CN105308906B9 - 一种用于在网络设备中对事件进行计数的方法及计数器设备 - Google Patents

Abstract

一种包括多个接口的网络设备，所述多个接口被配置成从网络接收将由所述网络设备处理的分组。该网络设备的负载确定电路被配置成，确定所述网络设备的分组业务负载是否高于业务负载阈值；以及，双模计数器模块被配置成(i)响应于对所述负载确定单元确定所述分组业务负载高于所述业务负载阈值，使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数，以及(ii)响应于作为对所述负载确定单元确定所述分组业务负载不高于所述业务负载阈值，使用不同于所述第一计数模式的第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数。

Description

一种用于在网络设备中对事件进行计数的方法及计数器设备

相关申请的交叉引用

本申请要求2013年5月3日提交的、名称为“Time Efficient Counters and Meters Architecture(时间上高效的计数器和计量器架构)”、美国临时专利申请第61/819,081号的权利，该临时专利申请的公开内容在此通过引用并入本文。

技术领域

本公开总体上涉及计数器和计量器，并且更具体地，涉及在通信网络中所使用的计数器和计量器。

背景技术

通信网络通常采用诸如交换机、网桥和路由器的网络设备，在这些网络设备执行操作时，需要与网络业务量关联的事件计数信息 (例如，分组计数和/或分组字节计数)。为了减小面积和/或功耗，一些网络交换机使用在相对廉价的存储器中(例如，动态随机访问存储器(DRAM)或静态随机访问存储器(SRAM))存储计数值的计数器。由于在给定时间间隔中将被计数的事件数目不断增加，但计数器存储器的更新速率却可能很慢，以致不能实时提供所述事件的精确计数。因此，计数器存储器的更新可能会对需要快速计数的应用产生限制。可以采用统计估计技术降低存储计数器所需要进行更新的平均速率，这可能适合于不需要精确计数的计量应用或其它应用，并且这通常也减少了存储器空间/面积。

发明内容

在一个实施例中的网络设备包含多个接口，所述多个接口被配置成从网络接收将由所述网络设备处理的分组。网络设备还包含负载确定电路，所述负载确定电路被配置成确定网络设备的分组业务负载是否高于业务负载阈值；以及，双模计数器模块，所述双模计数器模块被配置成(i)响应于对负载确定单元确定分组业务负载高于业务负载阈值，使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数，以及(ii)响应于对负载确定单元确定分组业务负载不高于业务负载阈值，使用不同于所述第一计数模式的第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数。

在另一个实施例中，在网络设备中进行事件计数的方法包括：从网络接收将由所述网络设备处理的分组，并且确定网络设备的分组业务负载是否高于业务负载阈值。所述方法还包括，响应于确定分组业务负载高于业务负载阈值，使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数；以及，响应于确定分组业务负载不高于业务负载阈值，使用不同于所述第一计数模式的第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数。

在又一个实施例中，网络设备包含多个接口，所述多个接口被配置成从网络接收将由所述网络设备处理的分组；以及，计数器模块，所述计数器模块被配置成使用统计采样操作，估计与经由所述多个接口接收的分组相关联的份额计数，该统计采样操作根据基于网络设备的带宽度量的控制参数而被执行。

在另外的又一个实施例中，在网络设备中进行事件计数的方法包括：从网络接收由所述网络设备处理的分组；以及，利用根据基于网络设备的带宽度量的控制参数所执行的统计采样操作，估计与所接收的分组相关联的份额计数。

在另一个实施例中，在网络中使用的计量器模块包括一致性单元，所述一致性单元被配置成对存储一致性指示符的一致性存储器进行访问，所述一致性指示符指示所允许的分组业务速率是否已经被超出，并且至少部分基于所述一致性指示符来对在网络设备上接收的分组进行分类。该计量器模块还包含采样单元，所述采样单元被配置成，响应于一致性单元对分组的分类，对与所接收的分组中的至少一些分组相关的事件进行采样，并且提供所采样的事件的指示符。此外，计量器模块包含更新单元，所述更新单元被配置成访问令牌桶存储器，以至少基于所采样的事件的指示符来更新存储在该令牌桶存储器中的令牌数目，所述令牌桶存储器与一致性存储器分开，并且在更新后的令牌数目指示所允许的分组业务速率已经被超出时，访问一致性存储器以更新一致性指示符。

在又一个实施例中，在网络设备中计量流量的方法包括：访问一致性存储器，所述一致性存储器存储一致性指示符，所述一致性指示符指示所允许的分组业务速率是否已经被超出，并且至少部分地基于一致性指示符来对该网络设备上接收的分组进行分类。所述方法还包括，响应于一致性单元对分组的分类，对与所接收的分组中的至少一些分组相关的事件进行采样，并且提供所采样的事件的指示符。所述方法还包括，访问令牌桶存储器，以至少基于所采样的事件的指示符来更新存储在该令牌桶存储器中的令牌数目，所述令牌桶存储器与一致性存储器分开，并且在更新后的令牌数目指示所允许的分组业务速率已经被超出时，访问一致性存储器以更新一致性指示符。

附图说明

图1是根据实施例的使用本公开的概率计数和确定计数技术的双模计数模块的示例框图。

图2是根据实施例的图1的速率自适应队列的更详细的框图。

图3是根据实施例的使用本公开的计量技术的计量器模块的示例框图。

图4是根据实施例的在网络设备中对事件进行计数的示例方法的流程图。

图5是根据实施例的在网络设备中对事件进行计数的另一个示例方法的流程图。

图6是根据实施例的在网络设备中计量业务量的示例方法的流程图。

具体实施方式

在下面所描述的一些实施例中，使用统计采样来低差错地估计以高于最大计数器存储器更新速率的速率发生的事件。在这样的一个实施例中，通过对相对较高的负载条件使用统计采样、对通常更常见的相对较低的负载条件使用确定采样，总体上降低了估计误差。在一些实施例中，通过使用专门的采样策略和更新策略，估计误差进一步(或反倒)被减小。在一些实施例中，例如，采样概率和计数增量基于能够进行设置的控制参数，该控制参数用于最小化估计误差或以其它方式来减小估计误差，同时仍然保证不超出(或很少超出)最大计数器存储器更新速率，即使在接近网络设备(例如，路由器等)的最大带宽时也是如此。在实施例中，采样概率和计数器增量还基于与所计数的事件相关联的分组的长度，从而利用较长的分组长度通常对应于更低的事件产生速率的这一事实的优势。

在下面描述的其它实施例中，网络设备的计量器模块包含存储计量器的一致性状态的一致性存储器，其与存储令牌桶的计量器存储器分开。在一些实施例中，上面引入的计数/估计技术被用于减少计数中的(即，被移除的令牌的数目)估计误差。在一个实施例中，由于使用了这些计数/估计技术，仅仅需要以很高的速率(例如，大于或等于网络设备的最大带宽)来访问相对较小的一致性存储器，而相对较大的计量器存储器则是具有相对较慢的访问/更新速率的廉价存储器。

图1是根据实施例的使用本公开的计数技术的双模计数器模块 10的示例框图。虽然在此总体上称作“计数器”模块，但是，应该注意的是，在至少一些场景中，双模计数器模块10不是提供精确计数，而是对计数进行估计，并且在某些实施例中，在任何情况下都根本没有提供精确的计数，这些内容通过下面的描述将变得清楚。双模计数器模块10被布置在网络设备12之内，网络设备12通常连接两个或更多个计算机系统、网段、子网等。在不同实施例中，网络设备12是路由器设备、网桥设备、交换机设备、分组处理器、网络处理器、或被配置成在联网环境中进行操作的其它任何合适的网络设备。

