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针对当前互联网中多匹配域流表规模不断膨胀、匹配宽度不断增大，导致硬件存储压力过大的问题，提出了一种基于独立规则子集位提取（ BEIS）的压缩方案。首先，根据多匹配域之间的逻辑关系进行匹配域合并，从而减少匹配域个数、减小流表位宽；其次，对合并后的规则集进行独立规则子集分割，将分割后的子集进行可区分的位提取，从而使用部分位完成匹配查找功能，进一步缩减所用的三态内容寻址寄存器（ TCAM）空间；最后，提出了实现该方案的硬件查找架构。仿真结果表明，对于OpenFlow流表，该方案在一定的时间复杂度下，比匹配域裁剪（FT）方案减少了20010的存储空间；另外，对于实际应用中常见的访问控制列表、防火墙等包分类规则集，可实现20010到40qo的压缩比率。
包分类是实现当前网络路由转发、访问控制和服务质量等功能的核心技术。近年来，以OpenFlow‘为代表的通过多匹配域来表达分类特征的协议已经被广泛应用于各种场景。但是，由于网络应用多样化、网络流量爆炸性增长及对网络管控系统灵活高效的要求，导致OpenFlow交换机中流表的宽度和规模面临着巨大挑战。因此，如何对网络中不断增加的流表进行优化压缩，减少所用的存储资源一直是学术界研究的热点。目前，相关的包分类技术主要有基于随机存取存储器（ Random Access Memory，RAM）的软件实现方案和基于三态内容寻址寄存器（ Ternary Content Addressable Memory，TCAM）的硬件实现方案。
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