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关于政府网站建设的研究报告,最近一周热点新闻,ps怎样做网站大图,建网站网站建设基于 Ryu控制器 在 VM1--OVS--VM2 的简单拓扑中实现流量自动下发(流表动态安装)的完整案例。通过该案例,当VM1与VM2首次通信时,Ryu控制器会动态学习路径并下发流表,后续流量将直接由交换机转发,无需控制器介…

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基于 Ryu控制器VM1--OVS--VM2 的简单拓扑中实现流量自动下发(流表动态安装)的完整案例。通过该案例,当VM1与VM2首次通信时,Ryu控制器会动态学习路径并下发流表,后续流量将直接由交换机转发,无需控制器介入。


1. 环境准备

(1) 拓扑结构
VM1 (10.0.0.1) <--> Open vSwitch (OVS) <--> VM2 (10.0.0.2)
  • OVS:模拟软件交换机,运行OpenFlow协议(如OpenFlow 1.3)。
  • Ryu控制器:负责动态下发流表。
  • VM1/VM2:可以是虚拟机、容器或Mininet模拟的主机。
(2) 工具依赖
  • Mininet:用于快速创建虚拟网络拓扑(可选,但推荐用于实验)。
  • Open vSwitch:安装并启动OVS服务。
  • Ryu控制器:已安装ryu Python库。

2. 实现步骤

(1) 创建网络拓扑

使用Mininet创建拓扑(若使用真实虚拟机,可跳过此步):

# 启动Mininet,创建一个OVS交换机连接两个主机
sudo mn --topo single,2 --mac --switch ovsk,protocols=OpenFlow13 --controller remote
  • --switch ovsk:指定使用Open vSwitch。
  • --controller remote:指定Ryu控制器IP(默认连接到本地127.0.0.1:6653)。
(2) 编写Ryu自动下发流表应用

创建一个Python文件(如auto_flow.py),实现以下逻辑:

from ryu.base import app_manager
from ryu.controller import ofp_event
from ryu.controller.handler import MAIN_DISPATCHER, CONFIG_DISPATCHER
from ryu.controller.handler import set_ev_cls
from ryu.ofproto import ofproto_v1_3class AutoFlow(app_manager.RyuApp):OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_3.OFP_VERSION]  # 使用OpenFlow 1.3def __init__(self, *args, **kwargs):super(AutoFlow, self).__init__(*args, **kwargs)self.mac_to_port = {}  # 记录MAC地址到交换机端口的映射@set_ev_cls(ofp_event.EventOFPSwitchFeatures, CONFIG_DISPATCHER)def switch_features_handler(self, ev):# 交换机连接时,下发默认流表(丢弃未知流量)datapath = ev.msg.datapathofproto = datapath.ofprotoparser = datapath.ofproto_parser# 添加默认的table-miss流表项,将未知流量发送到控制器match = parser.OFPMatch()actions = [parser.OFPActionOutput(ofproto.OFPP_CONTROLLER, ofproto.OFPCML_NO_BUFFER)]self.add_flow(datapath, 0, match, actions)@set_ev_cls(ofp_event.EventOFPPacketIn, MAIN_DISPATCHER)def packet_in_handler(self, ev):# 处理Packet-In事件,动态学习MAC地址并下发流表msg = ev.msgdatapath = msg.datapathofproto = datapath.ofprotoparser = datapath.ofproto_parserin_port = msg.match['in_port']# 解析以太网帧头部pkt = packet.Packet(msg.data)eth = pkt.get_protocols(ethernet.ethernet)[0]dst_mac = eth.dstsrc_mac = eth.src# 记录MAC地址与端口的映射关系self.mac_to_port.setdefault(datapath.id, {})self.mac_to_port[datapath.id][src_mac] = in_port# 如果目标MAC已学习,下发流表;否则泛洪if dst_mac in self.mac_to_port[datapath.id]:out_port = self.mac_to_port[datapath.id][dst_mac]else:out_port = ofproto.OFPP_FLOOD  # 泛洪# 构造动作列表actions = [parser.OFPActionOutput(out_port)]# 如果非泛洪,则下发流表以加速后续流量if out_port != ofproto.OFPP_FLOOD:match = parser.OFPMatch(in_port=in_port, eth_dst=dst_mac)self.add_flow(datapath, 1, match, actions)# 发送数据包到目标端口out = parser.OFPPacketOut(datapath=datapath,buffer_id=msg.buffer_id,in_port=in_port,actions=actions)datapath.send_msg(out)def add_flow(self, datapath, priority, match, actions):# 下发流表到交换机ofproto = datapath.ofprotoparser = datapath.ofproto_parser# 构造FlowMod消息inst = [parser.OFPInstructionActions(ofproto.OFPIT_APPLY_ACTIONS, actions)]mod = parser.OFPFlowMod(datapath=datapath,priority=priority,match=match,instructions=inst)datapath.send_msg(mod)
(3) 启动Ryu控制器

运行自定义的Ryu应用:

ryu-manager --verbose auto_flow.py
  • --verbose:显示详细日志,便于调试。
(4) 测试流量触发流表下发

在Mininet或真实环境中执行以下操作:

# 在VM1上ping VM2(首次触发Packet-In)
mininet> h1 ping h2
  • 第一次Ping:OVS无流表匹配,数据包发送到控制器,Ryu学习MAC地址并下发流表。
  • 后续Ping:流量直接由交换机转发(查看OVS流表确认):
    sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows ovs-switch
    

3. 关键机制解析

  1. 流表初始化

    • 交换机连接时,控制器下发默认流表(优先级0),将未知流量重定向到控制器。
  2. MAC学习

    • Packet-In事件发生时,控制器记录源MAC地址和入端口,构建MAC表。
  3. 动态流表下发

    • 若目标MAC地址已学习,控制器下发精确匹配的流表(优先级1),后续流量直接转发。
    • 若未学习,则泛洪(Flood)数据包以发现目标主机。

4. 验证与调试

(1) 查看OVS流表
sudo ovs-ofctl -O OpenFlow13 dump-flows ovs-switch

输出示例:

cookie=0x0, duration=10s, table=0, priority=1,dl_dst=00:00:00:00:00:02 actions=output:2
cookie=0x0, duration=5s, table=0, priority=0 actions=CONTROLLER:65535
(2) 抓包验证

在OVS上抓包,观察首次Ping的ICMP请求经过控制器,后续请求直接转发:

sudo tcpdump -i ovs-switch-eth1  # 监控VM1连接的端口

5. 扩展场景

  • 多交换机拓扑:在更复杂的拓扑中,Ryu可通过LLDP协议自动发现网络拓扑,实现跨交换机流表下发。
  • QoS策略:在add_flow方法中添加Meter表限速动作。
  • 安全控制:结合MAC白名单或IP黑名单动态拦截流量。

总结

通过此案例,可以看到Ryu如何利用Packet-In事件动态学习网络状态并下发流表,实现类似传统交换机的自学习功能,同时保留了SDN的可编程优势。此方案适用于小型网络或实验环境,若需高性能生产部署,可结合硬件加速或分布式控制器架构。

http://www.dtcms.com/wzjs/235551.html

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