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    面向连接的网络层协议是什么

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面向无连接 首先 UDP 是不需要和 TCP 一样在发送数据前进行三次握手建立连接的,想发数据就可以开始发送了。 并且也只是数据报文的搬运工,不会对数据报文进行任何拆分和拼接操作。 具体来说就是: 在发送端,应用层将数据传递给传输层的 UDP 协议,UDP 只会给数据增加一个 UDP 头标识下是 UDP 协议,然后就传递给网络层了在接收端,网络层将数据传递给传输层,UDP 只去除 IP 报文头就传递给应用层,不会任何拼接操作 不可靠性 首先不可靠性体现在无连接上,通信都不需要建立连接,想发就发,这样的情况肯定不可靠。 并且收到什么数据就传递什么数据,并且也不会备份数据,发送数据也不会关心对方是否已经正确接收到数据了。 再者网络环境时好时坏,但是 UDP 因为没有拥塞控制,一直会以恒定的速度发送数据。即使网络条件不好,也不会对发送速率进行调整。这样实现的弊端就是在网络条件不好的情况下可能会导致丢包,但是优点也很明显,在某些实时性要求高的场景(比如电话会议)就需要使用 UDP 而不是 TCP。 高效 虽然 UDP 协议不是那么的可靠,但是正是因为它不是那么的可靠,所以也就没有 TCP 那么复杂了,需要保证数据不丢失且有序到达。 因此 UDP 的头部开销小,只有八字节,相比 TCP 的至少二十字节要少得多,在传输数据报文时是很高效的。 UDP 头部包含了以下几个数据 两个十六位的端口号,分别为源端口(可选字段)和目标端口整个数据报文的长度整个数据报文的检验和(IPv4 可选 字段),该字段用于发现头部信息和数据中的错误 传输方式 UDP 不止支持一对一的传输方式,同样支持一对多,多对多,多对一的方式,也就是说 UDP 提供了单播,多播,广播的功能。 适合使用的场景 UDP 虽然对比 TCP 有很多缺点,但是正是因为这些缺点造就了它高效的特性,在很多实时性要求高的地方都可以看到 UDP 的身影。 直播 想必大家都看过直播吧,大家可以考虑下如果直播使用了基于 TCP 的协议会发生什么事情? TCP 会严格控制传输的正确性,一旦有某一个数据对端没有收到,就会停止下来直到对端收到这个数据。这种问题在网络条件不错的情况下可能并不会发生什么事情,但是在网络情况差的时候就会变成画面卡住,然后再继续播放下一帧的情况。 但是对于直播来说,用户肯定关注的是最新的画面,而不是因为网络条件差而丢失的老旧画面,所以 TCP 在这种情况下无用武之地,只会降低用户体验。 王者荣耀 虽然我具体不知道王者荣耀底层使用了什么协议,但是对于这类实时性要求很高的游戏来说,UDP 是跑不了的。 为什么这样说呢?首先对于王者荣耀来说,用户体量是相当大的,如果使用 TCP 连接的话,就可能会出现服务器不够用的情况,因为每台服务器可供支撑的 TCP 连接数量是有限制的。 再者,因为 TCP 会严格控制传输的正确性,如果因为用户网络条件不好就造成页面卡顿然后再传输旧的游戏画面是肯定不能接受的,毕竟对于这类实时性要求很高的游戏来说,最新的游戏画面才是最需要的,而不是老旧的画面,否则角色都不知道死多少次了。 总结 UDP 相比 TCP 简单的多,不需要建立连接,不需要验证数据报文,不需要流量控制,只会把想发的数据报文一股脑的丢给对端虽然 UDP 并没有 TCP 传输来的准确,但是也能在很多实时性要求高的地方有所作为

