一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法

摘要

该发明提供了一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，根据数据流和内容监控的特点，提出了集中式获取数据流和并行处理的负载均衡结构。针对不同业务在流量特性上的差异，采用静态负载调度和自适应负载调度相结合的负载均衡方法，高效地处理数据包；该方法同时考虑处理节点异常、并发会话等特殊情况，保证并行处理节点之间稳定、有效地运行。该发明能满足移动业务内容监控应用中对负载均衡的功能需求和性能需求。

权利要求

1.一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，其特征是：采用集中式获取高速数据流和并行处理的结构，通过业务分类、新会话判断，采用静态负载调度和自适应负载调度相结合分别处理不同业务类型的数据包；负载均衡方法具体步骤如下述：

1) 接收新的数据包，业务分类，输入数据包若为交互类业务数据包转至步骤2)，若为会话、流媒体类业务数据包转至步骤3)，如不属于监控业务范围内，则直接弃之不处理；

2) 静态负载调度，选择异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数，即i =XOR_SHIFT(x) mod N，其中输出i为处理节点标识，输入x是输入数据包所属会话的共同标识，mod为取余运算符，N为处理节点总数，将输入数据包发至处理节点i，回到步骤1)；

3) 新会话判断，查询会话信息Hash表，输入数据包若为新会话的首发包，转至步骤

4)，若为已有会话转至步骤5)；

4) 自适应负载调度，包括以下子步骤：

41) 获取各处理节点的周期采样负载信息 ，采用指数平滑法EMA计算各处理节点的负载预测值 ，其中j为采样时刻；

42) 根据各处理节点的负载预测值 和处理能力 ，用 计算各处理节点的加权负载 ；

43) 设处理节点负载能力的最大加权负载 为 最大值，处理节点负载能力的最小加权负载 为 最小值，并行处理节点之间均衡指数为 ，其中 ，并行处理节点之间均衡阈值 ，若并行处理节点之间均衡，即，转至子步骤44）；若并行处理节点之间不均衡，即 ，转至子步骤45）；

44) 数据包为新会话首发包且并行处理节点之间均衡时，计算i =XOR_SHIFT(x) mod N，将数据包发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表, 回到步骤1)；

45) 数据包为新会话首发包且并行处理节点之间不均衡时，判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值，并发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表, 回到步骤1)；若不是并发会话则转至子步骤46)；

46) 采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表, 回到步骤1)；

5) 查询会话信息Hash表，获得已有会话所分配的处理节点标识i，将输入数据包发送至处理节点i，并更新会话信息Hash表, 回到步骤1)。

2.根据权利要求1所述的一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，其特征是静态负载调度，选择异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数，即i =XOR_SHIFT(x) mod N，其中输出i为处理节点标识，输入x是输入数据包所属会话的共同标识，mod为取余运算符，N为处理节点总数；

异或和循环移位XOR_SHIFT，需选择异或位数Xnum和循环移位数Cnum；输入x划分为长度是Xnum的多个字段 ，各字段分别循环移位Cnum次，得到新字段，异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数计算如公式(1)示，i =XOR_SHIFT(x) mod N = (1)其中 为按位异或运算符。

3.根据权利要求1所述的一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，其特征是获取各处理节点的周期采样负载信息，采用指数平滑法EMA计算各处理节点的负载预测值，其中j为采样时刻；

是处理节点i在采样时刻j的负载值，时间序列 作

为处理节点i的周期采样负载信息，指数平滑法EMA用公式(2)计算负载预测值 ， ， (2)其中 是加权平滑常数, 为j时刻的指数平滑值。

4.根据权利要求1所述的一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，其特征是数据包为新会话首发包且并行处理节点之间不均衡时，判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值；

加权轮询法，即按加权负载 大小将处理节点排队，加权负载为 的处理节点min位于队首，优先级高；加权负载为 的处理节点Max位于队尾，优先级低；将接续到达的并发新会话按优先级从高到低轮询分发给各个处理节点。

