CN113055287A - 数据包的处理方法、装置和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种数据包的处理方法、装置和计算机可读存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：根据目标数据包的特性，学习需要对目标数据包执行的处理行为；将学习结果发送给处理目标数据包的相关数据包的第一流表；根据学习结果，利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。

Description

数据包的处理方法、装置和计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及通信技术领域，特别涉及一种数据包的处理方法、数据包的处理装置和计算机可读存储介质。

背景技术

OpenFlow技术的核心思想就是将原本完全由交换机路由器控制的数据包转发过程，转化为由OpenFlow Switch(OpenFlow交换机)和Controller(控制器)分别完成的独立过程。

实际上，这种转变背后进行的是控制权的更迭。也就是说，传统网络中数据包的流向是人为指定的，虽然交换机、路由器拥有控制权，却没有数据流的概念，只进行数据包级别的交换；而在OpenFlow网络中，统一的控制器取代路由，决定了所有数据包在网络中传输路径。

OpenFlow交换机会在本地维护一个与转发表不同的流表(Flow Table)，如果要转发的数据包在流表中有对应项，则直接进行快速转发；如果流表中没有此项，数据包就会被发送到控制器进行传输路径的确认，再根据下发结果进行转发。

在相关技术中，流表通过学习行为动态生成处理数据包的规则，利用这些生成的规则指定数据包的端口。

发明内容

本公开的发明人发现上述相关技术中存在如下问题：流表学习功能单一，灵活性差。

鉴于此，本公开提出了一种数据包的处理技术方案，能够提高灵活性。

根据本公开的一些实施例，提供了一种数据包的处理方法，包括：根据目标数据包的特性，学习需要对目标数据包执行的处理行为；将学习结果发送给处理目标数据包的相关数据包的第一流表；根据学习结果，利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。

在一些实施例中，处理行为为多个，学习结果包括各处理行为的执行顺序；利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理包括：根据学习结果，利用第一流表，按照执行顺序将相关数据包发送给相应的流表进行处理。

在一些实施例中，按照执行顺序将相关数据包发送给相应的流表进行处理包括：根据执行顺序，利用第一流表将相关数据包发送给相应的第二流表进行处理；根据执行顺序，利用第二流表将处理后的相关数据包发送给与执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理；将相应的流表作为新的第二流表，重复上述发送和处理步骤，直到学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

在一些实施例中，利用所述第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理包括：利用output行为，将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理，output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识相应的流表。

在一些实施例中，目标数据包为根据各数据包的类型在各数据包中确定。

在一些实施例中，处理行为为openflow协议支持的各种处理行为。

根据本公开的另一些实施例，提供一种数据包的处理装置，包括：学习单元，用于根据目标数据包的特性，学习需要对目标数据包执行的处理行为；发送单元，用于将学习结果发送给处理目标数据包的相关数据包的第一流表，根据学习结果，利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。

在一些实施例中，处理行为为多个，学习结果包括各处理行为的执行顺序；发送单元根据学习结果，利用第一流表，按照执行顺序将相关数据包发送给相应的流表进行处理。

在一些实施例中，发送单元根据执行顺序，利用第一流表将相关数据包发送给相应的第二流表进行处理，根据执行顺序，利用第二流表将处理后的相关数据包发送给与执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理，将相应的流表作为新的第二流表，重复上述发送和处理步骤，直到学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

在一些实施例中，发送单元利用output行为，将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理，output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识相应的流表。

在一些实施例中，目标数据包为根据各数据包的类型在各数据包中确定。

在一些实施例中，处理行为为openflow协议支持的各种处理行为。

根据本公开的又一些实施例，提供一种数据包的处理装置，包括：存储器；和耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器装置中的指令，执行上述任一个实施例中的数据包的处理方法。

根据本公开的再一些实施例，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一个实施例中的数据包的处理方法。

在上述实施例中，通过学习确定目标数据需要进行的处理行为，并将相关数据包发送给处理行为相应的流表进行处理。这样，流表可以使用流表支持的各种处理行为对相关数据包进行继续处理，从而提高了流表的灵活性。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开：