前端问答 2019-12-24 22:31:00 0 浏览量 回答数 0

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MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。 MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来。 它具有以下主要的几项特性:1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦;2、消息传输不需要知道负载内容;3、使用 TCP/IP 提供网络连接;4、有三种消息发布的服务质量:QoS 0:“最多一次”,消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如,这个等级可用于环境传感器数据,单次的数据丢失没关系,因为不久后还会有第二次发送。QoS 1:“至少一次”,确保消息可以到达,但消息可能会重复。QoS 2:“只有一次”,确保消息只到达一次。例如,这个等级可用在一个计费系统中,这里如果消息重复或丢失会导致不正确的收费。5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是 2 字节),协议交换最小化,以降低网络流量;6、使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制;在MQTT协议中,一个MQTT数据包由:固定头(Fixed header)、 可变头(Variable header)、 消息体(payload)三部分构成。MQTT的传输格式非常精小,最小的数据包只有2个bit,且无应用消息头。下图是MQTT为可靠传递消息的三种消息发布服务质量 发布/订阅模型允许MQTT客户端以一对一、一对多和多对一方式进行通讯。 下图是MQTT的发布/订阅消息模式 CoAP协议 CoAP是受限制的应用协议(Constrained Application Protocol)的代名词。由于目前物联网中的很多设备都是资源受限型的,所以只有少量的内存空间和有限的计算能力,传统的HTTP协议在物联网应用中就会显得过于庞大而不适用。因此,IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构、传输层为UDP、网络层为6LowPAN(面向低功耗无线局域网的IPv6)的CoAP协议。 CoAP采用与HTTP协议相同的请求响应工作模式。CoAP协议共有4中不同的消息类型。CON——需要被确认的请求,如果CON请求被发送,那么对方必须做出响应。NON——不需要被确认的请求,如果NON请求被发送,那么对方不必做出回应。ACK——应答消息,接受到CON消息的响应。RST——复位消息,当接收者接受到的消息包含一个错误,接受者解析消息或者不再关心发送者发送的内容,那么复位消息将会被发送。 CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。 一个消息=固定长度的头部header + 可选个数的option + 负载payload。Payload的长度根据数据报长度来计算。 主要是一对一的协议 举个例子: 比如某个设备需要从服务器端查询当前温度信息。 请求消息(CON): GET /temperature , 请求内容会被包在CON消息里面响应消息 (ACK): 2.05 Content “22.5 C” ,响应内容会被放在ACK消息里面 CoAP与MQTT的区别 MQTT和CoAP都是行之有效的物联网协议,但两者还是有很大区别的,比如MQTT协议是基于TCP,而CoAP协议是基于UDP。从应用方向来分析,主要区别有以下几点: 1、MQTT协议不支持带有类型或者其它帮助Clients理解的标签信息,也就是说所有MQTT Clients必须要知道消息格式。而CoAP协议则相反,因为CoAP内置发现支持和内容协商,这样便能允许设备相互窥测以找到数据交换的方式。 2、MQTT是长连接而CoAP是无连接。MQTT Clients与Broker之间保持TCP长连接,这种情形在NAT环境中也不会产生问题。如果在NAT环境下使用CoAP的话,那就需要采取一些NAT穿透性手段。 3、MQTT是多个客户端通过中央代理进行消息传递的多对多协议。它主要通过让客户端发布消息、代理决定消息路由和复制来解耦消费者和生产者。MQTT就是相当于消息传递的实时通讯总线。CoAP基本上就是一个在Server和Client之间传递状态信息的单对单协议。 HTTP协议http的全称是HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,这个协议的提出就是为了提供和接收HTML界面,通过这个协议在互联网上面传出web的界面信息。 HTTP协议的两个过程,Request和Response,两个都有各自的语言格式,我们看下是什么。请求报文格式:(注意这里有个换行) 响应报文格式:(注意这里有个换行) 方法method:       这个很重要,比如说GET和POST方法,这两个是很常用的,GET就是获取什么内容,而POST就是向服务器发送什么数据。当然还有其他的,比如HTTP 1.1中还有:DELETE、PUT、CONNECT、HEAD、OPTIONS、TRACE等一共8个方法(HTTP Method历史:HTTP 0.9 只有GET方法;HTTP 1.0 有GET、POST、HEAD三个方法)。请求URL:       这里填写的URL是不包含IP地址或者域名的,是主机本地文件对应的目录地址,所以我们一般看到的就是“/”。版本version:       格式是HTTP/.这样的格式,比如说HTTP/1.1.