5.根据权利要求1所述的一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，其特征是采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min；

最小加权负载法通过公式(3)计算出最小加权负载的处理节点min， (3)当处理节点当前满载或出现故障不可用时，处理节点设置 =0，则认为该节点的 无穷大，将通知负载均衡模块不再将负载发送至i，对剩余的正常节点进行计算；当处理节点i恢复正常，重新设置 ，继续接收数据包。

说明书

一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，它针对第三代移动通信技术背景下大规模用户群的数据流特点，合理分发数据流至处理节点，处理节点获取数据流后进行协议分析、数据还原、内容过滤等。该方法属于信息安全领域。

背景技术

[0002] 负载均衡(Load Balancing)主要讨论在各处理节点之间进行任务分配以及调度问题。负载均衡技术能让多个处理节点共同承担繁重的计算或任务，通过掌握网络中的数据流量状况，应选择合适的负载均衡算法，把任务合理均衡地分配出去，消除或避免负载不均、处理时间过长等瓶颈。

[0003] 负载均衡主要分为报文级负载均衡和流级负载均衡两种。报文级负载均衡的均衡粒度是单个报文。它一般使用随机调度、轮询调度等算法，可以实现报文级的均匀分配，实现简单，记录状态少，但是不能做到报文保序，属于相同流的报文会分配至不同处理节点，无法保证分析内容的完整性。流级负载均衡的均衡粒度是一条流或流束，一般采用Hash技术保证报文顺序及相关性，实现同流同宿，但是可能不能达到均匀分配流量。

[0004] 对于移动业务内容监控应用，需要考虑业务内容的数据还原，监控的业务类型以及业务流量特性，单纯的使用上述的任一种负载均衡方法都是不能够达到良好的负载均衡效果。

发明内容

[0005] 技术问题：为了解决现有的负载均衡方法对于内容监控应用的众多不足之处，本发明提出一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，不仅可以满足内容监控的功能需求，并且实现更好的负载均衡效果且实用、高速和可靠。

[0006] 技术方案：移动业务内容监控，需要处理从核心网分组域SGSN(GPRS服务支持节点)和GGSN(GPRS网关支持节点)网元设备中流经的双向高速、海量数据流。鉴于单个处理节点的处理能力有限，可以将网路数据分发至多个处理节点，即本发明采用集中式获取高速数据流和并行式处理的结构，如图1所示。该结构提高整个内容监控系统的处理能力。

[0007] 内容监控应用，首先需要解决单个会话的数据完整性：监控用户完整的通信业务内容，即应保证将原始业务上下文相关的所有网络数据包分发至同一处理节点进行协议解析、数据还原等处理。传统的报文保序是通过五元组标识(源IP地址，目的IP地址，源端口号，目的端口号，传输层协议类型)来辨识同一连接的数据报文。但是第三代移动业务中有些业务的相关协议不止一个，如VoIP(Voice over IP)业务的SIP(Session Initiation Protocol)、RTP(Real-time Transport Protocol)协议等、流媒体业务的RTSP(Real-time Streaming Protocol)、RTP协议等，各协议在使用时端口号并不一致。故对于多协议的通信业务，需要增加会话绑定部分，将属于同一业务的相关协议数据包都发送至同一处理节点。

[0008] 保证了会话完整性，仍需要考虑常见移动业务在流量特性的不同。交互类业务如WAP(Wireless Application Protocol)等其数据量较小，而对于会话类、流媒体类业务，例如VoIP和流媒体，数据量大且速度快。在保证会话完整性的前提下，需要将同会话的数据包都发送至同一处理节点。后类业务能在很短时间内产生大量数据包，迅速改变处理节点的负载状况，甚至使其超载，造成并行处理节点之间负载不均衡。