图1示出本公开的数据包的处理方法的一些实施例的流程图；

图2示出图1中步骤130的一些实施例的流程图；

图3示出本公开的数据包的处理方法的一些实施例的示意图；

图4示出本公开的数据包的处理装置的一些实施例的框图；

图5示出本公开的数据包的处理装置的另一些实施例的框图；

图6示出本公开的数据包的处理装置的又一些实施例的框图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。

同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

如前所述，Openflow流表的learn action(学习行为)，只能学习出output、load等有限的action(行为)。这使得在流表设计过程中，使用学习流表后，学出的流表只能做单层的筛选以及有限的操作。

针对上述技术问题，本公开扩展了Openflow协议的学习流表能力，所学习出的流表可以使用的Openflow全量action。进而，可以实现学习出的流表拥有多层筛选流量的能力。例如，可以通过如下的实施例来实现上述技术方案。

图1示出本公开的数据包的处理方法的一些实施例的流程图。

如图1所示，该方法包括步骤110，学习处理行为；步骤120，向第一流表发送学习结果；和步骤130，向相应流表发送相关数据包。

在步骤110中，根据目标数据包的特性，学习需要对所述目标数据包执行的处理行为。

在一些实施例中，目标数据包可以为根据各数据包的类型在各数据包中确定。例如，数据包的类型可以包括IP(Internet Protocol，互联网协议)流、DNS(Domain nameresolution，域名解析)流、DHCP((Dynamic Host Configuration Protocol，动态主机配置协议)流等。

在一些实施例中，处理行为可以为openflow协议支持的各种处理行为，如设置队列(Enqueue)、修改域(Modify Field)、丢弃(Drop)、转发(Forward)等。

在步骤120中，将学习结果发送给处理目标数据包的相关数据包的第一流表。例如，目标数据包为DNS流，其相关数据包为相应的IP包。

在步骤130中，根据学习结果，利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。例如，可以利用output行为，将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理，output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识相应的流表。

在一些实施例中，处理行为为多个，学习结果包括各处理行为的执行顺序。根据学习结果，利用第一流表，按照执行顺序将相关数据包发送给相应的流表进行处理。例如，可以通过图2中的实施例来实现上述技术方案。

图2示出图1中步骤130的一些实施例的流程图。

如图2所示，步骤130包括：步骤1310，向第二流表发送相关数据包；步骤1320，向下一个流表发送相关数据包；和步骤1330，确定新的第二流表。

在步骤1310中，根据执行顺序，利用第一流表将相关数据包发送给相应的第二流表进行处理。

在步骤1320中，根据执行顺序，利用第二流表将处理后的相关数据包发送给与执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理。

在步骤1330中，将相应的流表作为新的第二流表，重复执行步骤1310和步骤1320，直到学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

在上述实施例中，通过学习确定目标数据需要进行的处理行为，并将相关数据包发送给处理行为相应的流表进行处理。这样，流表可以使用流表支持的各种处理行为对相关数据包进行继续处理，从而提高了流表的灵活性。

在一些实施例中，可以通过对ovs(open vswitch，开放虚拟交换标准)源码的二次开发，利用Openflow学习流表的output的端口号码字段的空闲位来标识流表号。这样，流表可以通过output将数据包发送到空闲位对应数值的流表，从而使得流量进入到对应的流表，进行下一步处理。

这样，使得ovs不需要将报文上传给控制器来分析并下发对应流表，减少了控制器的压力。并且，由于学习出的流表可以将流量交给下个流表去处理，使得后续流表设计可以根据具体应用可以更加灵活。例如，可以通过图3的实施例来实现上述技术方案。

图3示出本公开的数据包的处理方法的一些实施例的示意图。

如图3所示，各数据包输入了openflow switch之后，根据各数据包的特性，利用流表Table 0将各数据包分为不同的类型，如IP流、DNS流、DHCP流等。

Table 0根据数据包的类型，将各数据包发送给相应的流表。例如，将IP流发送给Table M0，将DNS流和DHCP流发送Table L等。

Table L为具有学习功能的学习流表，即Table L中包含学习行为集合(Learnaction set)，能够根据数据包的特性学习合适的处理行为。

例如，数据包中的DNS流被Table 0筛选出来发送给Table L进行学习；Table L可以解析DNS流中的IP地址，根据解析结果学习针对具有特定IP特征的用户的合适的处理行为。

