1.浏览RYU官网学习RYU控制器的安装和RYU开发入门教程，提交你对于教程代码的理解
1.描述官方教程实现了一个什么样的交换机功能？
将接收到的数据包发送给所有端口
2. 控制器设定交换机支持什么版本的OpenFlow？
OpenFlow v1.0
3. 控制器设定了交换机如何处理数据包？
当Ryu接收到消息中的OpenFlow数据包时调用下面的packet_in_handler方法。前面的set_ev_cls用来告诉Ryu什么时候调用packet_in_handler，它的第一个参数指示应该调用此函数的事件类型，第二个参数指示开关的状态（使用“MAIN_DISPATCHER”作为第二个参数表示仅在协商完成后才调用此函数）。
ev.msg是表示数据结构中的数据包的对象。
msg.dp是表示数据路径（开关）的对象。
dp.ofproto和dp.ofproto_parser 廑解析器是表示Ryu和switch协商的OpenFlow协议的对象。
OFPActionOutput类与数据包输出消息一起使用，以指定要从中发送数据包的交换机端口。此应用程序使用OFPP_FLOOD标志来指示应在所有端口上发送数据包。
OFPPacketOut类用于生成包输出消息。
如果使用OpenFlow消息类对象调用Datapath类的send_msg方法，Ryu将生成在线数据格式并将其发送到交换机。
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 L2Switch(app_manager.RyuApp):
OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_0.OFP_VERSION]
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(L2Switch, self).__init__(*args, **kwargs)
@set_ev_cls(ofp_event.EventOFPPacketIn, MAIN_DISPATCHER)
def packet_in_handler(self, ev):
msg = ev.msg
dp = msg.datapath
ofp = dp.ofproto
ofp_parser = dp.ofproto_parser
actions = [ofp_parser.OFPActionOutput(ofp.OFPP_FLOOD)]
out = ofp_parser.OFPPacketOut(
datapath=dp, buffer_id=msg.buffer_id, in_port=msg.in_port,
actions=actions)
dp.send_msg(out)2.根据官方教程和提供的示例代码（SimpleSwitch.py），将具有自学习功能的交换机代码（SelfLearning.py）补充完整
补充完整后的代码如下：
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
from ryu.lib.mac import haddr_to_bin
from ryu.lib.packet import packet
from ryu.lib.packet import ethernet
from ryu.lib.packet import ether_types
class SimpleSwitch(app_manager.RyuApp):
# TODO define OpenFlow 1.0 version for the switch
OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_0.OFP_VERSION]
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(SimpleSwitch, self).__init__(*args, **kwargs)
self.mac_to_port = {}
def add_flow(self, datapath, in_port, dst, src, actions):
ofproto = datapath.ofproto
match = datapath.ofproto_parser.OFPMatch(
in_port=in_port,
dl_dst=haddr_to_bin(dst), dl_src=haddr_to_bin(src))
mod = datapath.ofproto_parser.OFPFlowMod(
datapath=datapath, match=match, cookie=0,
command=ofproto.OFPFC_ADD, idle_timeout=0, hard_timeout=0,
priority=ofproto.OFP_DEFAULT_PRIORITY,
flags=ofproto.OFPFF_SEND_FLOW_REM, actions=actions)
# TODO send modified message out
datapath.send_msg(mod)
@set_ev_cls(ofp_event.EventOFPPacketIn, MAIN_DISPATCHER)
def _packet_in_handler(self, ev):
msg = ev.msg
datapath = msg.datapath
ofproto = datapath.ofproto
pkt = packet.Packet(msg.data)
eth = pkt.get_protocol(ethernet.ethernet)
if eth.ethertype == ether_types.ETH_TYPE_LLDP:
# ignore lldp packet
return
if eth.ethertype == ether_types.ETH_TYPE_IPV6:
# ignore ipv6 packet
return
dst = eth.dst
src = eth.src
dpid = datapath.id
self.mac_to_port.setdefault(dpid, {})
self.logger.info("packet in DPID:%s MAC_SRC:%s MAC_DST:%s IN_PORT:%s", dpid, src, dst, msg.in_port)
# learn a mac address to avoid FLOOD next time.
self.mac_to_port[dpid][src] = msg.in_port
if dst in self.mac_to_port[dpid]:
out_port = self.mac_to_port[dpid][dst]
else:
out_port = ofproto.OFPP_FLOOD
# TODO define the action for output
actions = [datapath.ofproto_parser.OFPActionOutput(out_port)]
# install a flow to avoid packet_in next time
if out_port != ofproto.OFPP_FLOOD:
self.logger.info("add flow s:DPID:%s Match:[ MAC_SRC:%s MAC_DST:%s IN_PORT:%s ], Action:[OUT_PUT:%s] ",
dpid, src, dst, msg.in_port, out_port)
self.add_flow(datapath, msg.in_port, dst, src, actions)
data = None
if msg.buffer_id == ofproto.OFP_NO_BUFFER:
data = msg.data
# TODO define the OpenFlow Packet Out
out = datapath.ofproto_parser.OFPPacketOut(datapath=datapath, buffer_id=msg.buffer_id, in_port=msg.in_port,
actions=actions, data=data)
datapath.send_msg(out)
print("PACKET_OUT...")3.在mininet创建一个最简拓扑，并连接RYU控制器
用Python脚本创建拓扑，文件命名为mytopo.py，代码如下：
from mininet.topo import Topo
class MyTopo(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
h1 = self.addHost('h1')
h2 = self.addHost('h2')
s1 = self.addSwitch('s1')
self.addLink(h1, s1)
self.addLink(h2, s1)
topos = {'mytopo': (lambda: MyTopo())}通过命令执行文件
sudo mn --custom mytopo.py --topo mytopo --controller=remote,ip=127.0.0.1,port=6633 --switch ovsk,protocols=OpenFlow10
4.验证自学习交换机的功能，提交分析过程和验证结果
未连接Ryu控制器时
使用命令查看s1的流表：
sudo ovs-ofctl dump-flows s1
此时，h1和h2也不能ping通
连接Ryu控制器
使用命令运行SelfLearning.py文件
cd ryu
ryu-manager SelfLearning.py并在另一个终端执行pingall命令，结果如下：
再次查看s1的流表，会发现多出了两条
5.写下你的实验体会
本次实验进行的比较顺利，只有安装过程中，在安装依赖时会出现一些莫名其妙的错误，重新运行了几次就好了。
通过实验我也对Ryu有了初步的了解，Ryu是基于组件的软件定义的网络框架，同时，Ryu支持各种协议来管理网络设备，例如OpenFlow，Netconf等。