组策略系列之二:组策略的加载过程

简介:
  上期我们学习了 组策略的功能和管理工具,那么对于组策略来说,到底有几部分组成呢?域用户在客户端登录,组策略是如何加载的呢?

一、组策略对象的存储:(GPC+GPT)
    我们通过GPMC.msc新建一个组策略后,其实是建了一个GPO(组策略对象),那我们平时所说的其实就是GPO。
    那我们可以在哪些容器上链接GPO呢?我们只能在LSDOU这几个容器上链接GPO。即Local、Site、Domain、OU(组织单位),有关这些基本的概念,各位可以在本站去找。我以前讲过。
    如下图所示:是一个新建并链接GPO的例子。

取一个名字,如a,再次单击,选编辑,即打开了一个叫“组策略编辑器”的东西,你就可以对“计算机配置”和“用户配置”项进行相应的设置了。

    我要说的这个GPO,其实是由GPC(组策略容器)和GPT(组策略模板)组成的。具体二者的作用以及存储地在哪呢,见下图:


那我们查看一下吧,对于GPO如下图所示:


查看GPC,需要打开ADUC后,选择“查看”---高级功能后,可以展开如下所示:


查看GPT需要打开如下共享共享,在这里有对应的GPT,打开如图所选的这个,能看到有关具体的配置文件夹。


二、组策略的加载过程:
    我们知道了GPO的组成后,下面我们来看一下,一个用户或计算机是如何加载具体的GPT的呢?
其实不管用户或计算机总会属于一个容器,如OU或域,如果用户属于域,那么在它登录到域的过程中,它要检查该域(容器)的属性值中gplink的内容,看该容器链接了几个GPO,如下图所示:


知道链接了哪几个GPO后,就会去找这几个GPO,具体的找的顺序一般按LSDOU的顺序去找,后面我会再介绍这块内容。通过GPLink的属性值我们知道具体应用的GPO了,我们就在如下图所示,右击该GPO的GPC的属性,找versionnumber值,该用户会把自己versionnumber和它作比较,如果这里的新,就会通过找该GPC的属性中的gPCFileSysPath属性值来应用具体的GPT的设置。如下面两个图所示:




    当然是应用计算机配置还是用户配置,还是要看具体的配置。如果该用户所在的容器链接的有GPO,并且在其GPT里有相应的“用户配置”,就会应用该用户配置;如果用户登录的计算机所在的容器链接的有GPO,并且在其GPT里有相应的“计算机配置”,就会应用该计算机配置。二者全部应用也有可能,即同时加载用户配置和计算机配置。

    我想通过这个过程,各位应该明白了GPO的加载的原理了。今天的学习就到这里了。下次课我们来学习一下, 用户或计算机应用GPO的前提条件









本文转自 jary3000 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/jary3000/121770,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
移动开发 监控 Android开发
Android & iOS 使用 ARMS 用户体验监控(RUM)的最佳实践
本文主要介绍了 ARMS 用户体验监控的基本功能特性,并介绍了在几种常见场景下的最佳实践。
1019 94
|
NoSQL Linux 测试技术
Linux下Redis的安装、配置及开机自启动
Linux下Redis的安装、配置及开机自启动 系统版本: CentOS 7 Redis版本: Redis-6.2.5
47627 7
Linux下Redis的安装、配置及开机自启动
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
小滑块上个斜面,难倒多少高中生?现在,AI让它动起来了
《Augmented Physics:基于机器学习的物理学习工具》 高中物理学习中,小滑块上斜面等问题常让学生困惑。Augmented Physics利用AI技术,将静态物理图示转化为交互式模拟,通过增强实验、动画图示、双向操作和参数可视化等技术,帮助学生直观理解物理概念。研究表明,该工具能有效提升学生对物理概念的理解,具备广阔的应用前景。
306 1
|
存储 弹性计算 安全
阿里云弹性计算_通用计算专场精华概览 | 2024云栖大会回顾
本次专场内容包括阿里云弹性计算全新发布的产品家族、阿里云第9代 ECS 企业级实例、CIPU 2.0技术解读、E-HPC+超算融合、倚天云原生算力解析等内容,并发布了国内首个云超算国家标准。
|
机器学习/深度学习 资源调度 自然语言处理
长短时记忆网络(LSTM)完整实战:从理论到PyTorch实战演示
长短时记忆网络(LSTM)完整实战:从理论到PyTorch实战演示
18627 0
|
前端开发 Java 关系型数据库
Java中的电子商务网站开发实战
Java中的电子商务网站开发实战
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
R语言用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化
|
缓存 资源调度 Kubernetes
详解 Flink 容器化环境下的 OOM Killed
本文将解析 JVM 和 Flink 的内存模型,并总结在工作中遇到和在社区交流中了解到的造成 Flink 内存使用超出容器限制的常见原因。由于 Flink 内存使用与用户代码、部署环境、各种依赖版本等因素都有紧密关系,本文主要讨论 on YARN 部署、Oracle JDK/OpenJDK 8、Flink 1.10+ 的情况。
详解 Flink 容器化环境下的 OOM Killed
|
移动开发 JavaScript 小程序
uView Radio 单选框
uView Radio 单选框
435 0
|
Android开发 UED iOS开发
干货!14个最新优质加载动画设计,让等待成为一种享受
互联网时代,网络“提速”日益频繁,人们打开Web或软件的速度越来越快,一般页面缓冲和加载地过程也是几不可查。然而,在某些情况下,例如软件急需加载大量页面,首页急需加载大量内容,用户下载文件过大,甚至是网页软件信息处理急需时间等等,难免会出现需要用户等待的时候。
2784 0