随着网络的快速发展,传统网络灵活度低,已经不能够满足当前的需求。近些年来,软件定义网络(Software-defined Network,SDN)受到了广泛关注,并且得到了快速发展。SDN是一种新型的网络架构,它对控制平面和数据平面进行了解耦,控制平面对数据平面设备进行集中控制,拥有全局网络视图,能够更方便地获得网络状态信息,通过编程可以实现更多的新功能,部署管理也变得更为方便。Open Flow协议是SDN最为流行的一种标准协议,然而Open Flow交换机进行流表匹配需要使用成本高、功率大的TCAM,存储流表项的流表空间受到了极大的限制,影响了交换机的转发性能。因此,需要在不增加TCAM的情况下让交换机存储更多的流表项,提高流表空间的利用率。本文将对Open Flow交换机流表存储优化问题进行研究,本文的工作内容主要包括以下几个方面:(1)首先,对Open Flow流表项超时机制的特点、数据流的主要特征以及超时值设置的控制权进行了分析,然后在此基础上,设计了一种在交换机中运行的流表项自适应超时机制。该机制使用两级流表架构,把流表分为了主流表和次级流表,主流表的流表项优先级更高,针对流到达时间的特点,对超时进行动态调整,依托两级流表,把有可能会失效的流表项下放到次级流表,以期更有效地删除无效的流表项,提高流表空间的利用率。最后,对该机制进行仿真测试,通过对比测试,发现该机制可以提高空闲流表空间的利用率,能够有效地减少Packet-in数量,以此来降低控制器负担,减小通信开销。(2)由于SDN架构的优势,控制器可以很方便地获取网络状态信息,由此本文基于蚁群算法提出了一种ACO-BRA算法。ACO-BRA算法利用时延、带宽和流表空间占用率这些网络状态信息来降低数据包传送的时延,避免单个交换机的流表空间溢出影响转发。之后,进行了模型设计,并搭建实验平台,通过对比Dijkstra算法和蚁群算法,发现本文提出的算法时延更低,更能灵活利用整个网络的资源进行路由,减缓单个交换机流表空间耗尽时间的到来。