网络流量测量是研究网络行为、进行网络规划和网络管理的基础，网络流量的采集与分析是网络流量测量的核心技术。随着主干网链路速率由1000Mbps提升到10Gbps，链路速率的增长已远超过了服务器处理性能的增长。传统流量采集和处理系统在数据捕获、缓冲、拷贝等环节存在较大瓶颈，已无法满足万兆主干网链路数据的线速采集和处理的要求。高速网络流量环境对流量采集环节提出了更高的要求，除了在处理速率、延迟、丢包率有所保证之外，还应尽量减少数据采集过程对主机的计算及存储资源的消耗，并且能够有效结合后端并行处理结构，提升系统处理性能。如何对传统网络流量处理系统进行改进和优化，使之具备针对万兆流量的线速采集和处理能力，具有十分重要的现实意义和应用价值。本文在分析传统流量采集和处理系统存在的性能瓶颈的基础上，研究了万兆主干网链路下的数据采集与处理技术。通过硬件加速、设计底层高速传输通道、并行优化等手段，对现有系统进行了性能优化。主要研究内容包括：　　 ㈠设计了一种通用PC平台下的万兆链路数据采集和预处理软硬件系统。重点研究了底层高速数据传输通道的实现，对数据传输的各环节进行优化，提出了基于自适应轮询的数据包捕获算法、大容量缓冲区申请和同步算法、内存双映射方法等。性能测试结果表明，网络数据采集平台在IP报文长度大于128byte(包括128byte)的时候可以保持10Gbit/s的线速处理，在数据包长度非常小(64byte)的情况下，仍然能够保持万兆以上(11.5Gbps)的数据包传输速率。与现有通用PC下的网络流量捕获系统相比，采集能力有了明显提高，并且对主机CPU占用、中断次数均保持在较低的水平。　　 ㈡针对当前主流多核服务器，设计了一种基于流(stream)的并行处理结构，提升数据包处理性能。主要思想是通过硬件预处理单元对网络数据流进行归并，将归并后的数据流通过改进后的底层多路传输通道发送到多个核上并行处理。性能测试结果表明：在四核服务器上，采用基于流的软硬件并行处理结构后，相比软件单线程方法可获得大约四倍的加速，性能提升非常明显。