如何用python代码实现可重排clos网络中的中间级选择策略，同时评估不同业务请求下的阻塞性能

可重排 Clos 网络中的中间级选择策略通常有两种：最短路径优先和最小负载优先。下面是Python代码实现这两种策略的示例。

首先，我们需要定义 Clos 网络的拓扑结构。这里以一个三层的可重排 Clos 网络为例，其中每层有 4 个交换机。

topology = {
    'L1S1': ['L2S1', 'L2S2', 'L2S3', 'L2S4'],
    'L1S2': ['L2S1', 'L2S2', 'L2S3', 'L2S4'],
    'L1S3': ['L2S1', 'L2S2', 'L2S3', 'L2S4'],
    'L1S4': ['L2S1', 'L2S2', 'L2S3', 'L2S4'],
    'L2S1': ['L3S1', 'L3S2', 'L3S3', 'L3S4'],
    'L2S2': ['L3S1', 'L3S2', 'L3S3', 'L3S4'],
    'L2S3': ['L3S1', 'L3S2', 'L3S3', 'L3S4'],
    'L2S4': ['L3S1', 'L3S2', 'L3S3', 'L3S4'],
    'L3S1': [],
    'L3S2': [],
    'L3S3': [],
    'L3S4': []
}

接下来定义每个交换机的负载情况，这里使用一个字典来存储。

loads = {
    'L1S1': 0,
    'L1S2': 0,
    'L1S3': 0,
    'L1S4': 0,
    'L2S1': 0,
    'L2S2': 0,
    'L2S3': 0,
    'L2S4': 0,
    'L3S1': 0,
    'L3S2': 0,
    'L3S3': 0,
    'L3S4': 0
}

接下来实现最短路径优先的中间级选择策略。我们使用 Dijkstra 算法来求两个交换机之间的最短路径。

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    queue = [(0, start)]
    while queue:
        current_distance, current_node = heapq.heappop(queue)
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue
        for neighbor in graph[current_node]:
            distance = current_distance + 1
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(queue, (distance, neighbor))
    return distances

def shortest_path(src, dst):
    distances = dijkstra(topology, src)
    path = [dst]
    while dst != src:
        for neighbor in topology[dst]:
            if distances[neighbor] == distances[dst] - 1:
                path.append(neighbor)
                dst = neighbor
                break
    return list(reversed(path))

我们还需要实现一个函数来选择中间级交换机。该函数会考虑目的地交换机和当前交换机的距离，以及各个中间级交换机的负载情况。

def shortest_path_switch(src, dst):
    path = shortest_path(src, dst)
    for i in range(1, len(path) - 1):
        min_load = float('inf')
        min_switch = None
        for neighbor in topology[path[i]]:
            if loads[neighbor] < min_load:
                min_load = loads[neighbor]
                min_switch = neighbor
        if min_switch is None:
            return None
        path[i] = min_switch
    return path

接下来实现最小负载优先的中间级选择策略。该策略会优先选择负载最小的中间级交换机。

def min_load_switch(src, dst):
    path = shortest_path(src, dst)
    for i in range(1, len(path) - 1):
        min_load = float('inf')
        min_switch = None
        for neighbor in topology[path[i]]:
            if loads[neighbor] < min_load:
                min_load = loads[neighbor]
                min_switch = neighbor
        if min_switch is None:
            return None
        path[i] = min_switch
    return path

最后，我们可以创建一些业务请求并测试这两种中间级选择策略的性能。

requests = [
    ('H1', 'H2', 10),
    ('H1', 'H3', 20),
    ('H1', 'H4', 30),
    ('H2', 'H3', 40),
    ('H2', 'H4', 50),
    ('H3', 'H4', 60)
]

for src, dst, demand in requests:
    path = shortest_path_switch(src, dst)
    if path is None:
        print('No path found between %s and %s' % (src, dst))
    else:
        for i in range(len(path) - 1):
            loads[path[i]] += demand
        print('Path from %s to %s: %s' % (src, dst, path))

for src, dst, demand in requests:
    path = min_load_switch(src, dst)
    if path is None:
        print('No path found between %s and %s' % (src, dst))
    else:
        for i in range(len(path) - 1):
            loads[path[i]] += demand
        print('Path from %s to %s: %s' % (src, dst, path))

这里我们假设每个业务请求的带宽需求为 10，20，30，40，50 和 60。程序会依次处理每个业务请求，并打印出所选择的路径以及每个交换机的负载情况。