3. Kỹ thuật VLMP cho loại bỏ phân loại (VLMP Technique to Eliminate Sorting)
5.6. Phân tích hiệu năng
Để đo lường hiệu năng và khả năng thích ứng của các loại phân phối tải trọng khác nhau, Zheng et al. đã làm một loạt các thí nghiệm và mô phỏng [14]. Trong trường hợp với bốn TCAMs đều có độ sâu bộ đệm n = 10, bảng định tuyến là bảng Mae West (http://www.merit.edu/ipma) và quy trình xuất hiện tương ứng với các nhóm ID là quá trình Poisson độc lập toàn bộ. Kết quả được đưa ra trong hình 9.36 đối với hai bản phân phối tải trọng
Hình 31: So sánh khi thông lượng sử dụng với tỷ lệ dự phòng và lưu lượng phân bố thay đổi
Khi lưu lượng tải thông được phân bố đều (trường hợp #1 trong hình 9.36a), có thể thấy rằng việc sử dụng lưu trữ dự phòng chỉ giúp cải thiện được một chút thông lượng. Cân bằng tải dựa trên tổ chức bộ nhớ đã hạn chế tỷ lệ mất (block) khoảng 5%. Mặt khác, trong trường hợp phân bố lưu trữ lệch (trường hợp #2 hình 9.36b), bộ nhớ lưu trữ dự phòng giúp cải thiện thông lượng tìm kiếm một cách rõ ràng khi hệ thống chịu tải nặng, mặc dù tỷ lệ dự phòng thấp tới 1,25. Trong cả 2 trường hợp, một tỷ lệ dự phòng là 1.25 là đủ đảm bảo độ thông qua gần đạt 100%, có nghĩa là khi 4 chip TCAM làm việc song hành, các chương trình LBBTC giúp cải thiện thông lượng tìm kiếm khi giúp 1 trong số 4 chi phí tăng thêm 25% không gian bộ nhớ.
Để đo lường sự ổn định và khả năng thích ứng của đề xuất khi phân phối lưu lượng thay đổi cách nhau từ một thời gian ban đầu, Zheng et al. chạy các mô phỏng sau đây với tỷ lệ dự phòng là 1,25
Mô phỏng 1
Bảng chuyển tiếp được xây dựng từ sự phân bố lưu lượng truy cập được đưa ra trong trường hợp #2 cho thấy trong hình 9.36, lưu lượng truy cập tìm kiếm với phân phối được cho trong trường hợp # 1
Mô phỏng 2
Bảng chuyển tiếp được xây dựng từ sự phân bố lưu lượng truy cập được đưa ra trong trường hợp # 1 thể hiện trong hình 9.36, lưu lượng truy cập tìm kiếm với phân phối được cho trong trường
Mô phỏng 3
Bảng chuyển tiếp được xây dựng từ sự phân bố lưu lượng truy cập được đưa ra trong trường hợp # 1, lưu lượng tìm kiếm là nghiêm ngặt ngay cả khi phân phối (strictly even-distributed)
Hình 9.37 cho thấy kết quả của ba lần mô phỏng. Mặc dù việc phân phối lưu lượng truy cập khác nhau rất nhiều, thông lượng tìm kiếm cũng giảm xuống dưới 5%, có nghĩa là đề án dự kiến là không nhạy cảm với sự biến đổi của lưu lượng phân phối. Trong thực tế, cơ chế thích ứng cân bằng tải đóng vai trò quan trọng trong trường hợp này.
Các hàng đợi đầu vào và đặt hàng logic của cũng mang theo một số trễ xử lý các địa chỉ IP đến. Hình 9.38 cho thấy các kết quả mô phỏng của hàng đợi và xử lý toàn bộ (bao gồm lệnh luận lý) độ trễ cơ chế của chúng ta.Việc chậm trễ xử lý toàn bộ là từ 9Ts và 12Ts (cấp dịch vụ). Nếu TCAMs 133 MHz được sử dụng, trễ này là khoảng 60-90 ns, con số này là chấp nhận được. Jitter toàn bộ có độ trễ xử lý nhỏ, nó khá quan trọng việc thi hành phần cứng.