网络设备12还包含多个接口14。在一些实施例中，接口14通常包括物理接口、虚拟接口和/或逻辑接口，例如，物理端口、虚拟端口、隧道接口等。在一些实施例中，接口14中的至少某些接口是可以充当输入端口或输出端口的双向端口。在其它实施例中，接口 14中的某些接口或全部接口是专用于输入端口或专用于输出端口的端口。虽然在图1中示出了十个接口，但是在其它实施例中，网络设备12包含不同于十个的适当数目的接口，例如，包含多于十个的接口或少于十个的接口。

双模计数器模块10通常被配置成，采用对应于不同采样和/或更新策略模式的至少两种计数模式，大体上实时地确定与经由接口14 所接收的分组相关联的份额计数其。在不同实施例中，由双模计数器模块10所确定的计数是所接收的分组的数目、所接收的分组中的字节的数目、所接收的分组中的字节块的数目等。在至少某些场景和/或某些条件下，双模计数器模块10通过对计数进行估计而不是提供精确的计数来确定份额的计数。双模计数器模块10在计数器存储器20中存储表示所确定的计数值的数据，计数器存储器20包含从 22-1到22-M的M个计数器的阵列。在实施例中，计数器存储器20 是单个物理存储器。在其它实施例中，计数器存储器20包含多个物理存储器。在不同实施例中，计数器存储器20是DRAM、SRAM(例如，嵌入式SRAM)、或其它任何合适的存储器，并且能够以高达更新速率最大值μ的速率(例如，每秒10⁷的事件更新、每秒4x10⁷的更新、每秒10⁸的更新等)可靠地处理对计数器阵列的更新。虽然在此称作“最大”更新速率，但是，需要注意的是，在一些实施例中，μ是比计数器存储器20能够处理的真正最大更新速率稍微低一些的速率(例如，μ是提供特定可靠程度的更新速率等)。在一个实施例中，从22-1到22-M中的每个计数器都与不同的分组流相关联 (计数/估计不同的分组流)。

在一个实施例中，从22-1到22-M中的每个计数器存储精确表示计数值的值。在其它实施例中，为了节省存储器空间，从22-1到 22-M中的每个计数器存储不精确表示计数值的值。例如，在不同实施例中，从22-1到22-M中的每个计数器存储截短的计数值、或存储表示计数值的尾数和指数。在2013年1月17日提交的、名称为“Space Efficient Counters for Network Devices(用于网络设备的空间上高效的计数器)”、美国申请第13/744,093号中提供了存储尾数/ 指数计数值的计数器的示例，通过引用将该申请的公开内容并入本文。在一些实施例中，通过周期性地将计数值转储到大的存储器中、或通过对在其中进行计数/估计的测量时间间隔进行限制，减少或消除从22-1到22-M中的每个计数器的溢出。

双模计数器10还包含采样单元30，其被配置成选择性地采样多个“事件”中的每个事件、或选择性地不采样多个“事件”中的每个事件。在一些实施例中，每个“事件”对应于经由接口14中的一个接口所接收的不同分组的到达。在其它实施例中，每个事件对应于不同类型的情况，例如，分组丢弃、分组镜像(packet being mirrored) 等。在实施例中，采样单元30被配置成以统计模式(根据小于一的某个概率P)、或以确定模式(例如，以概率1对每个事件采样、或对每十个事件采样等)选择性地对事件进行采样。根据不同的实施例，下文对使用统计采样模式和确定采样模式的条件进行了描述。

在图1中，事件到达的瞬时速率(即“事件产生速率”)由变量λ(t)表示。在一些实施例中，λ(t)的最大值(λ_max，取决于网络条件，在操作期间可能达到该值，也可能达不到该值)大于计数器存储器20的最大更新速率μ。然而，在其它实施例中，λ(t)只是固定速率，其大于计数器存储器20的更新速率μ。在某些实施例中，其中的λ(t)是时变的，λ(t)的最大值对应于网络设备12的最大带宽。在一个实施例中，例如，λ(t)的最大值等于网络设备 12的所有输入端口(例如，接口14中的输入端口)的最大速率之和。

在一些场景中，其中的采样单元30以统计采样模式进行操作，采样单元30将事件产生速率λ(t)转换为通常小于λ(t)的输出速率，并且平均输出速率通常随着采样概率P的降低而降低。然而，在较短的时间间隔中，输出速率可能会碰巧与事件产生速率λ(t) 相同。例如，在某些实施例中，针对在其中接收到100个事件的给定时间间隔T，并且假定采样概率P大于零，那么采样单元30将对所有的100个事件进行采样的可能不为零，而且在该时间间隔T中采样事件的速率因此将等于λ(t)。

双模计数器模块10还包括负载确定电路32，其被配置成监视与计数器存储器更新对应的业务负载。在一些实施例中，由采样单元 30使用当前的业务负载，这将在下面进行进一步地描述。在实施例中，负载确定电路32在负载状态存储器(例如，DRAM、SRAM、或其它合适的存储器)中存储业务负载的当前状态，负载状态存储器未在图1中示出，其位于负载确定电路32之内，或通过其它方式可由负载确定电路进行访问。在不同实施例中，业务负载状态是两种可能的状态(例如，“低”或“高”业务负载)中的一种状态、三种可能的状态(例如，“低”、“中”或“高”业务负载)中的一种状态、或多于三种可能的状态中的一种状态。而且，在不同实施例中，负载确定电路32基于事件产生速率λ(t)的计量、基于反映采样事件的速率的度量、和/或以其它合适的方式来确定业务负载。在一个实施例中，其中的负载确定电路32基于事件产生速率λ(t) 的计量来监视业务负载，并在采样之前使用以最大事件产生速率λ_max操作的单个计量器来监视事件产生速率。在实施例中，该计量器在事件产生速率λ(t)小于最大更新速率μ时确定事件一致，而在事件产生速率λ(t)大于最大更新速率μ时确定事件不一致，并且负载确定电路32基于该计量器指示一致状态还是指示不一致状态来确定业务负载状态是“低”还是“高”。

在实施例中，采样单元30将采样事件提供给速率自适应队列34，速率自适应队列34在将采样事件提供给更新单元36之前对这些采样事件进行存储。在一些实施例中，所采样的每个事件都连同其它关联信息一起被存储在速率自适应队列34中，其它相关信息例如是与采样事件关联的规格(size)(例如，在一个实施例中，其中的每个事件是新分组的到达，信息代表分组的字节数)。如在下面进一步描述的，在一些实施例中，在将事件存储到速率自适应队列34之前，使用每个事件的规格来确定采样概率；和/或在将事件存储到速率自适应队列34之后，使用每个事件的规格来确定计数器更新数量/ 增量。作为另一个示例，在一些实施例中，所采样的每个事件还(或替代)与计数器标识(计数器22-1至计数器22-M)一起被存储，该计数器基于采样事件将被更新。在实施例中，计数器标识对应于与分组相关联的流。例如，在一个实施例中，网络设备12包含分组分类单元(图1中未示出)，其基于分组的报头信息(例如，地址、虚拟局域网(VLAN)标记信息等)和/或其它信息(例如，通过其接收分组的多个接口14中的一个接口等)对所接收的分组进行分类，并且，更新单元36使用分类信息来从多个计数器22-1至22-M中选择将被更新的计数器。作为又一个示例，在一些实施例中，所采样的每个事件还(或替代)与采样事件所使用的采样模式指示(例如在实施例中，统计模式或确定模式)一起被存储。在一些实施例中，更新单元36使用采样模式来确定应用哪个计数增量，这将在下面进一步描述。