这个版本代表的就是我们使用的HTTP协议的版本,现在使用的一般是HTTP/1.1状态码status:       状态码是三个数字,代表的是请求过程中所发生的情况,比如说200代表的是成功,404代表的是找不到文件。原因短语reason-phrase:       是状态码的可读版本,状态码就是一个数字,如果你事先不知道这个数字什么意思,可以先查看一下原因短语。首部header:       注意这里的header我们不是叫做头,而是叫做首部。可能有零个首部也可能有多个首部,每个首部包含一个名字后面跟着一个冒号,然后是一个可选的空格,接着是一个值,然后换行。实体的主体部分entity-body:       实体的主体部分包含一个任意数据组成的数据块,并不是所有的报文都包含实体的主体部分,有时候只是一个空行加换行就结束了。 下面我们举个简单的例子: 请求报文:GET /index.html HTTP/1.1    Accept: text/*Host: www.myweb.com 响应报文:HTTP/1.1 200 OKContent-type: text/plainContent-length: 3  HTTP与CoAP的区别 CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议,基于REST(表述性状态传递)架构风格,支持与REST进行交互。通常用户可以像使用HTTP协议一样用CoAP协议来访问物联网设备。而且CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。HTTP使用报文格式对于嵌入式设备来说需要传输数据太多,太重,不够灵活。 XMPP协议 XMPP(可扩展通讯和表示协议)是一种基于可扩展标记语言(XML)的协议, 它继承了在XML环境中灵活的发展性。可用于服务类实时通讯、表示和需求响应服务中的XML数据元流式传输。XMPP以Jabber协议为基础,而Jabber是即时通讯中常用的开放式协议。   基本网络结构 XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。 服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统 的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过 TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。 功能 传输的是与即时通讯相关的指令。在以前这些命令要么用2进制的形式发送(比如QQ),要么用纯文本指令加空格加参数加换行符的方式发送(比如MSN)。而XMPP传输的即时通讯指令的逻辑与以往相仿,只是协议的形式变成了XML格式的纯文本。举个例子看看所谓的XML(标准通用标记语言的子集)流是什么样子的?客户端:123456<?xmlversion='1.0'?>to='example_com'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>服务器:1234567<?xmlversion='1.0'?>from='example_com'id='someid'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>工作原理XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西, 中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息 以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候 都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是关闭流,关闭TCP/IP连接。  网络通信过程中数据冗余率非常高,网络流量中70% 都消耗在 XMPP 协议层了。对于物联网来说,大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备,省电、省流量是所有底层服务的一个关键技术指标,XMPP协议看起来已经落后了。 SoAP协议 SoAP(简单对象访问协议)是交换数据的一种协议规范,是一种轻量的、简单的、 基于可扩展标记语言(XML)的协议,它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。  SOAP 可以和现存的许多因特网协议和格式结合使用,包括超文本传输协议(HTTP), 简单邮件传输协议(SMTP),多用途网际邮件扩充协议(MIME)。它还支持从消息系统到 远程过程调用(RPC)等大量的应用程序。SOAP使用基于XML的数据结构和超文本传输协议 (HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。 总结: 从当前物联网应用发展趋势来分析,MQTT协议具有一定的优势。因为目前国内外主要的云计算服务商,比如阿里云、AWS、百度云、Azure以及腾讯云都一概支持MQTT协议。还有一个原因就是MQTT协议比CoAP成熟的要早,所以MQTT具有一定的先发优势。但随着物联网的智能化和多变化的发展,后续物联网应用平台肯定会兼容更多的物联网应用层协议。 作者:HFK_Frank 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/acongge2010/article/details/79142380 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

