随着网络规模的不断扩大,网络异构程度不断加深,计算机网络变得日益复杂,迫切需要对网络的流量进行实时、在线的监控和管理。网络流量监测分析可以获得详细的流量特征,发现定位网络故障,指导网络运维、管理与规划设计。网络流量监测分析必须解决的一个技术难点是如何实现高速链路数据包捕获。由于受到硬件性能和操作系统开销的影响,目前常用的基于软件实现的网络流量监测分析系统只适用于百兆及以下速率的低速链路中。本文重点研究基于SMP系统的高速链路数据包捕获技术,提出单元标签算法,实现千兆网络双向链路流量采集;设计一种基于多空间内存共享的数据包捕获技术,显著提高数据包的捕获能力和捕获效率。该技术已经成功应用于下一代互联网网络监控管理系统中。论文的主要工作包括:(1)设计基于SMP系统开发高速链路数据包捕获的解决方案,提出的单元标签算法可以充分利用SMP系统的并行处理能力。通过为数据包缓存单元设置状态标签简化了多生产者单消费者之间的指针同步更新问题。通过缩小临界区范围提高SMP系统的并行处理能力,保留已有多生产者单消费者算法的优点。(2)通过深入分析网络监听技术和Linux操作系统数据包接收流程,结合共享内存和NAPI提出基于多空间内存共享的数据包捕获技术,减少数据包处理步骤和操作系统带来的开销,提高数据包的捕获能力和捕获效率。(3)结合单元标签算法和多空间内存共享技术实现基于SMP系统的高速链路数据包捕获方案,利用并行处理技术完成双网卡的流量采集,通过共享内存的实现方式缩短数据包从网卡驱动到流量监测分析程序的传输路径。实验表明在通用PC服务器上实现本文提出的方案完全能够满足千兆链路的监测需求,数据包深度分析能力达到线速148.8万pps。