[0009] 考虑会话完整性和业务流量特性，本发明对于交互类业务和会话、流媒体类业务，分别采用不同的负载调度方法。

[0010] 本发明是一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，即采用集中式获取高速数据流和并行处理的结构，通过业务分类、新会话判断，采用静态负载调度和自适应负载调度相结合分别处理不同业务类型的数据包；负载均衡方法具体步骤如下述：

[0011] 1)接收新的数据包，业务分类，输入数据包若为交互类业务数据包转至步骤2)，若为会话、流媒体类业务数据包转至步骤3)，如不属于监控业务范围内，则直接弃之不处理；

[0012] 2)静态负载调度，选择异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数，即i＝XOR_SHIFT(x)mod N，其中输出i为处理节点标识，输入x是输入数据包所属会话的共同标识，mod为取余运算符，N为处理节点总数，将输入数据包发至处理节点i，回到步骤1)；

[0013] 3)新会话判断，查询会话信息Hash表，输入数据包若为新会话的首发包，转至步骤4)，若为已有会话转至步骤5)；

[0014] 4)自适应负载调度，包括以下子步骤：

[0015] 41)获取各处理节点的周期采样负载信息Loadi，j，采用指数平滑法EMA计算各处理节点的负载预测值 其中j为采样时刻；

[0016] 42)根据各处理节点的负载预测值 和处理能力Capacityi，用 计算各处理节点的加权负载LDi，j+1；

[0017] 43)设处理节点Max的加权负载LDMax，j+1为LDi，j+1最大值，处理节点min的加权负载LDmin，j+1为LDi，j+1最小值，并行处理节点之间均衡指数为η，其中 并行处理节点之间均衡阈值ηThreshold，若并行处理节点之间均衡，即η≤ηThreshold，转至子步骤44)；若并行处理节点之间不均衡，即η＞ηThreshold，转至子步骤45)；

[0018] 44)该数据包为新会话首发包且并行处理节点之间均衡，计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，将数据包发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；

[0019] 45)该数据包为新会话首发包且并行处理节点之间不均衡，判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值，并发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；若不是并发会话则转至子步骤46)；

[0020] 46)采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；

[0021] 5)查询会话信息Hash表，获得已有会话所分配的处理节点标识i，将输入数据包发送至处理节点i，并更新会话信息Hash表，回到步骤1)。

[0022] 静态负载调度，选择异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数，即i＝XOR_SHIFT(x)mod N，其中输出i为处理节点标识，输入x是输入数据包所属会话的共同标识，mod为取余运算符，N为处理节点总数；

[0023] 异或和循环移位XOR_SHIFT，需选择异或位数Xnum和循环移位数Cnum；输入x划分为长度是Xnum的多个字段x1，x2，…，xi，…xy，各字段分别循环移位Cnum次，得到新字段 异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数计算如公式(1)示

[0024]

[0025] 其中 为按位异或运算符。

[0026] 获取各处理节点的周期采样负载信息，采用指数平滑法EMA计算各处理节点的负载预测值 其中j为采样时刻；

[0027] Loadi，j是处理节点i在采样时刻j的负载值，时间序列Loadi，1，Loadi，2，…Loadi，n，…作为处理节点i的周期采样负载信息，指数平滑法EMA用公式(2)计算负载预测值[0028]

[0029] 其中α是加权平滑常数，Sj为j时刻的指数平滑值。

[0030] 数据包为新会话首发包且并行处理节点之间不均衡时，判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值；

[0031] 加权轮询法，即按加权负载LDi，j+1大小将处理节点排队，加权负载为LDmin，j+1的处理节点min位于队首，优先级高；加权负载为LDMax，j+1的处理节点Max位于队尾，优先级低；将接续到达的并发新会话按优先级从高到低轮询分发给各个处理节点。

[0032] 采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min；

[0033] 最小加权负载法通过公式(3)计算出最小加权负载的处理节点min，

[0034]

[0035] 当处理节点当前满载或出现故障不可用时，处理节点设置Capacityi＝0，则认为该节点的LDmin，j+1无穷大，将通知负载均衡模块不再将负载发送至i，对剩余的正常节点进行计算；当处理节点i恢复正常，重新设置Capacityi，继续接收数据包。

