题目：基于NetFlow的网络流量数据采集和存储方法的研究与实现

网络流量分析是网络管理中的一个重要方面，对于监控网络运行状况，了解网络应用分布情况，从而改善网络服务质量，实施网络规划有着重要意义。随着网络规模和复杂程度的日益增长，庞大的网络流量也给网络测量与分析工作带来了巨大挑战。 NetFlow技术是当前广泛采用的流量测量技术之一。本文采用NetFlow技术，对高速网络环境下的流量采集、数据处理及存储组织方法进行研究，设计并实现了一个基于NetFlow的流量分析系统的后台数据采集与存储系统，为流量分析提供有力的基础数据支持。 本文的主要工作和取得的成果有： 1、采用多线程的数据采集和处理技术，设计并实现了一个双链表流量数据缓存接收机制，确保数据接收不中断，有效解决了高速网络采集易丢包的问题，提高了采集可靠性。 2、将流生存时间等因素引入聚合策略的设计中，结合数据仓库多重粒度理论，提出了一种多粒度的流量聚合处理机制，并设计实现了基于hash原理的聚合流快速匹配算法，对大量原始数据进行有效整理和压缩。 3、在流量聚合的同时建立原始数据备用层，为高速网络环境的流量分析提供高效全面的数据支持。对于庞大的原始数据，结合网络流量普遍存在的“80/20”分布特性，提出了一种基于优先队列的大流标识法，实现了在流量损失很小的前提下对数据量的大幅缩减，有效提高系统处理性能，优化数据存储。 4、借鉴“滑动窗口”工作原理，设计实现了与聚合流匹配方法相适应的数据转存与内存清理机制，确保内存中的聚合流及时准确地转存到数据库中。还结合网络流特点，设计了可支持高效数据查询的数据存储组织方式，并给出了具体的查询策略。 系统实际运行测试证明，本文实现的流量采集与存储系统具有良好的性能表现和可扩展性，可适应高速网络大流量数据的采集。