MTU

简介: IP分片是很多资料常讲的内容,但是我倒是觉得分不分片其实不重要,重要的是另一个东西。一个数据包穿过一个大的网络,它其间会穿过多个网络,每个网络的MTU值是不同的。我们可以设想,如果接受/发送端都是以太网,它们的MTU都是1500,我们假设发送的时候,数据包会以1500来封装,然而,不幸的是,传输中有一段X.25网,它的MTU是576,这会发生什么呢?我想,这个才是我们所关心的。

IP分片是很多资料常讲的内容,但是我倒是觉得分不分片其实不重要,重要的是另一个东西。一个
数据包穿过一个大的网络,它其间会穿过多个网络,每个网络的MTU值是不同的。我们可以设想,如果
接受/发送端都是以太网,它们的MTU都是1500,我们假设发送的时候,数据包会以1500来封装,然而,
不幸的是,传输中有一段X.25网,它的MTU是576,这会发生什么呢?我想,这个才是我们所关心的。
当然,结论是显而易见的,这个数据包会被再次分片,咱开始用火车拉,到了半路,不通火车,只通汽车,
那一车货会被分为很多车……仅此而已,更重要的是,这种情况下,如果IP包被设置了“不允许分片标志”,那
会发生些什么呢?对,数据包将被丢弃,然事收到一份ICMP不可达差错,告诉你,需要分片!
这个网络中最小的MTU值,被称为路径MTU,我们应该有一种有效的手段,来发现这个值,最笨的方法或许是先
用traceroute查看所有节点,然后一个个ping……

相关文章
|
11月前
|
消息中间件 存储 监控
高弹性、低成本的云消息队列RabbitMQ 版
本次课程由阿里云消息队列产品专家杨文婷分享,主题为高弹性、低成本的云消息队列RabbitMQ。内容涵盖四个方面:1) 产品优势,包括兼容开源客户端、解决稳定性痛点和高弹性低成本;2) 架构实现原理,如分布式架构和弹性调度系统;3) Serverless系列带来的按量付费模式和资源池优势;4) Serverless适用场景,如开发测试环境、峰谷流量业务等。最后解答了关于顺序消费、与普通MQ对比、自动扩容及API支持等常见问题。
409 46
|
11月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Prometheus+Grafana监控Linux主机
通过本文的步骤,我们成功地在 Linux 主机上使用 Prometheus 和 Grafana 进行了监控配置。具体包括安装 Prometheus 和 Node Exporter,配置 Grafana 数据源,并导入预设的仪表盘来展示监控数据。通过这种方式,可以轻松实现对 Linux 主机的系统指标监控,帮助及时发现和处理潜在问题。
997 7
|
11月前
|
弹性计算 运维 负载均衡
云端守护者:阿里云服务诊断工具的全面评测
阿里云推出的云服务诊断工具,包含健康状态和诊断两大核心功能,可快速检查云资源状态,实时诊断故障,显著提升运维效率。适合运维工程师和个人开发者使用,有效保障业务稳定性和连续性。
262 9
|
开发工具 开发者 git
「Mac畅玩鸿蒙与硬件10」鸿蒙开发环境配置篇10 - 项目实战:计数器应用
本篇将通过一个简单的计数器应用,带你体验鸿蒙开发环境的实际操作流程。本项目主要练习组件的使用、事件响应和状态管理,帮助开发者熟悉基本的应用构建流程。
290 3
「Mac畅玩鸿蒙与硬件10」鸿蒙开发环境配置篇10 - 项目实战:计数器应用
|
缓存 自然语言处理 并行计算
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
4470 1
|
存储 数据采集 JSON
彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统
监控是运维系统的基础,我们衡量一个公司/部门的运维水平,看他们的监控系统就可以了。一个完善的监控系统可以提高应用的可用性和可靠性,在提供更优质服务的前提下,降低运维的投入和工作量,为用户带来更多的商业利益和客户体验。下面就带大家彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统。
16205 1
彻底搞懂监控系统,使用Prometheus +Grafana搭建完整的应用监控系统
|
关系型数据库 MySQL 数据库
如何在一个系统下同时运行两个甚至多个MYSQL数据库
如何在一个系统下同时运行两个甚至多个MYSQL数据库
1658 0
如何在一个系统下同时运行两个甚至多个MYSQL数据库
|
PyTorch 算法框架/工具
Pytorch之nn.Conv1d学习个人见解
Pytorch之nn.Conv1d学习个人见解
3617 2
Pytorch之nn.Conv1d学习个人见解
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
深度学习实践篇 第八章:torchscript
简要介绍torchscript的使用方法。
475 0
|
Kubernetes Shell 对象存储
对象存储——Minio初探
本篇简要介绍了MinIO的一些基础知识和操作,以及安装和使用过程中遇到的一些坑。下篇开始将深入探讨MinIO的原理和使用场景等。
1128 0