[0036] 自适应负载调度中需要动态维护一张会话信息Hash表，会话信息Hash表中内容包括会话标识，处理节点标识i和会话时间。

[0037] 有益效果：本发明提供了一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法。移动网络具有用户数量大、高速、业务种类丰富等特点，该方法采用集中式获取高速数据流和并行式处理，使得内容监控系统的处理能力得到明显提高，实用性高且可扩展。本发明通过研究不同的监控业务，根据流量特性区分使用静态负载调度或自适应负载调度，结合这两种调度方式各自优点，弥补缺陷，故所提供方法负载均衡效果更优。

附图说明

[0038] 图1是内容监控系统结构示意图。其中SGSN是GPRS服务支持节点，GGSN是GPRS网关支持节点。

[0039] 图2是负载均衡方法的结构图。

[0040] 图3是负载均衡方法具体流程图。

[0041] 图4VoIP会话信息Hash表。

具体实施方式

[0042] 本发明是一种应用于移动业务内容监控的负载均衡方法，即采用集中式获取高速数据流和并行处理的结构，通过业务分类、新会话判断，采用静态负载调度和自适应负载调度相结合分别处理不同业务类型的数据包，如图2所示。下面进一步阐述该负载均衡方法。

[0043] 1.静态负载调度

[0044] 在静态负载调度方法中，使用Hash函数实现同源同宿。通过研究业务协议，提取同一会话的共同标识x作为输入，输出为处理节点标识i，即i＝Hash(x)mod N，其中N为处理节点总数。这样可以保证会话完整性。其中，Hash函数选择标准是随机性和算法执行效率。我们使用随即测度作为随机性高低的标尺。

[0045] (比特)随机测度定义：E＝H(b)/Hmax(b)，位熵H(b)＝-(plog2p+(1-p)log2(1-p))，E越接近于1，比特随机性更好。

[0046] 在这里，我们选择异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数。

[0047] 异或和循环移位XOR_SHIFT，需选择异或位数Xnum和循环移位数Cnum；输入x划分为长度是Xnum的多个字段x1，x2，…，xi，…xy，各字段分别循环移位Cnum次，得到新字段 异或和循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数计算如公式(1)示，

[0048]

[0049] 其中 为按位异或运算符。

[0050] XOR_SHIFT不仅随机性高且算法执行效率高。异或位数、循环移位位数可以通过仿真得到随机性最优值。同时，使用异或循环移位XOR_SHIFT作为Hash函数对输入标识的顺序是不敏感的，便于处理同一会话的双向数据流。

[0051] 2.自适应负载调度

[0052] 由前可知，会话、流媒体类业务的新会话，采用自适应负载调度。自适应调度即需要通过获取并行结构中各处理节点的负载状况，决定此新会话应发送的处理节点。

[0053] 在自适应负载调度方法中，周期性获取各处理节点负载信息Loadi，j，其中i为处理节点标识，j为采样时刻。我们不使用直接测量的节点负载信息Loadi，j，采用负载预测机制，选择EMA(Exponential Moving Average)，即指数平滑法。

[0054] EMA负载预测法：时间序列Loadi，1，Loadi，2，…Loadi，n，…作为处理节点i的周期采样负载信息，EMA用公式(2)计算负载预测值

[0055]

[0056] 其中α是加权平滑常数，Sj为j时刻的指数平滑值。α值的选择应通过实验方法，从多个取值中选择使预测均方误差最小的α。通过处理节点的历史负载信息和当前负载信息，计算预测值。根据预测值来实时指导对新会话的分配，使网络负载得到预先调节，注重负载变化的动态性和对资源要求的随机性，更为准确估测负载，增强该方法对负载的自适应调节能力。

