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
- 描述官方教程实现了一个什么样的交换机功能？
实现了让交换机在各端口发送它接收到的数据包的功能
- 控制器设定交换机支持什么版本的OpenFlow？
支持OpenFlow v1.0
- 控制器设定了交换机如何处理数据包？
首先通过以下这个语句设置想要向交换机协商的OpenFlow版本号
OFP_VERSIONS = [ofproto_v1_0.OFP_VERSION] 给出官方的代码，这一部分是实现将接收到的数据包发送到所有端口的功能。
@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)packet_in_handler(self, ev) 这个是新方法，属于L2Switch类。当RYU收到OpenFlow packet_in消息的时候触发该方法。
set_ev_cls是装饰器，这个装饰器告诉RYU调用装饰的函数的时间，装饰器的第一个参数ofp_event.EventOFPPacketIn指示应调用此函数的事件类型，每次Ryu接收到packet_in消息时，都会调用此函数，第二个参数MAIN_DISPATCHER指示开关的状态，这个参数表示仅在协商完成后才调用此函数。
在方法的前几句，ev.msg是表示packet_in数据结构的对象。msg.dp是代表数据路径（开关）的对象。dp.ofproto和dp.ofproto_parser是代表Ryu和交换机协商的OpenFlow协议的对象。
方法的下半部分，actions：是一个列表，用于存放action list，可在其中添加动作，OFPActionOutput类与packet_out消息一起使用，以指定要从中发送数据包的交换机端口。该应用程序使用OFPP_FLOOD标志来指示应在所有端口上发送数据包。
OFPPacketOut类用于构建packet_out消息。
如果使用OpenFlow消息类对象调用Datapath类的send_msg方法，则Ryu会生成联机数据格式并将其发送到交换机。
send_msg()发送一个OpenFlow的数据结构，RYU将这个数据发送到对应的datapath。
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
代码已经补全在其中
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
通过py代码创建以下拓扑
代码如下
from mininet.topo import Topo
from mininet.net import Mininet
from mininet.node import RemoteController,CPULimitedHost
from mininet.link import TCLink
from mininet.util import dumpNodeConnections
class Mytopo(Topo):
def __init__(self):
Topo.__init__(self)
s=[]
for i in range(1):
sw = self.addSwitch('s{}'.format(i+1))
s.append(sw)
count=1
for i in range(2):
host = self.addHost('h{}'.format(count))
self.addLink(s[0],host)
count += 1
topos = {'mytopo': (lambda:Mytopo())}
通过以下语句创建拓扑，运行结果如下图
sudo mn --custom '/home/ubuntu/Desktop/sdn5.py' --topo mytopo --controller=remote,ip=127.0.0.1,port=6633 --switch ovsk,protocols=OpenFlow10
另外开一个终端，进入ryu文件夹创建selflearning.py文件，将上面自己补全的代码放进去，通过
ryu-manager selflearning.py连接ryu控制器，如下
4.验证自学习交换机的功能，提交分析过程和验证结果
在连接ryu控制器后执行h1 ping h2,pingall测试联通和sudo ovs-ofctl dump-flows s1查看流表得到下图的结果
而在未连接ruy控制器后执行上述操作得到的结果如下
对比就可得到ryu控制器连接前的网络是不通的，而且通过ovs-ofctl dump-flow命令查看s1所有流表时显示无流表存在，可以推断s2也不存在，而接入ryu控制器之后使用pingall命令的时候可以ping通，且s1存在多个流表
h1 ping h2时，在wireshark抓包分析如下
5.写下你的实验体会
安装ryu控制器花的时间真的是比做这个博客还久，不过所幸我在装控制器的时候也就一波三折，没有像别人那样一路报错。在windows下pip install用的开开心心的我现在又得装pip，装好了还报错真的太难了。不过好在后面的东西比较简单，作业任务做起来还是不难的，就是理解还不够深刻，那个代码会再好好琢磨琢磨的。