本发明提供一种大流量模型下的多特征识别方法及系统，方法包括：采用自适应分片策略对数据包载荷进行分片处理，用流表记录所获取的流量信息和载荷分片信息；对特征库中的模式集进行预处理，生成移位索引表、用于加速前缀搜索的布谷鸟过滤器以及顺序前缀表；根据载荷分片信息、模式集预处理信息，启动和载荷分片数量对应的特征匹配协程，基于多个特征匹配协程并行地对所有载荷分片进行特征匹配；按不同的数据流和应用信息类别输出匹配的应用特征。本发明提出并采用一种自适应的分片方法和一种快速并行的多模式匹配方法（简称FSPRWM）来加速特征识别过程，从而解决传统的多模式匹配方法在大流量场景下的性能低下的问题。