[0057] 根据各处理节点的负载预测值 和节点的处理能力Capacityi，可以判断并行处理节点之间是否均衡。设各处理节点的加权负载 处理节点Max的加权负载LDMax，j+1为LDi，j+1最大值，处理节点min的加权负载LDmin，j+1为LDi，j+1最小值，并行处理节点之间的均衡指数为η，其中 并行处理节点之间均衡阈值ηThreshold，则有：

[0058] a.若并行处理节点之间负载均衡，即η≤ηThreshold，并且该数据包为新会话首发包，则将该新会话发送至任一处理节点皆可，这里我们通过计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，将数据包发送至处理节点i；

[0059] b.若并行处理节点之间不均衡，即η＞ηThreshold，并且该数据包为新会话首发包，需要将该新会话发送至并行处理节点中最轻载的节点。采用最小加权负载法，如公式(3)计算出最小加权负载的处理节点min，将数据包发送至处理节点min，

[0060]

[0061] 当处理节点当前满载或出现故障不可用时，处理节点设置Capacityi＝0，则认为该节点的LDmin，j+1无穷大，将通知负载均衡模块不再将负载发送至i，对剩余的正常节点进行计算；当处理节点i恢复正常，重新设置Capacityi，继续接收数据包。

[0062] 另外，需要考虑并发会话的情况。当发生并发新会话时，利用的负载历史信息相同或相近，应避免由于做出相同的自适应负载调度策略，导致某个处理节点接收到多个并发会话的情况。故当出现并发会话的情况时，采用加权轮询法，即按加权负载LDi，j+1大小将处理节点排队，加权负载为LDmin，j+1的处理节点min位于队首，优先级高；加权负载为LDMax，j+1的处理节点Max位于队尾，优先级低；将接续到达的并发新会话按优先级从高到低轮询分发给各个处理节点。

[0063] 基于会话完整的自适应负载调度，需要动态维护一张会话信息Hash表，会话信息Hash表中内容包括会话标识，处理节点标识i和会话时间。当输入数据包为新会话首发包，需要添加会话信息至此会话信息Hash表；当该数据包属于已有会话，通过查询会话信息Hash表可以获知同一会话的数据包所发送至处理节点的标识，同时更新会话时间；当会话已完成或会话时间更新异常，则删除表项。

[0064] 3.负载均衡方法整体流程

[0065] 负载均衡方法整体流程如图3所示，并详述如下：

[0066] 1)接收新的数据包，业务分类，输入数据包若为交互类业务数据包转至步骤2)，若为会话、流媒体类业务数据包转至步骤3)，如不属于监控业务范围内，则直接弃之不处理；

[0067] 2)静态负载调度，计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，将输入数据包发至处理节点i，回到步骤1)；

[0068] 3)新会话判断，查询会话信息Hash表，输入数据包若为新会话的首发包，转至步骤4)，若为已有会话转至步骤5)；

[0069] 4)自适应负载调度，包括以下子步骤：

[0070] 41)获取各处理节点的周期采样负载信息Loadi，j，计算各处理节点的负载预测值[0071] 42)计算各处理节点的加权负载

[0072] 43)计算加权负载LDMax，j+1，LDmin，j+1， 若η≤ηThreshold，转至子[0073] 步骤44)；若η＞ηThreshold，转至子步骤45)；

[0074] 44)计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，将数据包发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；

[0075] 45)判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值，并发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；若不是并发会话则转至子步骤46)；

[0076] 46)采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；

[0077] 5)查询会话信息Hash表，获得已有会话所分配的处理节点标识i，将输入数据包发送至处理节点i，并更新会话信息Hash表，回到步骤1)。

[0078] 举例：

[0079] 在这里我们考虑的系统情况：监控的移动业务有交互类的WAP、会话类的VoIP。

[0080] 首先，进行业务分类。对于WAP，传输层协议为UDP，端口号9201。单个会话的流量相对较小的业务，使用静态负载调度可以达到开销低、效率高等效果；对于VoIP，SIP数据包的传输层协议UDP的端口号是5060，VoIP中RTP数据包的UDP端口号是有会话双方用SIP协商，RTP数据包可以用UDP的负载数据首字节是否为0x80来判断。VoIP单个会话的流量相对较大的业务，使用自适应负载调度，充分利用各个处理节点的负载信息，做出合理的负载分配，可以获得更好的整体的负载均衡效果和性能。