如在上面所说明的，在一些实施例中，即使是在采样单元30使用统计采样时，采样单元30所输出的采样速率也有时会等于(或接近)事件产生速率λ(t)。在实施例中，通过将采样事件在速率自适应队列34中进行排队，该速率自适应队列使用了适当长的队列长度(queue size)(和/或多个并行的队列)，超过最大更新速率μ的采样事件产生速率上的短期峰值不一定引起任何采样事件不经过计数(例如，被速率自适应队列34丢弃)。在一个实施例中，只要存在至少一个采样事件在排队，那么速率自适应队列34就始终以速率μ为更新单元36提供采样事件。

如上面所提到的，在一些实施例中，由负载确定电路32所监视的业务负载基于度量来确定，该度量反映采样事件的速率。在这样的一个实施例中，负载确定电路32通过监视速率自适应队列34的填充水平(fill-level)来确定业务负载。在这样的一个实施例中，业务负载阈值T_TL对应于速率自适应队列34之中的具体队列填充水平，而且，负载确定电路32将低于(或小于等于)T_TL的队列填充水平确定为对应于“低”负载状况，而将高于(或大于等于)T_TL的队列填充水平确定为对应于“高”负载状况。在一些实施例中，根据两个阈值，负载确定电路32通过使用滞后(hysteresis)来确定当前的负载状况(例如，仅在队列填充水平增加到超过“开(on)”阈值时才将负载状态从低改变为高，并且仅在队列填充水平降低到低于更低的“关(off)”阈值时才将负载状态从高改变为低)。

响应于接收和/或检测到速率自适应队列34中排队的采样事件，更新单元36引起计数器22-1至22-M中的一个适当计数器根据由更新策略所指定的量来增加。如上面所提到的，在实施例中，基于速率自适应队列34中与事件一起存储的计数器标识，更新单元36确定对计数器22-1至22-M中的哪个计数器进行更新。

由于事件产生速率λ(t)可能超过计数器存储器20的最大更新速率μ，因而，采样单元30在至少某些场景和/或条件下执行统计采样。然而，在多个实施例中，通过在采样单元30和/或更新单元36 处实施专门的策略，双模计数器模块10提供了对传统统计计数器通常会有的估计误差的更好的控制。现在将描述根据不同实施例的两种这样的技术。

根据第一种技术，当网络设备12正在经历相对较低的业务负载时，在一个实施例中的采样单元30通过使用确定采样而不是使用统计采样来减少估计误差。由于每个事件的确定采样避免了由统计采样所引入的估计误差，同时低业务状态通常比高业务状态更常见，因而，在一个实施例中，这种技术大幅减少了由统计采样所引起的估计误差。在一个实施例中，基于由负载确定电路32所确定的业务负载的当前状态，采样单元30确定使用统计采样还是使用确定采样。在一个实施例中，当负载状态对应于相对较低的负载时，采样单元 30使用确定采样对每个事件进行采样(或每x个事件采样一个事件等)，而当负载状态对应于相对较高的负载时，采样单元使用统计采样对事件进行采样(以小于一但大于零的某个概率P)。在其它实施例中，采样单元30被配置成根据三种或更多采样模式中的任何一种采样模式选择性地进行操作(例如，以采样概率P₁采样的第一统计采样模式、以更低的采样概率P₂采样的第二统计采样模式、以及确定采样模式)，且基于由负载确定电路32所检测到的业务负载状态来选定采样模式。

根据第二种技术，在一个实施例中，采样单元30通过以依赖于采样事件规格的采样概率P对事件进行采样，来减少估计误差。在其中的事件为分组的到达的一个实施例中，例如，事件的规格是分组的字节数。进一步地，在一些实施例中，采样概率P依赖于控制参数Q。在不同实施例中，Q是固定的，或者是动态计算的(例如，基于由负载确定电路32所确定的业务负载)。通常，在一些实施例中，Q是对采样速率和估计误差两者进行控制的量。在一个实施例中，例如，采样单元30根据下面的采样概率P对事件进行采样：

P＝(L/Q，L/Q<1)或(1，其它情况)， (公式1) 其中，L是事件规格(例如，分组字节数)。在一个实施例中，如果负载低(根据负载确定电路32)，则对所有的分组进行采样。将一个指示传递给用于分组长度估计的分组长度估计器(未示出)。在一些实施例中，L表示所估计的分组长度。在将第一种技术与第二种技术结合在一起使用的一些实施例中，只有在L/Q小于一且由负载确定电路32所确定的当前负载状态对应于高业务负载时，P才等于 L/Q，而在其它情况下则等于一(例如，确定采样)。当使用对应于公式1的采样策略时，可以看出，较大的Q值增加了估计误差，但是却降低了采样事件速率(并且因而允许针对给定最大更新速率μ的更快的计数/估计，和/或允许更小的速率自适应队列34)。在一个实施例中，为了保持速率自适应队列34的稳定，控制参数Q由下式界定：

Q>L_min/ρ, (公式2)

其中，L_min是最小事件规格(例如，最小分组长度，针对以太网分组为64字节等)，并且，其中的ρ与最大更新速率μ的关系如以下公式所示：

ρ＝μ/λ_max (公式3)

在一个实施例中，λ_max是事件产生速率λ(t)的最大值，和/或对应于网络设备12正以其理论最大带宽进行操作时的事件产生速率。而且，在一些实施例中，λ_max对应于在给定时间间隔中的所有事件都具有最小事件规格的场景(例如，在一个实施例中，其中的所有以太网分组都具有64字节的长度)。在一些实施例中，不管正在被估计的是事件(例如，分组)还是事件规格(例如，字节数)，采样单元30使用相同的采样策略。

在第二种技术的一个实施例中，其中的双模计数器模块10对事件规格(例如，分组字节)进行计数/估计，而且，其中的计数器22-1 至22-M中的每个计数器都存储精确的计数值表示，更新单元36根据下列公式对计数器22-1至22-M中的一个适当的计数器的计数值进行更新/增加：

C_规格(L)+＝(Q，L/Q<1且事件采样是概率性的)，或(L,其它情况) (公式4)

在第二种技术的一个实施例中，其中的双模计数器模块10对事件(例如，分组)进行计数/估计，而且，其中的计数器22-1至22-M中的每个计数器都存储精确的计数值表示，更新单元36根据下列公式对计数器22-1至22-M中的一个适当的计数器的计数值进行更新/增加：

C_事件(L)+＝(Q/L，L/Q<1且事件采样是概率性的)，或(1，其它情况) (公式5)

在一些实施例中，其中的更新单元36根据公式4或公式5进行操作，更新单元36基于与采样事件一同存储在速率自适应队列34中的、指示采样是否是统计性的信息确定L/Q是否小于一。在一个实施例和场景中，例如，采样单元30根据公式1对事件进行采样，使用统计采样意味着用于该事件的L/Q小于一。而且，在一些实施例中，更新单元36基于与采样事件一同存储在速率自适应队列34中的、指示事件的规格的信息确定L。进一步地，在其中的Q进行动态调整的一些实施例中，更新单元36基于与采样事件一同存储在速率自适应队列34中的、指示Q的当前值的信息确定Q。在实施例中，如果负载低(根据负载确定电路32)，则对所有的分组进行采样。

在其中的计数器22-1至22-M使用不精确的计数值以获取空间效率的实施例中，更新单元36使用不同的更新策略来对适当的计数器进行增加。在其中的计数器22-1至22-M中的每个计数器都存储例如截去值的n个低有效比特的截短计数值表示的一个实施例中，更新单元36根据下列公式更新/增加计数器的值：

