针对当前基于Trie的变长层次化且可以无限长度的命名的数据网络(Named Data Networking,NDN)内容名称的最长前缀匹配查找策略存在复杂性高、查找速率低且树型数据结构的更新开销高等问题,导致算法效率低,提出一种快速的贪婪名称查找机制...针对当前基于Trie的变长层次化且可以无限长度的命名的数据网络(Named Data Networking,NDN)内容名称的最长前缀匹配查找策略存在复杂性高、查找速率低且树型数据结构的更新开销高等问题,导致算法效率低,提出一种快速的贪婪名称查找机制(FGNL)来实现数据包的快速转发。快速的贪婪的组件代码分配机制复杂性较低,容易实现,支持快速更新;组件编码树本质上是一个二维状态转移表,进一步转换成快速的哈希表查找;多哈希表结构创建速度快,且压缩存储空间,能够极大地加快名称查找的速度。实验结果证明,与字符查找树相比FGNL方案减少大约48.71%的内存,与NCE相比节省26.98%的存储空间,且查找速度获得了2倍的加速。评估结果也表明,该方案可以向上扩展来适应名称集潜在的未来增长。展开更多
文摘针对当前基于Trie的变长层次化且可以无限长度的命名的数据网络(Named Data Networking,NDN)内容名称的最长前缀匹配查找策略存在复杂性高、查找速率低且树型数据结构的更新开销高等问题,导致算法效率低,提出一种快速的贪婪名称查找机制(FGNL)来实现数据包的快速转发。快速的贪婪的组件代码分配机制复杂性较低,容易实现,支持快速更新;组件编码树本质上是一个二维状态转移表,进一步转换成快速的哈希表查找;多哈希表结构创建速度快,且压缩存储空间,能够极大地加快名称查找的速度。实验结果证明,与字符查找树相比FGNL方案减少大约48.71%的内存,与NCE相比节省26.98%的存储空间,且查找速度获得了2倍的加速。评估结果也表明,该方案可以向上扩展来适应名称集潜在的未来增长。