auto_answer 2019-12-02 01:55:21 0 浏览量 回答数 0

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BGP防御DDoS攻击的方法浅析

锐讯网络1 2019-12-01 22:09:10 3641 浏览量 回答数 1

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面向服务的ERP可重构开发模型

hua2012h 2019-12-01 20:13:41 7876 浏览量 回答数 0

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:26 0 浏览量 回答数 0

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:51 0 浏览量 回答数 0

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深入剖析IPv4和IPv6 深入剖析IP协议,大部分时间就是深入剖析IP头部协议,随着现在的IPv6马上的普及,我们今天就来详细分析一下IPv4和IPv6的头部。 IPv4 1.版本号:占四位,就是IP协议的版本,通信双方的IP协议必须要达到一致,IPv4的版本就是4. 2.首部长度:占四位,因为长度为四比特,所以首部长度的最大值为1111,15,又因为首部长度代表的单位长度为32个字(也就是4个字节),所以首部长度的最小值就是0101,当然,也确实如此,大部分的ip头部中首部字节都是0101.也就是5*4=20个字节,如果是最大值15的话,ip首部的最大值就是60个字节,所以记好了,ipv4首部长度的最大值就是60,当然当中我们又能发现,IPv4的首段长度一定是4字节的整数倍,要是不是怎么办呢?别急,后面的填充字段会自动填充补齐到4字节的整数倍的。 3.区分服务:这个没有什么用处,也没有什么好讲的了,只要自动这玩意占八位,一个字节就可以了。 4.总长度:占16位,这个的意思就是ip数据报中首部和数据的总和的长度,因为占16位,所以很好理解,总长度的最大值就是2的16次方减一,65535,这玩意也对应着还有一个很简单的概念,最大传输单元mtu,意味着一个IP数据报的最大长度就只能装下65535个字节,要是传输的长度超过这个怎么办,很简单,分片。 对于最大传输单元,我们可以调用netstat -in来进行查看:  对于分片我们放在片偏移里面进行详细分析。 5.标识:占16位,标识这玩意很好理解,IP在存储器中维持一个计数器,每产生一个 数据报,计数器就加1,并将此值赋给标识字段。但这个标识并不是平常的序号,因为IP是 无连接服务,数据报不存在按序接收的问题。当数据报由于长度超过网络的MTU而必须分 片时,这个标识字段的值就被复制到所有的数据报片的标识字段中,等到重组的时候,相同标识符的值的数据报就会被重新组装成一个数据报。 6.标志:占三位,一般有用的是前两位, 最低位叫做MF,MF=1表示后面还有若干个数据报,MF=0表示这已经是最后一个数据报了。 中间位叫做DF,DF表示不能进行分片,DF=0才可以进行分片操作。 7.片偏移:占13位,片偏移就是,在原来的数据报分片以后,该片在原分组中的相对位置,片偏移中的基本单位是8字节,所以,也就是说,只要是分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍,最后一个分片不够八字节的一样是填充。 8.生存时间ttl:占8位,(time to live),表明数据报在网络中的寿命,这个值被设定成跳数,顾名思义,就是这个数据报可以经过多少个路由器的数量,每经过一个路由器,该值就减一,减到为零的时候就被抛弃,显而易见,这个跳数的最大值就是2的8次方减一,255. 9.协议:就是用来指明数据报携带了哪种协议,占8位。 10.首部效验和:占16位,这个字段用来效验数据报首段,下面给出简单的计算方法:  首先在发送端的时候,将效验和全部置为0,然后把数据报首段数据全部进行反码相加,得到的值为效验和,放入首段效验和里面,然后接收端将数据报首段数据和效验和一起全部反码相加,最后若是得到零,则保留,若是不为零,则说明数据报在传输的过程中发生了改变,则丢弃该数据报。 11.IP源地址:占32位,将IP地址看作是32位数值则需要将网络字节顺序转化位主机字节顺序。转化的方法是:将每4个字节首尾互换,将2、3字节互换。 12.目的地址:也占32位,转换方法和来源IP地址一样。 13.到了可变部分IPv4的头部基本上就已经讲完了,增加头部的可变选项实际上就是增加了数据报的功能,可变选项在实际上是很少用到的。 在IP协议中,IP协议是面向非连接的,所谓的非连接就是在数据的传递过程中,不需要检测网络是否连通,所以是不可靠的数据报协议。IP协议主要用于在主机之间的寻址和选择数据包路由。 IPv6 与IPv4相比,IPv6的头部做了如下修改: 1.取消了首部长度,因为IPv6的首部长度是固定40个字节。 2.取消了服务类型,因为流标号和优先级结合起来实现了服务类型的功能。 3.取消了总长度字段,改用为有效载荷长度,有效载荷就是后面的扩展首部加上数据报中的数据。 4.取消了标识,标志和片偏移,因为这些功能都包含在了扩展首部里面。 5.取消了协议字段,改用为下一个首部,功能不变,这样更容易理解。 6.取消了生存时间ttl,改用为跳数限制,功能不变,这样更容易理解,更形象了。 7.取消了首部效验和,这样加快了路由器对数据报的处理速度,在数据链路层中,当我们发现有差错的帧就会抛弃,在运输层中,在udp中,当发现有差错就会抛弃,在tcp中,当发现有差错就会重传,直到传送到目的进程为止。因此在网路层的检测就可以精简掉。 8,取消了选项字段,功能归并在了扩展首部上。