C+＝L除以2ⁿ+(1概率为(L模2ⁿ)/2ⁿ，或0其它情况) (公式 6)

其中，L表示将要增加到计数器的值。在另一个实施例中，其中的计数器22-1至22-M中的每个计数器都将计数值存储为尾数/指数表示，更新单元36根据在美国专利申请第13/744,093号中所描述的任何合适的更新策略来对计数值进行更新/增加。

如上面所提到的，由采样单元30所执行的采样过程可能有时会产生超过最大更新速率μ的瞬时速率的采样突发，而由速率自适应队列34所执行的缓存用于减小采样事件将被丢失和不被计数的概率 (从而增加了估计误差)。通常，可以增加队列长度以降低丢失采样事件的概率。然而，在一些实施例中，速率自适应队列34使用相对昂贵的、高速存储器(例如，具有足够的端口数和频率以支持合适的读取速率及合适的写入速率的SRAM)实现，因此，期望的是，队列长度被最小化。在其它实施例中，使用了相对廉价(并且慢) 的存储器，诸如DRAM或SRAM，从而允许更大的队列长度。图2 是图1中的速率自适应队列34的框图，根据一个实施例，其中使用相对较慢的存储器来对采样事件进行缓存。在一些实施例中，基于参数P_loss和Q对速率自适应队列34的长度进行设计。在实施例中， P_loss是采样事件被丢失的概率(且因此不被计数或不被用于估计计数)，并且反映了速率自适应队列34的突发吸收能力，而Q(上面介绍的控制参数)影响由负载确定电路32所执行的负载探测。例如，为了防止高业务负载的错误检测，在实施例中，Q被设置成大于到达事件的并行因子。该“并行因子”指代独立的事件产生器的数目 (例如，在一个实施例中，是在其上接收到分组的输入端口的数目)。在实施例中，各个事件产生器之间的时间同步可能导致事件突发被错误地解释为高业务负载。在实施例中，Q被设置成满足公式2和公式3，同时所需要的速率自适应队列34的长度总体上随着Q的增加而减小。

在图2的实施例中，速率自适应队列34包括负载均衡器单元50、存储器元件52、以及调度器单元54。在实施例中，每个存储器元件 52都使用诸如DRAM或SRAM的相对较慢的存储器(例如，比λ_max慢)。在一个实施例中，负载均衡器单元50在存储器元件52之间分配采样事件，调度器单元54从存储器元件52中选择将被提供给更新单元36(图1)的事件。在一些实施例中，为了满足上面所描述的性能需求，负载均衡器单元50以最大事件产生速率λ_max(或更高)进行操作，存在并行的1/ρ(＝μ/λ_max)个存储器元件52(例如，向上取整以获得整数个元件)，而调度器单元54以最大更新速率μ (或更高)进行操作。而且，在这样的一个实施例中，存储器元件 52中的每个存储器元件的大小至少为ρx K，其中，K是速率自适应队列34的大小。可以使用诸如本领域普通技术人员公知的合适技术来确定速率自适应队列的大小。在一些实施例中，负载均衡和调度策略相互协调，用于防止某个存储器元件的溢出，并且用于防止采样事件的严重不足。在一个实施例中，例如，负载均衡器单元50和/ 或调度器单元54使用先入先出(FIFO)策略。

在不同的实施例中，上面描述的第一种技术和/或第二种技术被用于各种不同的应用。在一些实施例中，例如，针对计量应用使用了这两种技术中的一种或两种。图3是根据实施例应用所述这些技术的示例计量器模块100的框图。在实施例中，计量器模块100被包含在类似于网络设备12(图1)的网络设备中，并且通常都确定以瞬时速率λ(t)到达的分组业务中的每个分组是否符合计量器模块100所支持的计量器中相应的一个计量器的计量策略。在一个实施例中，基于服务级别协议(SLA)，对计量器模块100所支持的至少某些计量器的计量策略进行设置。

计量器模块100包括一致性单元102，其在一些实施例中将每个所接收的分组分类为对应于“一致”状态或对应于“不一致”状态。为了对分组进行正确地分类，在实施例中，一致性单元102访问存储不同计量器的一致性指示符的一致性存储器104。在实施例中，特定计量器的一致性状态依赖于在计量器存储器106中所存储的105-1 至105-M令牌桶中相应的一个令牌桶中的令牌数目，或者依赖于令牌的数目是正值还是负值。在一些实施例中，计量器存储器106是与一致性存储器104分开的DRAM、SRAM(例如，嵌入式SRAM)、或任意另一个合适的存储器。在不同实施例中，从105-1至105-M 令牌桶中的每个令牌桶中的令牌数目可被表示精确的值或不精确 (例如，截短的或尾数/指数)的值。在一个实施例中，根据由互联网工程任务组(IETF)请求评论(RFC)2698中所定义的过程，一致性单元102执行一致性检查。在其它实施例中，附加地或可选择地，根据其它合适的如在IETF RFC 2697、城域以太网论坛MEF 10.1 中所描述的那些技术，一致性单元102使用多级计量器、多优先级桶(例如，MEF 10.3)结构相关的多层级计量器等来执行一致性检查。在实施例中，一致性单元102使用两个令牌桶来实施SLA。在另一个实施例中，一致性单元102使用单个令牌桶。

在实施例中，一致性单元102至少以与包含计量器模块100的网络设备的最大速率λ_max相对应的速率来访问(读取)一致性存储器104。虽然在一些实施例中的一致性存储器104的速度需要相对昂贵的存储器类型(例如，具有足够的端口数和频率以支持合适的读取速率及合适的写入速率的SRAM)，但是在实施例中，通常只需要很少的比特来表示每种一致性状态，因此每个计量器需要非常少的存储量。在其中的105-1至105-M令牌桶中的每个令牌桶都对应于单速率的计量器的一个实施例中，例如，一致性存储器104针对每个计量器/一致性状态仅存储一个比特，以指示与相应的速率限制一致或是不一致。在实施例中，当使用事件驱动(采样)更新过程时，一致和不一致的所有分组都要经过采样过程。在实施例中，使用了双令牌桶技术，并且不管一致性的程度，使用同样的策略对所有分组进行采样，从而帮助确保令牌桶被不断地刷新，并且帮助确保由例如对应于相应速率限制的绿色分组和黄色分组二者对双令牌桶进行更新。

在另一方面，在另一个实施例中，当可以应用的一致性状态指示当前不会超过单速率时，一致性单元102使分组可用于由采样单元108所进行的可能的采样，而当可以应用的一致性状态指示当前已经达到或超过单速率时，一致性单元丢弃所有分组(或执行另一种合适的策略)。在其中的105-1至105-M令牌桶中的每个令牌桶都对应于双速率的计量器的一个实施例中，一致性存储器104针对每个计量器/一致性状态存储两个比特，从而指示与相应的速率限制的一致程度(例如，“绿色”、“黄色”或“红色”一致性状态)。在一个这样的实施例中，当可以应用的一致性状态是“绿色”或“黄色”时，一致性单元102使分组可用于由采样单元108所进行的可能的采样，而当可以应用的一致性状态是“红色”时，一致性单元丢弃所有分组(或执行另一种合适的策略)。

