HiPAC高性能规则匹配算法之查找过程

收到一封邮件，有位朋友认为我误解了nf-HiPAC。如此的一个高性能算法怎能被什么传统的hash，tree之类的胁迫。是啊。HiPAC是一个非常猛的算法。文档也比較少，这就更加添加了其神奇感，可是这决不意味着它是不可理解的。相反。它的思想非常easy。

HiPAC算法本质上是一种基于优先级的区间匹配算法。怎么理解呢？我们把匹配域定义成一个连续的区间，那么每一条Rule则定义了该区间的一段子区间。假设多条规则覆盖了同样的子区间。那么就涉及到了优先级的问题。这个在防火墙的訪问控制列表中非常实用，在存在多条Rule的情况下，先定义的那条Rule优先级最高。用一幅图表示上面的陈述会比較好些：

在上图中。定义了5条Rule，当中Rule1的优先级最高，Rule5优先级最低。表示在图上就是从下到上优先级逐次减少。依照上图所看到的，各个区间的匹配例如以下：
区间1：匹配Rule5；
区间2：匹配Rule3。Rule5；
区间3：匹配Rule2，Rule3，Rule5；
区间4：匹配Rule2，Rule3。Rule4。Rule5；
区间5：匹配Rule1，Rule2，Rule3，Rule4，Rule5；
区间6：匹配Rule1，Rule3，Rule4，Rule5；
区间7：匹配Rule1，Rule4。Rule5；
区间8：匹配Rule1，Rule4；
区间9：匹配Rule4；
区间10：没有不论什么Rule匹配！

假设一个match落在了区间5。那么它究竟匹配哪个Rule呢？在区间5从下到上贯穿一条线，首先穿透的是Rule1。由于它的优先级最高，所以便匹配Rule1；假设一个match落在了区间2呢。从下到上最先贯穿Rule3，因此它便匹配Rule3。假设一个match落在了区间1，那么由于仅仅贯穿了Rule5。因此就匹配Rule5；假设落在了区间10，非常抱歉，没有不论什么一条Rule被贯穿。说明没有不论什么规则被匹配。
       基本就是这种。那么可能你会问，假设有多个match怎么办？比方以下的规则，我当然以我们最熟悉的iptables举例，尽管我要将HiPAC移植到iptables还须要几个周末：
iptables -A FORWARD -s $ip1 -d $ip2 -p udp -j DROP
在这个规则里。我一共展示了3个match，各自是ip1，ip2，udp，因此就须要3个上面的图吗？是的。这就是所谓的多维HiPAC匹配，仅仅是个词汇罢了，我不喜欢引申定义。

由于第一张图在某些区间已经排除了若干Rule，因此后面的图中非常多的Rule便不用画出来了。

为了展示一下整理的查找过程。我画了一个相对简单的图，一共3个match，详细的匹配过程都在图里面，就不再用文字细说了：

关于HiPAC算法要说的是优先级匹配是关键，假设还须要继续匹配match，我们说就是延展了一个维度。查找顺着树继续向下。假设不须要继续匹配match了，那么就在当前区间从下向上贯穿一条线，首先碰触到的Rule就是匹配的规则。

在上图中有非常多的Rule都被画成了虚线，这是由于该条Rule在上一个层次或者说维度已经被排除了，因此画贯穿线时应该忽略掉虚线。
       假设理解了这个过程，就会发现它是超级高效的。无须回溯，无须依赖复杂的hash算法，无须依赖hash散列的程度，和输入数据无关，多少个匹配就有多少层，至于怎样来维护这个算法，那就是实现问题了。本质上这还是一个树型数据结构。巧妙点在于其结构。
       本文仅仅给出了一个概览。至于HiPAC算法的插入，删除，查找。背后有非常复杂的数学原理，作为project技术人员，理解这些数学是必要的，尽管关于HiPAC的HOWTO不多，可是相关论文还是不少的。
       就为了回复一封邮件，又写了一篇文章，老婆和丈母娘在看《红高粱》的大结局，小小在玩iPad。我在餐桌上画那个复杂的图，这就是不喝酒的优点，否则此时我预计又在梦里云游了....白天忙了一天，对于论坛以及远方朋友的相求，我还是必应的，就当是学习了。

只是，我还是希望晚上到家不再动不论什么技术问题，起初强制自己晚上不再喝酒不是为了搞网络技术的，也不是为了写代码的，而是想给自己充下电。充实一下自己的，看点历史。洗涤一下心灵。比方还能够学学烹饪，装潢设计之类的。