1、軟件定義網(wǎng)絡(Software Defined Networking,SDN)通過解耦網(wǎng)絡設備的數(shù)據(jù)平面和控制平面，實現(xiàn)了網(wǎng)絡設備的靈活配置和數(shù)據(jù)流的自由調(diào)配，并能夠?qū)W(wǎng)絡行為進行開放式地編程控制。但是，在網(wǎng)絡流量高峰期的場景中，SDN存在流表更新不及時的問題；在多級流表構建的過程中，SDN存在因壓縮流表項空間而引入的網(wǎng)絡延遲問題。
　　為有效解決網(wǎng)絡流量高峰期流表更新不及時的問題，本論文提出了一種基于預測與負載感知的SDN流表超

2、時控制(Predictive And Load-Aware Optimization,PLAO)機制。首先收集每個單位時間內(nèi)新增流條目，然后用二次移動平均算法對收集的歷史數(shù)據(jù)分析，并估計下一個單位時間內(nèi)將新增的流條目，最終根據(jù)負載因子動態(tài)調(diào)整交換機流表中存活的流條目數(shù)量，從而在保證活動流條目數(shù)量的同時，減少交換機與控制器的交互，有效降低控制器的負載。仿真實驗結果表明PLAO機制有效提高了數(shù)據(jù)成功轉(zhuǎn)發(fā)率和匹配率，增加了活動流表項數(shù)量。

3、r>　　為有效解決多級流表因壓縮流表項空間引入的網(wǎng)絡延遲問題，本論文提出了一種多級流表構建與查找優(yōu)化(An Adaptive Method for Multiple-Table Building and Searching,MTBS)機制。首先將流表空間劃分為實時更新區(qū)和多級流表存儲區(qū)，然后通過研究壓縮的流表空間和網(wǎng)絡延遲時間之間的平衡關系，提出了多級流表級數(shù)約束不等式組，最后基于該級數(shù)約束不等式組和匹配域的重復率，將單流表劃分為多級流