在图3中的示例实施例中，基于由采样单元108采样事件，更新单元114访问计量器存储器106以更新存储于105-1至105-M令牌桶中令牌的数目。在一个实施例中，更新单元114能够以高达最大更新速率μ的速率访问/更新计量器存储器106，其中μ<λ_max。在实施例中，根据由IETF RFC 2698所定义的过程执行更新。在其它实施例中，附加地或可选择地，更新单元114根据其它合适的如在 IETF RFC 2697、城域以太网论坛MEF 10.1中所描述的那些技术，更新单元114使用多级计量器、多优先级桶(例如，MEF 10.3)结构相关的多层级计量器等执行更新。在实施例中，一致性单元102 利用两个令牌桶来实施SLA。在另一个实施例中，一致性单元102 利用单个令牌桶。在一些实施例中，105-1至105-M令牌桶中的每一个令牌桶间歇地接收与相应计量器所允许的业务速率相对应的多个新令牌。在实施例中，计量器100维护给定桶中的令牌的数目最后一次由更新单元114所更新的时间标签，而且，当采样到新的分组并且导致该桶被再次更新时，基于时间标签所指示的时间之后所经过的时间，将令牌的数目增加一个量。在实施例中，时间标签被以每个桶或每组桶为单位存储在桶存储器106中。在另一个实施例中，时间标签被存储在114中的内部SRAM中。在实施例中，由于时间标签的比特数目相对较多，所以时间标签被存储在诸如慢SRAM或 DRAM的更高效的存储器中。

在实施例中，当105-1至105-M令牌桶中的相应的一个令牌桶中的令牌数目变为负值时，更新单元114不仅更新105-1至105-M 令牌桶中的令牌数目，还访问(例如，读取/修改/写入)一致性存储器104以更新所存储的给定计量器的一致性状态。在实施例中，更新单元114访问(例如，读取/修改/写入)一致性存储器104，以基于一个WM或多个WM(例如，针对多级桶)相关的桶的状态(bucket level)设置一致性状态。在实施例中，更新单元114访问(例如，读取/修改/写入)一致性存储器104，以设置反映当前的桶状态相对于最大桶状态的一致性状态(例如，以％的形式)，从而对采样108 的机制进行调整。在实施例中，一致性存储器104快到足以用至少等于λ_max+μ的速率被读取(以在最差情况的场景中处理来自一致性单元102以及来自更新单元114的一致性检查读取操作)，并且以至少等于μ的速率被写入(以在最差情况的场景中处理来自更新单元114的更新)。在另一个实施例中，指定桶的新令牌的数目是固定的，并且在多个固定长度的时间间隔中的每个时间间隔上进行增加。

在一些实施例中，至少省略负载确定电路110，计量器模块100 使用传统的统计估计。在其它实施例中，采样单元108、负载确定电路110、速率自适应单元112和/或更新单元114分别与图1中的采样单元30、负载确定电路32、速率自适应单元34和/或更新单元36 相同或类似，并且执行实质上类似于在上面结合图1所描述的第一种技术和/或第二种技术。在另一个实施例中，采样单元108使用与存储在存储器104中的当前桶状态相关的信息来确定Q，从而通过在桶状态接近于最大状态时以较小的概率来进行采样而降低总体采样负载。

然而，在其中的更新单元114与更新单元36类似的一个实施例中，如果对事件规格(例如，到达分组的字节)进行了计量，则令牌桶105中的适合的一个令牌桶根据下式进行更新/减少：

令牌桶_规格–＝(Q，L/Q<1)，或(L，其它情况)(公式7) 或者，如果对事件(例如，分组的到达)进行了计量，则根据下式：

令牌桶_事件–＝(Q/L，L/Q<1)，或(1，其它情况)(公式8) 在另一个实施例中，其中的更新单元114与更新单元36类似，而 105-1至105-M令牌桶使用令牌数目的截短表示，令牌桶105中的适合的一个令牌桶根据下式进行更新：

令牌桶–＝L除以2ⁿ+(1具有概率(L模2ⁿ)/2ⁿ，或0其它情况) (公式9)

其中，n是截去的低有效比特的数目，而L表示从计数器减去的值。

图4是用于根据实施例在网络设备中计数事件的示例方法150 的流程图。在实施例中，方法150在诸如网络设备12(图1)的网络设备中实现。

在框152，接收由实现方法150的网络设备将要处理的分组。在实施例中，经由一个或多个输入接口接收分组，例如，诸如接口14 (图1)中的一个或多个接口。

在框154，确定实现方法150的网络设备的分组业务负载是否高于业务负载阈值。在实施例中，框154由负载确定电路实现，例如，负载确定电路32(图1)。在一个实施例中，基于与所接收的分组相关的采样事件的数量(例如，诸如图1的速率自适应队列34的队列的填充水平)、和/或基于计量器的状态在框154做出判断，所述计量器被配置成在对与所接收的分组相关联的事件进行任何采样之前，监视与所接收的分组相关联的事件的速率。

如果在框154确定分组业务负载高于业务负载阈值，则流程进行到框156。在框156，响应于在框154的判断，使用第一计数模式来确定与在框152中接收的分组相关联的份额计数。相反，如果在框154中确定分组业务负载不高于业务负载阈值，则流程进行至框 158。在框158，响应于在框154的判断，使用与第一计数模式不同的第二计数模式来确定与在框152中接收的分组相关联的份额计数。如在本文中所使用的，“确定计数…”可以被用于指代确定精确计数、确定计数估计值、或它们两个的某种结合。在实施例中，框156 和框158由采样单元实现，例如，其为采样单元30(图1)等。

在一个实施例中，在框156所确定计数的份额、以及在框158 所确定计数的份额是所接收的多个分组中的单个分组。在另一个实施例中，份额是所接收的分组中的长度为q的块，其中，q是大于或等于一的整数。在不同实施例中，例如，份额是单个分组字节(q＝1)，等于最小的分组长度的字节块(例如，对以太网分组，q＝64)、或所接收分组中任何其它合适的比特、字节或其它单位的数据块。

在一些实施例中，在框156所使用的第一计数模式和在框158 所使用的第二计数模式是实现方法150的计数器的采样模式。例如，在一个实施例中，第一计数模式是统计采样，在其中根据小于一却大于零的某个概率P来对所接收的分组相关联的事件(例如，到达的分组)进行采样，而第二计数模式是确定采样模式，在其中以概率1对每个事件(或每x个事件一个事件等)进行采样。

在一些实施例中，方法150包括未在图4中示出的一个或多个附加的框。例如，在一个实施例中，方法150包括第一附加模块，至少部分位于框156之后，其中，使用精确值表示将使用第一计数模式确定的份额计数存储在计数器存储器中；以及，第二附加模块，至少部分位于框158之后，其中，同样使用精确值表示将使用第二计数模式确定的份额计数存储在计数器存储器中。在另一个示例实施例中，方法150包括第一附加模块，至少部分位于框156之后，其中，使用不精确的值表示(例如，截短表示或尾数/指数表示)将使用第一计数模式确定的份额计数存储在计数器存储器中；以及，第二附加模块，至少部分位于框158之后，其中，同样使用不精确的值表示将使用第二计数模式确定的份额计数存储在计数器存储器中。

在一些实施例中，图4中示出的各个框中的某些框或所有框不以分开的步骤(discrete steps)进行。例如，在一个实施例中，在框 152接收的分组中的不同分组是在一段时间上接收的，使得框152、 154、156和158大体上并行地进行(例如，在框156或框158正在执行第一分组的同时，框152和/或154执行后续的第二分组)。

图5是用于根据实施例在网络设备中对事件进行计数的另一种示例方法200的流程图。在实施例中，例如，在诸如网络设备12(图 1)的网络设备中实现方法200。

在框202，从网络接收将由实现方法200的网络设备所处理的分组。在实施例中，经由一个或多个输入接口接收分组，例如，诸如接口14(图1)中的一个或多个接口。

在框204，使用根据控制参数执行的统计采样操作对在框202所接收的分组相关的份额计数进行更新，该控制参数基于实现方法200 的网络设备的带宽度量。在实施例中，在计数器模块例如双模计数器10(图1)中实现框204。在一个实施例中，对其计数进行更新的份额是所接收的分组中的单个分组。在另一个实施例中，份额是所接收的分组中的长度为q的块，其中，q是大于或等于一的整数。在不同实施例中，例如，份额是单个分组字节(q＝1)、等于最小分组长度的字节块(例如，针对以太网分组为q＝64)、或所接收的分组中任何其它合适的比特、字节或其它单位的数据块。