例如，数据包中的DHCP流被Table 0筛选出来发送给Table L进行学习；Table L可以解析DHCP流中的MAC(Media Access Control Address，媒体存取控制位地址)，根据解析结果学习针对具有特定MAC特征的用户的合适的处理行为。

Table L可以将学习到的合适的处理行为发送给处理相关数据包的流表。例如，Table L通过DNS流学习了针对具有特定IP特征的用户的合适的处理行为；可以将该处理行为发送给处理该DNS流相关的IP流的流表Table M0；Table M0可以根据Output行为中的空闲位，将IP流发送给与该处理行为相应的流表Table M1进行处理。

在一些实施例中，Table L学习到多个合适的处理行为，且这些处理行为具有执行顺序。在这种情况下，Table L可以生成执行表(如Goto_table action set)发送给处理相关数据包的流表。执行表中包括所有学习到的处理行为及其执行顺序。

Table M0可以将执行表和IP包发送给执行表中排名第一的处理行为的相应流表Table M1；Table M1对IP包执行相应的处理行为后，可以将处理后的IP包和执行表发送给执行表中下一个处理行为的相应流表Table M2；以此类推，直到执行表中最后一个处理行为的相应流表Table Mm对IP包执行相应的处理行为后，将处理后的IP包输出。

在一些实施例中，Table L也可以对数据包进行相应处理后之间输出；或者Table0也可以对数据包进行相应处理后之间输出。

在上述实施例中，使学习流表学习所得的流表具有了多层筛选流量的能力；并且可以使用openflow的全量action对数据包进行后续处理。这样，在减轻SDN(SoftwareDefined Network，软件定义网络)控制器负担的同时，简化了实现复杂的业务场景的流表设计复杂度。

在一些实施例中，本公开的实施例可应用于需要根据数据包特征自动生成流表，且该流表需要用到output、load除外的其他action的场景。

在一些实施例中，可以通过使用学习流表的output中端口号字段的空闲位来标识不同table，以便将数据包发送给指定处理行为相应的流表进行处理。例如，可以使用ovs定义的可拓展位，或者从ovs定义的端口号最高合法位开始(如0xff00)向下取8位，用来表示256个table等。

这样，使命中了学习流表生成的流表的流量可以根据table的标识，进入对应table进行下一步处理。在此能力的基础上，可以做如下流表设计：

1.筛选具有指定特征的流量进行学习，相应的处理行为为learn；

2.确定存在命中学习流表的数据包后，可以生成一条相应规则，命中该规则的流量通过改动后的output action跳转到指定标识的流表，从而将该命中数据包导入指定标识的流表；

3.在数据包进入指定标识的table后，该table可以使用任意openflow支持的action。

这样，通过学习action学习出的流表能够继续使用openflow的全量action，并可进行下一步的多层筛选。这种能力使流表设计可以更加灵活，在多种场景下可以减少SDN控制器的压力。

图4示出本公开的数据包的处理装置的一些实施例的框图。

如图4所示，数据包的处理装置4包括学习单元41和发送单元42。例如，处理装置4可以设置在openflow交换机中。

学习单元41根据目标数据包的特性，学习需要对目标数据包执行的处理行为。例如，目标数据包为根据各数据包的类型在各数据包中确定。处理行为为openflow协议支持的各种处理行为。

发送单元42将学习结果发送给处理目标数据包的相关数据包的第一流表；发送单元42根据学习结果，利用第一流表将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。

在一些实施例中，处理行为为多个，学习结果包括各处理行为的执行顺序。发送单元42根据学习结果，利用第一流表，按照执行顺序将相关数据包发送给相应的流表进行处理。

在一些实施例中，发送单元42根据执行顺序，利用第一流表将相关数据包发送给相应的第二流表进行处理；根据执行顺序，利用第二流表将处理后的相关数据包发送给与执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理；将相应的流表作为新的第二流表，重复上述发送和处理步骤，直到学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

在一些实施例中，发送单元42利用output行为，将相关数据包发送给与处理行为相应的流表进行处理。output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识相应的流表。

在上述实施例中，通过学习确定目标数据需要进行的处理行为，并将相关数据包发送给处理行为相应的流表进行处理。这样，流表可以使用流表支持的各种处理行为对相关数据包进行继续处理，从而提高了流表的灵活性。