[0081] 1.静态负载调度

[0082] WAP业务，一个会话对应于一个连接，可以使用四元组(源IP地址，目的IP地址，源端口号，目的端口号)来标识单个会话。

[0083] XOR_SHIFT函数通过仿真选择Xnum＝8，Cnum＝3，则有

[0084] i＝XOR_SHIFT((sIP，dIP，)，8，3)mod N

[0085] ＝ (sip1_shift_3^sip2_shift_3^sip3_shift_3^sip4_shift_3^dip1_shift_3^dip2_shift_3^dip3_shift_3^dip4_shift_3)mod N

[0086] 其中，异或位数选择8，故32位源IP地址sIP和目的地址dIP按字节分为四部分，并分别循环移3位后相异或。

[0087] 2.自适应负载调度

[0088] 会话绑定。VoIP业务，SIP属于会话发起协议，RTP是多媒体实时传输协议。这两个协议的相关上下文数据包共同组成了一个VoIP会话。如何将同一VoIP会话的SIP数据包和RTP数据包都发送至同一处理节点。通过对相关协议的学习和分析，可以获知：同一个SIP会话的上下文数据包拥有相同的Call-ID；SIP会话双方会在INVITE和200OK消息中用SDP协议协商双方传输多媒体数据所使用的端口号对，只要记录该端口号对并与之后的RTP数据包端口号进行比对，就可以得知RTP数据包是否为SIP会话双方之间的会话数据。

[0089] VoIP的会话信息Hash表，如图4所示。

[0090] 3.负载均衡方法流程

[0091] 按本发明设计的负载均衡方法，具体流程如下：

[0092] 1)接收新的数据包，根据UDP端口号进行业务分类，如属于WAP业务，转至步骤3；如属于VoIP业务，包括SIP和RTP数据包，转至步骤4；如既不是WAP业务也不是VoIP业务，则直接弃之不处理，回到步骤1)；

[0093] 2)读取会话标识(源IP地址，目的IP地址)，计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，i∈[0，N-1]，将数据包发送至i，回到步骤1)；

[0094] 3)查询会话信息Hash表，判断SIP数据包是否建立新VoIP会话，若为新会话转至步骤4)；若为已有会话数据包，包括SIP后续数据包和RTP数据包，转至步骤5)；

[0095] 4)自适应负载调度，包括以下子步骤：

[0096] 41)获取各处理节点的周期采样负载信息，计算各处理节点的负载预测值；

[0097] 42)计算各处理节点的加权负载LDi，j+1；

[0098] 43)计算加权负载LDMax，j+1，LDmin，j+1， 若η≤ηThreshold，转至子[0099] 步骤44)；若η＞ηThreshold，转至子步骤45)；

[0100] 44)读取SIP数据包的会话标识信息(源IP地址，目的IP地址，Call-ID)，计算i＝XOR_SHIFT(x)mod N，将数据包发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表；如果该数据包包含所协商的RTP端口号信息，应读取并保存信息，回到步骤1)；

[0101] 45)判断是否为并发会话，若是，采用加权轮询法得到i值，并发送至处理节点i，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；若不是并发会话则转至子步骤46)；

[0102] 46)采用最小加权负载法，将数据包发送至处理节点min，并将此新会话信息添加到会话信息Hash表，回到步骤1)；

[0103] 5)获得的数据包属于已建立会话，包括后续SIP和RTP数据包，查询会话信息Hash表，获得已有会话所分配的处理节点标识i，将输入数据包发送至处理节点i，并更新会话信息Hash表，回到步骤1)。