C语言实现基于流的加权公平队列

时间: 2023-12-11 15:02:44 浏览: 64
以下是一个基于C语言的简单实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <time.h> // 定义流结构体 typedef struct flow { int id; // 流ID int weight; // 流权重 int length; // 流数据包数量 int *packet_length; // 每个数据包的长度 int *packet_time; // 每个数据包的到达时间 } flow_t; // 定义数据包结构体 typedef struct packet { int flow_id; // 数据包所属流ID int packet_length; // 数据包的长度 int arrival_time; // 数据包的到达时间 } packet_t; // 定义队列结构体 typedef struct queue { int length; // 队列数据包数量 int max_length; // 队列最大长度 packet_t *packets; // 数据包数组 } queue_t; // 定义比较函数 int compare(const void *p1, const void *p2) { packet_t *packet1 = (packet_t *)p1; packet_t *packet2 = (packet_t *)p2; return packet1->arrival_time - packet2->arrival_time; } // 计算流传输速率上限 int calculate_rate(int weight, int max_weight, int max_rate) { return weight * max_rate / max_weight; } // 初始化流 void init_flow(flow_t *flow, int id, int weight, int length, int max_packet_length, int max_rate) { flow->id = id; flow->weight = weight; flow->length = length; flow->packet_length = (int *)malloc(length * sizeof(int)); flow->packet_time = (int *)malloc(length * sizeof(int)); int i; for (i = 0; i < length; i++) { flow->packet_length[i] = rand() % max_packet_length + 1; if (i == 0) { flow->packet_time[i] = 0; } else { flow->packet_time[i] = flow->packet_time[i-1] + rand() % max_rate + 1; } } } // 初始化队列 void init_queue(queue_t *queue, int max_length) { queue->length = 0; queue->max_length = max_length; queue->packets = (packet_t *)malloc(max_length * sizeof(packet_t)); } // 添加数据包到队列 void add_packet_to_queue(queue_t *queue, packet_t *packet) { if (queue->length < queue->max_length) { queue->packets[queue->length] = *packet; queue->length++; } } // 从队列中取出数据包 void get_packet_from_queue(queue_t *queue, int index, packet_t *packet) { *packet = queue->packets[index]; int i; for (i = index; i < queue->length - 1; i++) { queue->packets[i] = queue->packets[i+1]; } queue->length--; } // WFQ算法 void wfq(flow_t *flows, int num_flows, int max_weight, int max_rate, int max_packet_length, int max_queue_length) { // 初始化队列 queue_t *queues = (queue_t *)malloc(num_flows * sizeof(queue_t)); int i; for (i = 0; i < num_flows; i++) { init_queue(&queues[i], max_queue_length); } // 初始化数据包 packet_t *packets = (packet_t *)malloc(num_flows * max_queue_length * sizeof(packet_t)); int num_packets = 0; for (i = 0; i < num_flows; i++) { int j; for (j = 0; j < flows[i].length; j++) { packet_t packet; packet.flow_id = i; packet.packet_length = flows[i].packet_length[j]; packet.arrival_time = flows[i].packet_time[j]; packets[num_packets] = packet; num_packets++; } } // 按到达时间排序 qsort(packets, num_packets, sizeof(packet_t), compare); // WFQ算法主循环 int current_time = 0; while (num_packets > 0) { // 计算每个流的传输速率上限 int max_rate_per_flow[num_flows]; int sum_weight = 0; for (i = 0; i < num_flows; i++) { sum_weight += flows[i].weight; } for (i = 0; i < num_flows; i++) { max_rate_per_flow[i] = calculate_rate(flows[i].weight, sum_weight, max_rate); } // 计算每个流的虚拟时刻 int virtual_time[num_flows]; for (i = 0; i < num_flows; i++) { virtual_time[i] = current_time - flows[i].packet_time[0]; if (virtual_time[i] < 0) { virtual_time[i] = 0; } virtual_time[i] = virtual_time[i] * max_rate_per_flow[i] / max_rate; } // 选择队列并公平分配数据包 for (i = 0; i < num_flows; i++) { if (queues[i].length > 0) { int j; for (j = 0; j < queues[i].length; j++) { virtual_time[i] += queues[i].packets[j].packet_length * max_rate_per_flow[i] / max_rate; } } } int min_virtual_time = virtual_time[0]; int min_flow_id = 0; for (i = 1; i < num_flows; i++) { if (virtual_time[i] < min_virtual_time) { min_virtual_time = virtual_time[i]; min_flow_id = i; } } packet_t packet; get_packet_from_queue(&queues[min_flow_id], 0, &packet); printf("Transmit packet from Flow %d, Packet Length %d, Arrival Time %d, Transmit Time %d\n", packet.flow_id, packet.packet_length, packet.arrival_time, current_time); flows[packet.flow_id].packet_length[0] -= packet.packet_length; if (flows[packet.flow_id].packet_length[0] == 0) { flows[packet.flow_id].length--; if (flows[packet.flow_id].length > 0) { flows[packet.flow_id].packet_length++; flows[packet.flow_id].packet_time++; } } // 将新到达的数据包加入队列 int j = 0; while (j < num_packets && packets[j].arrival_time <= current_time) { add_packet_to_queue(&queues[packets[j].flow_id], &packets[j]); j++; } for (i = j; i < num_packets; i++) { packets[i-j] = packets[i]; } num_packets -= j; // 更新时间 current_time++; } // 释放内存 for (i = 0; i < num_flows; i++) { free(queues[i].packets); } free(queues); free(packets); } int main() { srand(time(NULL)); int num_flows = 5; flow_t flows[num_flows]; init_flow(&flows[0], 0, 1, 10, 1000, 10000); init_flow(&flows[1], 1, 2, 5, 2000, 10000); init_flow(&flows[2], 2, 3, 8, 1500, 10000); init_flow(&flows[3], 3, 4, 6, 2500, 10000); init_flow(&flows[4], 4, 5, 7, 1800, 10000); wfq(flows, num_flows, 15, 10000, 3000, 100); return 0; } ``` 以上是一个简单的实现,实际应用中还需要考虑更多的情况和细节,比如数据包丢失、优化算法效率等问题。
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