在一些实施例中，控制参数所依据的带宽度量是实现方法200 的网络设备的理论上最大的事件产生速率。在一个这样的实施例中，控制参数由网络设备的理论上最大的事件产生速率的函数限定(例如，在一个实施例中，根据上面的公式2和公式3)。在一个实施例中，控制参数是用于获取期望的性能折衷(例如，估计误差、采样事件的速率、队列长度等)而初始设置的固定值。在可替代的实施例中，动态计算控制参数(例如，基于当前的分组业务负载条件)。

在一些实施例中，根据基于控制参数所计算的概率P，在框204 执行的统计采样操作对与所接收的分组相关联的事件进行采样(例如，对到达的分组进行采样)。在一个这样的实施例中，概率P总是大于零而小于一。在另一个实施例中(例如，在其中根据上面的使用Q作为控制参数的公式1执行采样策略)，概率P有时会等于一，这取决于分组长度和/或其它合适的参数。

在一些实施例中，图5中示出的各个框中的某些框或所有框不以分开的步骤进行。例如，在一个实施例中，在框202接收的分组中的不同分组是在一段时间上接收的，使得框202和框204大体上并行地进行。而且，在一些实施例中，结合方法150实现方法200。在一个这样的实施例中，框204代替方法150的框156，或被包含在其中。

图6是根据实施例在网络设备中计量业务量的示例方法250的流程图。在实施例中，例如，在诸如图1的网络设备12的网络设备中实现方法250。

在框252，对存储一致性指示符的一致性存储器进行访问。一致性指示符指示是否已经超出了所允许的分组业务速率。在实施例中，一致性存储器类似于一致性存储器104(图3)。在框254，为在网络设备中所接收的每个分组设置分组的一致性程度。例如，在实施例中，基于一致性指示符对在实现方法250的网络设备上接收的分组进行分类。在实施例中，例如，由诸如一致性单元102(图3)的一致性单元实现框252和254。

在框256，对所接收的分组中的至少一些分组进行采样。在实施例中，对一致的分组(根据在框254的分类)进行统计采样，并且不对不一致的分组(同样，根据在框254的分类)进行采样。在另一个实施例中，对与处于分组长度阈值之下的一致的分组相关联的事件进行统计采样，对与不处于分组长度阈值之下的一致的分组相关联的所有事件进行采样，并且不对与不一致的分组相关联的事件进行采样。在框258，提供采样事件的指示符(例如，在不同实施例中，直接提供给诸如图3的更新单元114的更新单元、或间接通过诸如图3的速率自适应队列112的队列来提供)。在实施例中，例如，通过诸如采样单元30(图1)或采样单元108(图3)的采样单元实现框256和框258。

在框260中，对令牌桶存储器进行访问。在实施例中令牌桶存储器与一致性存储器分开。在另一个实施例中，令牌桶存储器与一致性存储器在相同的物理存储器中。

在框262中，至少基于在框258所提供的指示符来对令牌桶存储器中所存储的令牌数目进行更新。在实施例中，令牌桶存储器与计量器存储器106(图3)的105-1至105-M令牌桶中的一个令牌桶相类似。在实施例中，框262包括基于所估计的分组长度(例如，L)、所配置的速率、以及令牌桶的当前填充水平来更新令牌桶。

在框264中，当所更新的令牌数目指示所允许的分组业务速率已经被超出时，访问一致性存储器以对一致性指示符进行更新。在实施例中，框264包括使用最新的一致性程度和/或令牌桶的一个符号比特来对一致性存储器进行更新。在实施例中，例如，框260、262 和264由诸如更新单元36(图1)或更新单元114(图3)的更新单元实现。

在实施例中，在框252中，最高以第一速率(例如，根据业务负载，至少高达实现方法250的网络设备的最大事件产生速率)对一致性存储器进行访问，并且最高以低于第一速率的第二速率(例如，根据业务负载，高达低于网络设备的最大事件产生速率的速率) 对令牌桶存储器进行访问。

在一些实施例中，方法250包括未在图6中示出的一个或多个附加的框。在一个实施例中，例如，方法250包括间歇地在令牌桶存储器中接收多个令牌的附加框，每个令牌数目都对应于所允许的分组业务速率。在一个这样的实施例中，根据固定时间间隔周期性地接收令牌，并且对每个时间间隔将固定数目的令牌添加至令牌桶。在可替代实施例中，当分组到达(并且被采样)时，基于分组长度和指示令牌桶最后被更新的时刻的时间标签来增加令牌。

在一些实施例中，图6中示出的各个框中的某些框或所有框不以分开的步骤进行。例如，在通过一个时间段接收不同分组的一个实施例中，框252、254、256、258、260和262大体上并行地进行。

在实施例中，网络设备包括多个接口，该多个接口被配置成从网络接收将由网络设备处理的分组；负载确定电路，其被配置成确定网络设备中的分组业务负载是否高于业务负载阈值；以及，双模计数器模块，其被配置成(i)响应于负载确定单元确定分组业务负载高于业务负载阈值，使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数，以及(ii)响应于负载确定单元确定分组业务负载不高于业务负载阈值，使用不同于第一计数模式的第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数。

在其它实施例中，网络设备包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

第一计数模式使用与所接收的分组相关联的事件的统计采样，而其中的第二计数模式使用与所接收的分组相关联的事件的确定采样。

双模计数器模块被配置成使用精确值表示将所确定的份额计数存储在计数器存储器中。

双模计数器模块被配置成使用截短表示或尾数-指数表示将所确定的份额计数存储在计数器存储器中。

负载确定电路被配置成基于下列中的一项或两项来确定分组业务负载是否高于业务负载阈值：(i)与所接收的分组相关联的采样事件的量，以及(ii)被配置成在采样之前监视与所接收的分组相关联的事件产生速率的计量器的状态。

双模计数器模块被配置成：通过下列操作来使用第一计数模式确定与所接收的分组相关联的份额计数：(i)使用第一计数模式来确定所接收的分组之中的分组计数，或(ii)使用第一计数模式来确定所接收的分组之中的长度为q的块的计数，q是大于或等于一的整数；以及，通过下列操作来使用第二计数模式确定与所接收的分组相关联的份额计数：(i)使用第二计数模式来确定所接收的分组之中的分组计数，或(ii)使用第二计数模式来确定所接收的分组之中的长度为q的块的计数。

在另一个实施例中，用于在网络设备中计数事件的方法包括：从网络接收将由网络设备处理的分组；确定网络设备中的分组业务负载是否高于业务负载阈值；响应于确定分组业务负载高于业务负载阈值，使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数；以及，响应于确定分组业务负载不高于业务负载阈值，使用不同于第一计数模式的第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数。

在其它实施例中，该方法包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数包括，使用与所接收的分组相关联的事件的统计采样；使用第二计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数包括，使用与所接收的分组相关联的事件的确定采样。

该方法还包括使用精确值表示将所确定的份额计数存储在计数器存储器中。

该方法还包括使用截短表示或尾数/指数表示将所确定的份额计数存储在计数器存储器中。

确定分组业务负载是否高于业务负载阈值包括基于下列项中的一项或两项来确定分组业务负载是否高于业务负载阈值：(i)与接收的分组相关联的采样事件的量，以及(ii)被配置成在采样之前监视与所接收的分组相关联的事件的速率的计量器的状态。