问问小秘 2020-04-29 15:55:23 0 浏览量 回答数 0

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

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Java开发工程师必备技能

小柒2012 2019-12-01 20:55:20 11780 浏览量 回答数 3

问题

【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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你好,这里有208份资料,详情请参考:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《Distributed porgramming liboratory》介绍:分布式编程实验室,他们发表的很多的paper,其中不仅仅是学术研究,还有一些工业界应用的论文. 《MIT Theory of Distributed Systems》介绍:麻省理工的分布式系统理论主页,作者南希·林奇在2002年证明了CAP理论,并且著《分布式算法》一书. 《Notes on Distributed Systems for Young Bloods》介绍:分布式系统搭建初期的一些建议 《Principles of Distributed Computing》介绍:分布式计算原理课程 《Google's Globally-Distributed Database》介绍:Google全球分布式数据介绍,中文版 《The Architecture Of Algolia’s Distributed Search Network》介绍:Algolia的分布式搜索网络的体系架构介绍 《Build up a High Availability Distributed Key-Value Store》介绍:构建高可用分布式Key-Value存储系统 《Distributed Search Engine with Nanomsg and Bond》介绍:Nanomsg和Bond的分布式搜索引擎 《Distributed Processing With MongoDB And Mongothon》介绍:使用MongoDB和Mongothon进行分布式处理 《Salt: Combining ACID and BASE in a Distributed Database》介绍:分布式数据库中把ACID与BASE结合使用. 《Makes it easy to understand Paxos for Distributed Systems》介绍:理解的Paxos的分布式系统,参考阅读:关于Paxos的历史 《There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems》介绍:There is No Now Problems with simultaneity in distributed systems 《Distributed Systems》介绍:伦敦大学学院分布式系统课程课件. 《Distributed systems for fun and profit》介绍:分布式系统电子书籍. 《Distributed Systems Spring 2015》介绍:卡内基梅隆大学春季分布式课程主页 《Distributed Systems: Concepts and Design (5th Edition)》介绍: 电子书,分布式系统概念与设计(第五版) 《走向分布式》介绍:这是一位台湾网友 ccshih 的文字,短短的篇幅介绍了分布式系统的若干要点。pdf 《Introduction to Distributed Systems Spring 2013》介绍:清华大学分布式系统课程主页,里面的schedule栏目有很多宝贵的资源 《Distributed systems》介绍:免费的在线分布式系统书籍 《Some good resources for learning about distributed computing》介绍:Quora上面的一篇关于学习分布式计算的资源. 《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》介绍:这个是第一个全球意义上的分布式数据库,也是Google的作品。其中介绍了很多一致性方面的设计考虑,为了简单的逻辑设计,还采用了原子钟,同样在分布式系统方面具有很强的借鉴意义. 《The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems》介绍:Google的统面向松散耦合的分布式系统的锁服务,这篇论文详细介绍了Google的分布式锁实现机制Chubby。Chubby是一个基于文件实现的分布式锁,Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的,所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础,具有非常高的参考价值。另外,著名的zookeeper就是基于Chubby的开源实现.