5G技术和IPv6技术的深度融合和应用普及,使IP地址资源紧张的局面得到明显改善,网络中业务类型和数据流量急剧上升。然而,随着网络规模不断地扩张,网络结构也变得非常复杂,异常流量不断增多,这给网络监控带来了极大挑战。现有的网络监控技术存在着异常流量监测困难、网络数据包获取不完整等问题,远远无法达到细粒度网络监控的要求。基于此,本文提出轻量级细粒度网络流量监控机理和方法,用于监控网络的实时状态,当网络中存在异常流量信息时,互联网服务提供商（Internet Service Provider,ISP）能够对其进行分析和处理。本文的主要研究内容及创新工作如下:1.本文通过对现有网络流量监控方法和技术的分析,基于NetFlow网络流量监技术,提出轻量级细粒度网络流量监控机制和方法。现有的基于NetFlow网络流量监控技术无法获取到完整的数据包信息,且需要投入大量的资源向交换机、路由器等转发设备部署协议,极大提高了运营商的投入成本。针对此问题,本文提出一种网络流量监控系统,网络管理员通过查询某条具体路径,向可编程路由器布置镜像规则,来获取相应的流量信息,从而对任何流量进行细粒度的监控。网路操作员将高级监控查询和监控成本作为输入,监控系统将自行确定进行镜像的流量,并且快速确定镜像规则放置的位置,这些镜像规则在降低网络监控成本同时最大化覆盖网络监控的范围。2.本文以网络中具体IP出发点,在以花费最低监控成本和获取完整IP报文的目的下,设计关键点镜像算法和区域边界镜像算法。关键点采样算法获取的是连续的流量,即一条IP地址在网络中转发的完整路径;而边界镜像算法是要确定需要查询的流量的范围。同时,本文对关键点采样算法和区域边界镜像算法进行仿真对比分析,相较于其它算法,本文提出的算法所需要的监控花费和增益都取得较好的效果。3.本文实现了所提的网络流量监控系统,并展示了系统的扩展性。可以在秒级时间内计算出复杂网络的调度和查询大小,并且可以在当前路由器的限制范围内生成大量镜像规则。最后本文对算法进行了整体仿真对比分析,仿真结果表明本文提出的轻量级细粒度网络流量测量理论和方法是可行的。