一、ryu控制器安装
ryu控制器是一款使用Python开发的控制器,因此我们需要先安装Python以及pip,然后在命令行窗口运行“pip install ryu”命令即可完成ryu控制器的安装。
二、ryu控制器编程实践
ryu控制器编程相对于其他控制器,有着更加简便易行的方法。我们可以直接在控制器中引入各种包,如OpenFlow协议包,可以使用它来自定义控制器的行为,比如下发流表、修改流表、获得拓扑信息等等。
from ryu.base import app_manager
from ryu.controller import ofp_event
from ryu.controller.handler import MAIN_DISPATCHER
from ryu.controller.handler import set_ev_cls
from ryu.ofproto import ofproto_v1_0
class MyRyu(app_manager.RyuApp):
OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_0.OFP_VERSION]
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(MyRyu, self).__init__(*args, **kwargs)
@set_ev_cls(ofp_event.EventOFPSwitchFeatures, MAIN_DISPATCHER)
def switch_features_handler(self, ev):
datapath = ev.msg.datapath
ofproto = datapath.ofproto
parser = datapath.ofproto_parser
match = parser.OFPMatch()
actions = [parser.OFPActionOutput(ofproto.OFPP_FLOOD)]
inst = [parser.OFPInstructionActions(ofproto.OFPIT_APPLY_ACTIONS, actions)]
mod = parser.OFPFlowMod(datapath=datapath, priority=0, match=match, instructions=inst)
datapath.send_msg(mod)
三、ryu控制器启动失败
在我们的实际操作过程中,有可能会出现ryu控制器启动失败的情况。此时,我们需要排查问题所在,通常的做法是查看控制器输出的错误信息。 一般情况下,启动失败是因为端口被占用或版本不兼容等问题。我们可以通过修改端口号、调整版本等方式解决该问题。
四、ryu控制器下发流表
下发流表是ryu控制器中十分重要的一步操作,通过下发流表,我们可以实现各种路由、转发等功能,从而使控制器更加灵活。下面是一个简单的下发流表实例:
def add_flow(self, datapath, priority, match, actions, idle_timeout=0, hard_timeout=0):
ofproto = datapath.ofproto
parser = datapath.ofproto_parser
inst = [parser.OFPInstructionActions(ofproto.OFPIT_APPLY_ACTIONS, actions)]
if idle_timeout and hard_timeout:
mod = parser.OFPFlowMod(datapath=datapath, priority=priority, idle_timeout=idle_timeout, hard_timeout=hard_timeout, match=match, instructions=inst)
else:
mod = parser.OFPFlowMod(datapath=datapath, priority=priority, match=match, instructions=inst)
datapath.send_msg(mod)
五、ryu控制器编程
ryu控制器编程就是自定义控制器的行为,比较典型的即是下发流表,还有获取网络拓扑信息等。 下面是一个获得网络拓扑信息的简单代码示例:
from ryu.topology import event, switches
from ryu.topology.api import get_switch, get_link
from ryu.base import app_manager
from ryu.controller import ofp_event
from ryu.controller.handler import MAIN_DISPATCHER
from ryu.controller.handler import set_ev_cls
class ShortestForwarding(app_manager.RyuApp):
OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_0.OFP_VERSION]
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(ShortestForwarding, self).__init__(*args, **kwargs)
self.topology_api_app = self
self.net = {}
self.paths = {}
self.shortest_paths = self.get_shortest_paths
def get_shortest_paths(self, src, dst, weight):
graph = self.net
shortest_paths = {src: (0, [src])}
visited = set()
nodes = set(graph.keys())
while nodes:
curr_node = None
for node in nodes:
if node in visited:
continue
if curr_node is None:
curr_node = node
elif shortest_paths[node][0] < shortest_paths[curr_node][0]:
curr_node = node
if curr_node is None:
break
nodes.remove(curr_node)
visited.add(curr_node)
curr_weight = shortest_paths[curr_node][0]
for edge in graph[curr_node]:
weight = curr_weight + graph[curr_node][edge]
if edge.dst in visited:
continue
if edge.dst not in shortest_paths:
shortest_paths[edge.dst] = (weight, shortest_paths[curr_node][1] + [edge.dst])
elif weight < shortest_paths[edge.dst][0]:
shortest_paths[edge.dst] = (weight, shortest_paths[curr_node][1] + [edge.dst])
paths = {}
for dst in shortest_paths:
if dst == src:
continue
path = shortest_paths[dst][1]
path.reverse()
paths[dst] = path
return paths
六、ryu控制器是轻量型集中式控制器
ryu控制器是一种轻量型的、基于OpenFlow的集中式控制器。它使用Python进行编写,提供了各种单元测试、性能测试等功能。 因为它的轻量级特性,所以在小规模的网络拓扑下,使用ryu控制器即可实现网络控制的目的。
七、ryu控制器怎么打开
在运行ryu控制器之前,我们需要先确定所需要使用的监听端口,通常情况下默认为6633。 接下来,在终端窗口中输入“ryu-manager --verbose ryu.app.simple_switch”命令即可启动ryu控制器。
八、ryu控制器的作用
ryu控制器的主要作用是实现OpenFlow协议的控制,能够对网络流量进行监控、分析、控制等。 因为其可编程性,使得我们在网络拓扑下能够通过编写代码实现各种自定义功能。
九、ryu控制器之间能通信吗
ryu控制器之间是可以互相通信的,基于TCP/IP协议。在进行实际的控制过程中,常常需要多个控制器之间进行协作,实现更加复杂的网络拓扑控制目的。
十、ryu控制器搭建网络拓扑
在使用ryu控制器的时候,我们需要先构建一个网络拓扑,然后在控制器中对其进行管理和控制。 以下是一个简单的网络拓扑搭建代码示例:
from mininet.net import Mininet
from mininet.topo import Topo
from mininet.node import RemoteController
from mininet.cli import CLI
from mininet.log import setLogLevel
class MyTopo(Topo):
def __init__(self, **opts):
Topo.__init__(self, **opts)
s1 = self.addSwitch('s1')
s2 = self.addSwitch('s2')
h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.addHost('h2')
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s2)
self.addLink(s1, s2)
if __name__ == '__main__':
setLogLevel('info')
topo = MyTopo()
net = Mininet(topo=topo, controller=lambda name: RemoteController(name, ip='127.0.0.1'), listenPort=6633)
net.start()
CLI(net)
net.stop()
通过以上操作,我们便可以成功地搭建一个简单的网络拓扑。