ryu控制器全面解析

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。