基于索引和位图构建的高性能数据报匹配结构

写了两篇命题作文后，一发不可收拾了...要北京出差，走之前再搞两篇！(写于2015/03/21晚，次日进京)
       我在描述数据包分类Dimension Tree结构的时候，大量使用了二叉树结构，这就意味着我必须不断的左拐右拐，而到底哪里拐，免不了的是比较。我需要免除比较操作，这怎么可能？当然有可 能，空间换时间。并且，空间占用不能太大，以利于Cache的利用率。于是我想到了索引，就是类似MMU页表那样的。不可避免地，我再次遇到了空间复杂度 的问题...

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区间/规则转为位图

如果能够直接索引区间，那么区间就可以用数组表示，进而，该区间上覆盖的规则则可以是一个位图，对于16bit的域来讲，直接做索引也不过2^16条索引项，每个索引项指向一个索引，即区间数组下标。整个结构如下图所示：

这几乎就是Dimension Tree并行模式的内部实现，而且特别适合硬件实现，它足够规则和简单。
       非常直观，以至于没必要解释什么！然而这个结构是如何构建的呢？位图的构建非常简单，不必多讲，关键是索引表的构建，也不难，按照区间分割情况一个一个将 65535个表项填充，就像构建页目录，页表那样。然而值得解释的是，这里的每个匹配域只有16bit，如果再多的话，占用内存将会疯涨！比如如何匹配 32bit的IP地址！这确实是一个问题。

32位IP地址的匹配

这是我一直考虑的问题，而在近日，我找到了方案！这要归功于我发现了上面的索引/位图匹配结构。
       虽然这个结构只能匹配16bit的域大于16bit将会造成巨量内存占用...)，但是它包含了很多的思想。其中最重要的就是，数据如何通过第三张表来进 行压缩，即实现数据共享，这好像是数据库的范畴，但是思想是普遍的。如果解决了这个问题，我几乎就可以设计出一个新的IPv4路由查找表的结构了。我真的 设计出了，但这是下一篇文章的内容。

本文标题：基于索引和位图构建的高性能数据报匹配结构
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