Bảng cập nhật thông tin định tuyến TCAM được xây dựng nhờ thay đổi tương tự để TCAM đó tìm kiếm dựa trên cơ chế thông thường. Xem xét các tiền tố ID trong những nhóm trong đề xuất. Theo định lý 9.5.1, tiền tố dài nhất phù hợp để đảm bảo chúng ta chỉ cần giữ cho các tiền tố trong mỗi nhóm ID được lưu với thứ tự giảm dần về độ dài. Nó có thể dễ dàng thực hiện update thêm bằng việc sử dụng các thuật toán như đã trình bày trong [2]. Cũng lưu ý rằng đối với một số nhóm ID, có thể có nhiều bản copy giữa các chip TCAM, do đó chúng ta cần phải cập nhật tất cả các bản sao đó.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Labovitz, C., Malan, G.R., and Jahanian, F., Internet routing instability, IEEE/ACM Trans. Networking 1999; 6(5):515–528.
2. Shah, D. and Gupta, P., Fast updating algorithms for TCAMs, IEEE Micro 2001; 21(1):36–47.
3. Weidong Wu, Bingxin Shi, and Feng Wang, E cient location of free spaces inffi TCAM to improve router performance, International Journal of Communication Systems 2005; 18(4):363–371.
4. Kobayashi, M., Murase, T., and Kuriyama, A., A longest prefix match search engine for multi-gigabit IP processing. Robert Walp and Ian F. Akyildiz eds., Proceedings of the International Conference on Communications (ICC 2000), New Orleans, LA, 2000, New York: IEEE Press, 1360–1364.
5. Panigrahy, R. and Sharma, S., Reducing TCAM power consumption and increasing throughput, In Raj Jain Dhabaleswar and K. Panda eds., Proceedings of 10th Symp. High- Performance Interconnects (HOTI 02), Stanford, California, 2002, New York: IEEE CS Press, 107–112.
6. Zane, F., Narlikar, G., and Basu, A., CoolCAMs: Power-e cient TCAMs forffi forwarding engines. Eric A. Brewer and Kin K. Leung eds., Proceedings of IEEE INFOCOM, San Francisco, CA, 2003, New York: IEEE Press, 42–52.
7. Liu, H., Routing table compaction in ternary CAM, IEEE Micro 2002; 22(1):58–64. 8. Ravikumar, V.C. and Rabi Mahapatra Laxmi N., Bhuyan, EaseCAM: an energy and storage effi cient TCAM-based router architecture for IP lookup, Computers, IEEE Transactions 2005; 54(5):521–533.
9. Brayton, R.K., et a l ., Logic minimizat ion a lgor ithms for VLSI synthesi s , Kluwer Academic Publ i shers , Boston, 1984.
10. Eddie Kohler, Jinyang Li, and Vern Paxson, Scott Shenke, Observed Structure of Addresses in IP Tra c, In Christophe Diot and Balachander Krishnamurthy eds., Proceedingsffi of the 2nd ACM SIGCOMM Workshop on Internet measurement, Marseille, France, 2002, New York: IEEE Press, 2002:153–166.
11. Funda Ergun, Suvo Mittra, Cenk Sahinalp, Jonathan Sharp, and Rakesh Sinha, A dynamic lookup scheme for bursty access patterns, IEEE Infocom 2001, Anchorage, Alaska, April 22–26, 2001.
12. Lin, S. and McKeown, N., A simulation study of IP switching. Proceedings ACM SIGCOMM, 1997.
13. Weidong Wu, Bingxin, Shi, Jian Shi, and Ling Zuo, Power e cient TCAMs forffi bursty access patterns, IEEE Micro 2005; 25(4):64–72.
14. Zheng, K., Hu, C.C., Lu, H.B., and Liu, B., An ultra high throughput and power effi cient TCAM-based IP lookup engine. Proceedings of IEEE INFOCOM’04, 3, 2004, pp. 1984– 1994.
15. William H. Press, et al., Numerical Recipes in C++: h e Art of Scientifi c Computing, pp. 357–358, Cambridge University Press, 2002.