使用第一计数模式来确定与所接收的分组相关联的份额计数包括：(i)使用第一计数模式来确定所接收的分组之中的分组计数，或(ii)使用第一计数模式来确定所接收的分组之中的长度为q的块的计数，q是大于或等于一的整数；以及，通过下列操作来使用第二计数模式确定与所接收的分组相关联的份额计数：(i)使用第二计数模式来确定所接收的分组之中的分组计数，或(ii)使用第二计数模式来确定所接收的分组之中的长度为q的块的计数。

在又一个实施例中，网络设备包括多个接口，该多个接口被配置成从网络接收将由网络设备处理的分组；以及计数器模块，其被配置成使用统计采样操作来估计与经由多个接口所接收的分组相关联的份额计数，根据基于网络设备的带宽度量的控制参数来执行该统计采样操作。

在其它实施例中，网络设备包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

带宽度量是网络设备的理论上最大的事件产生速率。

控制参数由网络设备的理论上最大的事件产生速率的函数限定。

根据基于控制参数而计算得到的概率，统计采样操作对与所接收的分组相关联的事件进行采样。

根据基于(i)控制参数和(ii)经由多个接口所接收的分组的长度而计算得到的概率，统计采样操作对与所接收的分组相关联的事件进行采样。

统计采样操作对与所接收的分组中长度大于阈值长度的那些分组相关联的所有事件进行采样。

计数器模块被配置成通过确定下列项来确定与所接收的分组相关联的份额计数：(i)所接收的分组中的分组的计数，或(ii)所接收的分组中长度为q的块的计数。

在其它的另一个实施例中，用于在网络设备中计数事件的方法包括：从网络接收将由网络设备处理的分组；以及，使用根据控制参数执行的统计采样操作来估计与所接收的分组相关联的份额计数，该控制参数基于网络设备的带宽度量。

在其它实施例中，所述方法包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

估计份额的计数包括使用根据控制参数执行的统计采样操作来估计所述份额的计数，该控制参数基于网络设备的理论上最大的事件产生速率。

估计份额的计数包括使用根据控制参数执行的统计采样操作来估计所述份额的计数，该控制参数由网络设备的理论上最大的事件产生速率的函数限定。

估计份额的计数包括使用统计采样操作来估计所述份额的计数，该统计采样操作根据基于控制参数计算得到的概率对与所接收的分组相关联的事件进行采样。

估计份额的计数包括使用统计采样操作来估计所述份额的计数，该统计采样操作根据基于(i)控制参数和(ii)所接收的分组的长度计算得到的概率对与所接收的分组相关联的事件进行采样。

在另一个实施例中，在网络设备中所使用的计量器模块包括一致性单元，该一致性单元被配置成对一致性存储器进行访问，该一致性存储器存储指示所允许的分组业务速率是否已经被超出的一致性指示符，并且至少部分基于该一致性指示符来对网络设备中所接收的分组进行分类。该计量器模块还包括采样单元，该采样单元被配置成响应于一致性单元对分组的分类，对与所接收的分组中的至少一些分组相关联的事件进行采样，并且提供采样事件的指示符。计量器模块还包括更新单元，该更新单元被配置成对令牌桶存储器进行访问，以至少基于采样事件的指示符来更新在令牌桶存储器中所存储的令牌数目，该令牌桶存储器与一致性存储器分开，并且被配置成对一致性存储器进行访问，在所更新的令牌数目指示所允许的分组业务速率已经被超出时，对该一致性存储器进行更新。

在其它实施例中，该计量器模块包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

一致性单元被配置成最高以第一速率访问一致性存储器；更新单元被配置成最高以低于第一速率的第二速率访问令牌桶存储器。

一致性单元被配置成最高以至少网络设备的最大事件产生速率来访问一致性存储器；更新单元被配置成最高以低于网络设备的最大事件产生速率的速率来访问令牌桶存储器。

令牌桶存储器被配置成间歇地接收与所允许的分组业务速率对应的多个令牌。

采样单元被配置成通过下列操作对与所接收的分组中的至少一些分组相关联的事件进行采样：对与由一致性单元根据一致性指示符将其分类为处于一致性的分组相关联的事件进行统计采样；不对与由一致性单元根据一致性指示符将其分类为不处于一致性的分组相关联的事件进行采样。

采样单元被配置成通过下列操作对与所接收的分组中的至少一些分组相关联的事件进行采样：对与(i)由一致性单元根据一致性指示符将其分类为处于一致性，并且(ii)落在分组长度阈值以下的分组相关联的事件进行统计采样；对与(i)由一致性单元根据一致性指示符将其分类为处于一致性，并且(ii)未落在分组长度阈值以下的分组相关联的所有事件进行采样；以及，对与由一致性单元根据一致性指示符将其分类为不处于一致性的分组相关联的事件不进行采样。

在又一个实施例中，用于在网络设备中计量业务量的方法包括：对存储一致性指示符的一致性存储器进行访问，该一致性指示符指示所允许的分组业务速率是否已经被超出；至少部分基于该一致性指示符对在网络设备上接收的分组进行分类；响应于一致性单元对分组的分类，对与所接收的分组中的至少一些分组相关联的事件进行采样，并且提供采样事件的指示符；对令牌桶存储器进行访问，至少基于采样事件的指示符来更新在令牌桶存储器中所存储的令牌数目，该令牌桶存储器与一致性存储器分开；以及，对一致性存储器进行访问，在所更新的令牌数目指示所允许的分组业务速率已经被超出时，对一致性指示符进行更新。

在其它实施例中，所述方法包括下列特征中的一个或多个特征的任何合适的组合、或包括下列特征中的一个特征的任何合适的组合。

最高以至少是网络设备的最大事件产生速率的速率来执行对存储一致性指示符的一致性存储器的访问；对令牌桶存储器进行访问以更新令牌数目包括，最高以低于网络设备的最大事件产生速率的速率来访问令牌桶存储器。

所述方法还包括在令牌桶存储器上间歇地接收与所允许的分组业务速率对应的多个令牌。

在一些实施例中，上面所描述的计数器/估计器中的至少一部分采用硬件或固件实现。例如，在实施例中，图1中的计数器存储器 20、采样单元30、负载确定电路32、速率自适应队列34、和/或更新单元36采用硬件实现，这允许双模计数器模块10实时地以连接线速度(wire speed)对事件(例如，分组或字节)进行计数/估计。作为另一个示例，在实施例中，图3中的一致性单元102、一致性存储器104、计量器存储器105、采样单元108、负载确定电路110、速率自适应队列112、和/或更新单元114采用硬件实现，这允许计量器模块100实时地以连接线速度对事件(例如，分组或字节)进行计数/估计，从而进行计量。在一些实施例中，例如，各个框、操作、技术方法等采用定制集成电路(IC)、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)等实现。

虽然已经参考具体示例对本发明进行了描述，且这些具体示例仅仅旨在用于说明而不是旨在对本发明进行限制，但是对本领域的普通技术人员将明显的是，可以对所公开的实施例做出修改、增加、和/或删减而没有背离本发明的精神和范围。

Claims (28)

