HiPAC高性能规则匹配算法之查找过程

收到一封邮件,有位朋友觉得我误解了nf-HiPAC,如此的一个高性能算法怎能被什么传统的hash,tree之类的胁迫。是啊,HiPAC是一个很猛的算法,文档也比较少,这就更加增加了其神秘感,但是这决不意味着它是不可理解的,相反,它的思想很简单。

       HiPAC算法本质上是一种基于优先级的区间匹配算法,怎么理解呢?我们把匹配域定义成一个连续的区间,那么每一条Rule则定义了该区间的一段子区间,如果多条规则覆盖了相同的子区间,那么就涉及到了优先级的问题,这个在防火墙的访问控制列表中很有用,在存在多条Rule的情况下,先定义的那条Rule优先级最高。用一幅图表示上面的陈述会比较好些:

HiPAC高性能规则匹配算法之查找过程

在上图中,定义了5条Rule,其中Rule1的优先级最高,Rule5优先级最低,表示在图上就是从下到上优先级逐次降低。按照上图所示,各个区间的匹配如下:

区间1:匹配Rule5;
区间2:匹配Rule3,Rule5;
区间3:匹配Rule2,Rule3,Rule5;
区间4:匹配Rule2,Rule3,Rule4,Rule5;
区间5:匹配Rule1,Rule2,Rule3,Rule4,Rule5;
区间6:匹配Rule1,Rule3,Rule4,Rule5;
区间7:匹配Rule1,Rule4,Rule5;
区间8:匹配Rule1,Rule4;
区间9:匹配Rule4;
区间10:没有任何Rule匹配!

如果一个match落在了区间5,那么它到底匹配哪个Rule呢?在区间5从下到上贯穿一条线,首先穿透的是Rule1,因为它的优先级最高,所以便匹配Rule1;如果一个match落在了区间2呢,从下到上最先贯穿Rule3,因此它便匹配Rule3;如果一个match落在了区间1,那么由于只贯穿了Rule5,因此就匹配Rule5;如果落在了区间10,很抱歉,没有任何一条Rule被贯穿,说明没有任何规则被匹配!

       基本就是这样的!那么可能你会问,如果有多个match怎么办?比如下面的规则,我当然以我们最熟悉的iptables举例,虽然我要将HiPAC移植到iptables还需要几个周末:

iptables -A FORWARD -s $ip1 -d $ip2 -p udp -j DROP

在这个规则里,我一共展示了3个match,分别是ip1,ip2,udp,因此就需要3个上面的图吗?是的!这就是所谓的多维HiPAC匹配,只是个词汇罢了,我不喜欢引申定义。由于第一张图在某些区间已经排除了若干Rule,因此后面的图中很多的Rule便不用画出来了。

       为了展示一下整理的查找过程,我画了一个相对简单的图,一共3个match,具体的匹配过程都在图里面,就不再用文字细说了:

HiPAC高性能规则匹配算法之查找过程

关于HiPAC算法要说的是优先级匹配是关键,如果还需要继续匹配match,我们说就是延展了一个维度,查找顺着树继续向下,如果不需要继续匹配match了,那么就在当前区间从下向上贯穿一条线,首先碰触到的Rule就是匹配的规则。在上图中有很多的Rule都被画成了虚线,这是因为该条Rule在上一个层次或者说维度已经被排除了,因此画贯穿线时应该忽略掉虚线。

       如果理解了这个过程,就会发现它是超级高效的,无须回溯,无须依赖复杂的hash算法,无须依赖hash散列的程度,和输入数据无关,多少个匹配就有多少层,至于如何来维护这个算法,那就是实现问题了。本质上这还是一个树型数据结构,巧妙点在于其结构。

       本文仅仅给出了一个概览,至于HiPAC算法的插入,删除,查找,背后有很复杂的数学原理,作为工程技术人员,理解这些数学是必要的,虽然关于HiPAC的HOWTO不多,但是相关论文还是不少的。

       就为了回复一封邮件,又写了一篇文章,老婆和丈母娘在看《红高粱》的大结局,小小在玩iPad,我在餐桌上画那个复杂的图,这就是不喝酒的好处,否则此时我估计又在梦里云游了....白天忙了一天,对于论坛以及远方朋友的相求,我还是必应的,就当是学习了。不过,我还是希望晚上到家不再动任何技术问题,起初强制自己晚上不再喝酒不是为了搞网络技术的,也不是为了写代码的,而是想给自己充下电,充实一下自己的,看点历史,洗涤一下心灵,比如还可以学学烹饪,装潢设计之类的。

原文链接: https://blog.csdn.net/dog250/article/details/41220085

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