随着网络应用需求的多样化,各种新的协议、算法不断出现。在研究阶段,需要对这些新技术的各种特性进行深入的分析和比较。为了在实验室的网络环境中模拟出接近于真实的网络场景,需要根据实验的要求生成相应的网络流量。同时,还需要提供测量手段以了解网络的工作状况,相应的性能指标,如:丢包率、传输延迟、延迟抖动等。网络速度的不断提高,规模的不断扩大,极大地影响到了网络运营商部署、改造和升级他们的网络的方式。因此,可以在设备的优化部署和网络改造过程中使用流量生成工具。例如,为了测试一种QoS机制的效果,需要生成足够的网络流量,使网络出现一定程度的拥塞,以便对设备和网络的性能数据做出精确的描述。本文首先分析了网络流的概念,研究了利用网络流来组合网络流量的方法。举例说明了利用流来模拟网络流量在特定网络研究中的现实意义。然后研究了产生服从特定概率分布的流的方法。同时本文对网络测量进行了深入的研究,以这些研究为基础将流量产生和网络测量功能统一到了流量生成子系统中。本文的研究重点是:如何快速准确的生成具有丰富特性的网络流、如何快速发送网络流、如何利用发送的数据包进行网络测量、如何协调流发送端和接收端的操作。通过对现有技术的研究和改进,我们形成的解决方案如下:通过利用改进的线性同余算法,以及对舍选法进行研究和改进,实现了一个具有良好应用接口的随机变量生成器,利用其产生的随机数作为发包的间隔或包的尺寸,以产生服从特定模式的流;利用传输的数据包设计并实现了网络的主动测量,为网络测量和流的发送设计了高精度的计时器,精确延时函数;利用自定义的TGM报文协调发送端和接收端的操作。在此基础上,提出一个高性能的网络流量生成子系统的总体架构,并对各模块进行了设计和实现。从最终结果来看,所设计的网络流量生成子系统完全达到了IPNM平台对流量生成的功能和性能要求。