节点包括：D、G和I节点。其中，D和G节点已经在已标记节点集合中，不用处理；I节点不在未标记节点集合中，因此将I节点添加到未标记节点集合中，并更新I到达源节点的最短路径为20(D-J-I)。目前，未标记节点集合中包括：C(D-G-C20)、F(D-G-F20)和I(D-J-I20)，已标记节点集合中包括：D和G(D-G10)和J(D-J10)。

11)未标记节点集合不为空，从中选择到达源节点链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中。在本实施例中C、F和I目前到达源节点的链路代价和相等，首先选择哪个节点对本实施例的计算结果并没有影响，此处以选择F节点为例进行说明。将F节点添加到已标记集合中，并将其设置为当前节点。目前，未标记节点集合中包括：C(D-G-C20)和I(D-J-I20)，已标记节点集合中包括：D和G(D-G10)和J(D-J10)和F(D-G-F20)。

12)判断当前节点是否是目的节点集合中的节点。因为F节点是目的节点集合中的成员，因此算法结束，当前节点F就是最优分支点或者最优分支点之一。

上述步骤2)-12)采用改造后的最短路径算法求解得到了分支点F，并求出了从分支点与新增叶子节点之间的最短路径D-G-F。

13)整理上述步骤中得到的计算结果。将D-G-F路径反转，按照从分支节点到叶子节点的顺序组织路径，即：F-G-D，然后与组播树中根节点到分支节点的已有路径A-E-F拼接，就得到了新增组播成员D的组播路径A-E-F-G-D。

Claims (4)

1.新增组播成员的路径选择方法，其特征在于：包括：

(1)根据收到的新增组播成员的请求，重新设置源节点和目的节点，并将新增叶子节点设置为源节点，将组播树中已有节点添加到目的节点集合中；

(2)利用改进的最短路径算法，求得源节点到目的节点集合中的节点的最短路径，同时确定分支点；

(3)按照从分支节点到叶子节点的顺序，组织组播路径，并与组播树中根节点到分支节点的已有路径拼接，得到新增组播成员的组播路径。

2.根据权利要求1所述的新增组播成员的路径选择方法，其特征在于：步骤(2)具体为：

(21)将源节点添加到已标记节点集合中，并将未标记节点集合清空，并将源节点设置为当前节点；

(22)判断当前节点是否为目的节点集合中的节点，若是，则当前节点则为所选的分支点，步骤结束；若不是则进入步骤(23)；

(23)将与当前节点入度方向相关联的邻居节点添加到未标记节点集合中，并更新未标记节点结合中各节点与源节点之间的最短路径；

(24)判断未标记节点集合是否为空，若为空，则步骤结束；若不为空，进入步骤(25)；

(25)从未标记节点集合中选择与源节点之间路径的链路代价和最小的节点，将该节点添加到已标记节点集合中，并在将该节点设置为当前节点后，转入步骤(22)。

3.根据权利要求2所述的新增组播成员的路径选择方法，其特征在于：所述步骤(23)具体为：若邻居节点已经存在于已标记节点集合中，则该邻居节点将不被添加到未标记节点集合中；如果邻居节点已经在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，并且经由当前节点的新路径的链路代价和更小，则用新路径更新旧路径，否则不更新；如果邻居节点不在未标记节点集合中，检查从邻居节点指向当前节点的链路属性是否满足约束条件，如果满足，则将邻居节点添加到未标记集合中并进行路径的更新，否则不添加。

4.根据权利要求2或3所述的新增组播成员的路径选择方法，其特征在于：所述的已标记节点集合中保存有当前已经求得的最短路径信息。

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