1.一种网络设备，包括：

多个接口，被配置成从网络接收将由所述网络设备处理的分组；

负载确定电路，被配置成确定与所接收的所述分组相关联的事件 发生的速率是否超过与所述网络设备的存储器相关联的计数器能够 被更新的最大更新速率；以及

双模计数器模块，被配置成(i)响应于所述负载确定电路确定与 所接收的所述分组相关联的事件发生的所述速率超过所述最大更新 速率，在不对每个事件进行计数的情况下，使用第一计数模式来估计 与所接收的所述分组相关联的份额计数，所述第一计数模式使用非确 定采样；以及(ii)响应于所述负载确定电路确定与所接收的所述分 组相关联的所述事件发生的速率小于所述最大更新速率，使用第二计 数模式来确定与所接收的所述分组相关联的份额计数，所述第二计数 模式使用确定采样。

2.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述第一计数模式使 用与所接收的分组相关联的事件的统计采样。

3.根据权利要求2所述的网络设备，其中所述双模计数器模块 被配置成使用精确值表示将所确定的份额计数存储在所述存储器中。

4.根据权利要求2所述的网络设备，其中所述双模计数器模块 被配置成使用截短表示或尾数-指数表示将所确定的份额计数存储在 所述存储器中。

5.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述负载确定电路被 配置成基于下列中的一项或两项来确定与所接收的所述分组相关联 的事件发生的速率是否超过所述最大更新速率：(i)与所接收的分组 相关联的采样事件的量，以及(ii)被配置成在采样之前监视与所接 收的所述分组相关联的事件发生的速率的计量器的状态。

6.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述双模计数器模块 被配置成：

通过下列操作来使用所述第一计数模式估计与所接收的所述分 组相关联的所述份额计数：(i)使用所述第一计数模式来确定所接收 的所述分组之中的分组计数，或(ii)使用所述第一计数模式来确定 所接收的所述分组之中的长度为q的块的计数，q是大于或等于一的 整数；以及

通过下列操作来使用所述第二计数模式确定与所接收的所述分 组相关联的所述份额计数：(i)使用所述第二计数模式来确定所接收 的所述分组之中的分组计数，或(ii)使用所述第二计数模式来确定 所接收的所述分组之中的长度为q的块的计数。

7.根据权利要求1所述的网络设备，其中所述最大更新速率(i) 小于与所述网络设备的所述存储器相关联的所述计数器能够被更新 的真正最大更新速率；并且(ii)被设置以提供特定可靠程度。

8.一种用于在网络设备中对事件进行计数的方法，所述方法包 括：

从网络接收将由所述网络设备处理的分组；

确定与所接收的所述分组相关联的事件发生的速率是否超过与 所述网络设备的存储器相关联的计数器能够被更新的最大更新速率；

响应于确定与所接收的所述分组相关联的事件发生的所述速率 超过所述最大更新速率，在不对每件事件进行计数的情况下，使用第 一计数模式来估计与所接收的所述分组相关联的份额计数，所述第一 计数模式使用非确定采样，以及

响应于确定与所接收的所述分组相关联的事件发生的所述速率 小于所述最大更新速率，使用第二计数模式来确定与所接收的所述分 组相关联的份额计数，所述第二计数模式使用确定采样。

9.根据权利要求8所述的方法，其中：

使用所述第一计数模式来估计与所接收的分组相关联的所述份 额计数包括使用与所接收的分组相关联的事件的统计采样。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

使用精确值表示将所确定的份额计数存储在所述存储器中。

11.根据权利要求9所述的方法，还包括：

使用截短表示或尾数/指数表示将所确定的份额计数存储在所述 存储器中。

12.根据权利要求8所述的方法，其中确定与所接收的所述分组 相关联的事件发生的所述速率是否超过所述最大更新速率是基于下 列中的一项或两项的：(i)与所接收的分组相关联的采样事件的量， 以及(ii)被配置成在采样之前监视与所接收的所述分组相关联的事 件的发生的所述速率的计量器的状态。

13.根据权利要求8所述的方法，其中：

使用所述第一计数模式估计与所接收的分组相关联的份额计数 包括(i)使用所述第一计数模式来确定所接收的分组之中的分组计数， 或(ii)使用所述第一计数模式来确定所接收的分组之中的长度为q 的块的计数，q是大于或等于一的整数；以及

使用所述第二计数模式确定与所接收的所述分组相关联的所述 份额计数包括确定(i)使用所述第二计数模式来确定所接收的分组之 中的分组计数，或(ii)使用所述第二计数模式来确定所接收的分组 之中的长度为q的块的计数。

14.根据权利要求8所述的方法，其中所述最大更新速率(i)小 于与所述网络设备的所述存储器相关联的所述计数器能够被更新的 真正最大更新速率；并且(ii)被设置以提供特定可靠程度。

15.一种网络设备，包括：

多个接口，被配置成从网络接收将由所述网络设备处理的分组；

计数器模块，被配置成使用统计采样操作来估计与经由所述多个 接口所接收的分组相关联的份额计数，所述统计采样操作根据控制参 数而被执行，所述控制参数基于(i)所述网络设备的带宽度量和(ii) 与所述网络设备的存储器相关联的计数器能够被更新的最大更新速 率而被限定。

16.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述带宽度量是所 述网络设备的理论上最大的事件产生速率。

17.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述控制参数由(i) 所述计数器能够被更新的所述最大更新速率和(ii)所述网络设备的 所述理论上最大的事件产生速率的函数限定。

18.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述统计采样操作 根据基于所述控制参数所计算的概率，对与所接收的分组相关联的事 件进行采样。

19.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述统计采样操作 根据基于下列项所计算的概率，对与所接收的分组相关联的事件进行 采样：(i)所述控制参数和(ii)经由所述多个接口接收的分组的长 度。

20.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述统计采样操作 对所接收的分组中与长度大于阈值长度的那些分组相关联的所有事 件进行采样。

21.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述计数器模块被 配置成通过估计下列项来估计与所接收的所述分组相关联的份额计 数：(i)所接收的分组中的分组的计数，或(ii)所接收的分组中长 度为q的块的计数。

22.根据权利要求15所述的网络设备，其中所述最大更新速率(i) 小于与所述网络设备的所述存储器相关联的所述计数器能够被更新 的真正最大更新速率；并且(ii)被设置以提供特定可靠程度。

23.一种用于在网络设备中对事件进行计数的方法，所述方法包 括：

从网络接收将由所述网络设备处理的分组；以及

使用统计采样操作来估计与所接收的分组相关联的份额计数，所 述统计采样操作根据基于(i)所述网络设备的带宽度量和(ii)与所 述网络设备的存储器相关联的计数器能够被更新的最大更新速率而 被限定的控制参数而被执行。

24.根据权利要求23所述的方法，其中估计所述份额计数包括： 使用统计采样操作来估计所述份额计数，所述统计采样操作根据基于 所述网络设备的理论上最大的事件产生速率的所述控制参数而被执 行。

25.根据权利要求24所述的方法，其中估计所述份额计数包括： 使用统计采样操作来估计所述份额计数，所述统计采样操作根据由(i) 所述计数器能够被更新的所述最大更新速率，和(ii)所述网络设备 的所述理论上最大的事件产生速率的函数限定的所述控制参数而被 执行。

26.根据权利要求23所述的方法，其中估计所述份额计数包括： 使用根据基于所述控制参数计算的概率对与所接收的分组相关联的 事件进行采样的统计采样操作来估计所述份额计数。

27.根据权利要求23所述的方法，其中估计所述份额计数包括： 使用根据基于下列项计算的概率对与所接收的分组相关联的事件进 行采样的统计采样操作来估计所述份额计数：(i)所述控制参数和(ii) 所接收的分组的长度。

28.根据权利要求23所述的方法，其中所述最大更新速率(i) 小于与所述网络设备的所述存储器相关联的所述计数器能够被更新 的真正最大更新速率；并且(ii)被设置以提供特定可靠程度。