图5示出本公开的数据包的处理装置的另一些实施例的框图。

如图5所示，该实施例的数据包的处理装置5包括：存储器51以及耦接至该存储器51的处理器52，处理器52被配置为基于存储在存储器51中的指令，执行本公开中任意一个实施例中的数据包的处理方法。

其中，存储器51例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序、数据库以及其他程序等。

图6示出本公开的数据包的处理装置的又一些实施例的框图。

如图6所示，该实施例的数据包的处理装置6包括：存储器610以及耦接至该存储器610的处理器620，处理器620被配置为基于存储在存储器610中的指令，执行前述任意一个实施例中的数据包的处理方法。

存储器610例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序以及其他程序等。

数据包的处理装置6还可以包括输入输出接口630、网络接口640、存储接口650等。这些接口630、640、650以及存储器610和处理器620之间例如可以通过总线660连接。其中，输入输出接口630为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口640为各种联网设备提供连接接口。存储接口650为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。

本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质上实施的计算机程序产品的形式。

至此，已经详细描述了根据本公开的。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。

可能以许多方式来实现本公开的方法和系统数据包的处理方法、数据包的处理装置和计算机可读存储介质。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和系统。用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。

虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (14)

1.一种数据包的处理方法，包括：

根据目标数据包的特性，学习需要对所述目标数据包执行的处理行为；

将学习结果发送给处理所述目标数据包的相关数据包的第一流表；

根据所述学习结果，利用所述第一流表将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理。

2.根据所述权利要求1所述的处理方法，其中，

所述处理行为为多个，所述学习结果包括各处理行为的执行顺序；

所述利用所述第一流表将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理包括：

根据所述学习结果，利用所述第一流表，按照所述执行顺序将所述相关数据包发送给相应的流表进行处理。

3.根据所述权利要求2所述的处理方法，其中，所述按照所述执行顺序将所述相关数据包发送给相应的流表进行处理包括：

根据所述执行顺序，利用所述第一流表将所述相关数据包发送给相应的第二流表进行处理；

根据所述执行顺序，利用所述第二流表将处理后的所述相关数据包发送给与所述执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理；

将所述相应的流表作为新的第二流表，重复上述发送和处理步骤，直到所述学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

4.根据所述权利要求1所述的处理方法，其中，所述利用所述第一流表将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理包括：

利用output行为，将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理，所述output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识所述相应的流表。

5.根据所述权利要求1所述的处理方法，其中，

所述目标数据包为根据各数据包的类型在所述各数据包中确定。

6.根据所述权利要求1-5任一项所述的处理方法，其中，

所述处理行为为openflow协议支持的各种处理行为。

7.一种数据包的处理装置，包括：

学习单元，用于根据目标数据包的特性，学习需要对所述目标数据包执行的处理行为；

发送单元，用于将学习结果发送给处理所述目标数据包的相关数据包的第一流表，根据所述学习结果，利用所述第一流表将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理。

8.根据所述权利要求7所述的处理装置，其中，

所述处理行为为多个，所述学习结果包括各处理行为的执行顺序；

所述发送单元根据所述学习结果，利用所述第一流表，按照所述执行顺序将所述相关数据包发送给相应的流表进行处理。

9.根据所述权利要求8所述的处理装置，其中，

所述发送单元根据所述执行顺序，利用所述第一流表将所述相关数据包发送给相应的第二流表进行处理，根据所述执行顺序，利用所述第二流表将处理后的所述相关数据包发送给与所述执行顺序中下一个处理行为相应的流表进行处理，将所述相应的流表作为新的第二流表，重复上述发送和处理步骤，直到所述学习结果中所有的处理行为全部按顺序执行完毕。

10.根据所述权利要求8所述的处理装置，其中，

所述发送单元利用output行为，将所述相关数据包发送给与所述处理行为相应的流表进行处理，所述output行为的端口号码字段的空闲位，用于标识所述相应的流表。

11.根据所述权利要求7所述的处理装置，其中，

所述目标数据包为根据各数据包的类型在所述各数据包中确定。

12.根据所述权利要求7-11任一项所述的处理装置，其中，

所述处理行为为openflow协议支持的各种处理行为。

13.一种数据包的处理装置，包括：

存储器；和

耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行权利要求1-6任一项所述的数据包的处理方法。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的数据包的处理方法。

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