推荐The google stack,Youtube:The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems 《Sinfonia: a new paradigm for building scalable distributed systems》介绍:这篇论文是SOSP2007的Best Paper,阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法,个人感觉非常有用。淘宝在构建TFS、OceanBase和Tair这些系统时都充分参考了这篇论文. 《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》介绍:Ebook:Data-Intensive Text Processing with MapReduce. 《Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System》介绍:Design and Implementation of a Query Processor for a Trusted Distributed Data Base Management System. 《Distributed Query Processing》介绍:分布式查询入门. 《Distributed Systems and the End of the API》介绍:分布式系统和api总结. 《Distributed Query Reading》介绍:分布式系统阅读论文,此外还推荐github上面的一个论文列表The Distributed Reader。 《Replication, atomicity and order in distributed systems》介绍:Replication, atomicity and order in distributed systems 《MIT course:Distributed Systems》介绍:2015年MIT分布式系统课程主页,这次用Golang作为授课语言。6.824 Distributed Systems课程主页 《Distributed systems for fun and profit》介绍:免费分布式系统电子书。 《Ori:A Secure Distributed File System》介绍:斯坦福开源的分布式文件系统。 《Availability in Globally Distributed Storage Systems》介绍:Google论文:设计一个高可用的全球分布式存储系统。 《Calvin: Fast Distributed Transactions For Partitioned Database Systems》介绍:对于分区数据库的分布式事务处理。 《Distributed Systems Building Block: Flake Ids》介绍:Distributed Systems Building Block: Flake Ids. 《Introduction to Distributed System Design》介绍:Google Code University课程,如何设计一个分布式系统。 《Sheepdog: Distributed Storage System for KVM》介绍:KVM的分布式存储系统. 《Readings in Distributed Systems Systems》介绍:分布式系统课程列表,包括数据库、算法等. 《Tera》介绍:来自百度的分布式表格系统. 《Distributed systems: for fun and profit》介绍:分布式系统的在线电子书. 《Distributed Systems Reading List》介绍:分布式系统资料,此外还推荐Various articles about distributed systems. 《Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems》介绍:Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems. 《Testing a Distributed System》介绍:Testing a distributed system can be trying even under the best of circumstances. 《The Google File System》介绍: 基于普通服务器构建超大规模文件系统的典型案例,主要面向大文件和批处理系统, 设计简单而实用。 GFS是google的重要基础设施, 大数据的基石, 也是Hadoop HDFS的参考对象。 主要技术特点包括: 假设硬件故障是常态(容错能力强), 64MB大块, 单Master设计,Lease/链式复制, 支持追加写不支持随机写. 《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》介绍:支持PB数据量级的多维非关系型大表, 在google内部应用广泛,大数据的奠基作品之一 , Hbase就是参考BigTable设计。 Bigtable的主要技术特点包括: 基于GFS实现数据高可靠, 使用非原地更新技术(LSM树)实现数据修改, 通过range分区并实现自动伸缩等.中文版 《PacificA: Replication in Log-Based Distributed Storage Systems》介绍:面向log-based存储的强一致的主从复制协议, 具有较强实用性。 这篇文章系统地讲述了主从复制系统应该考虑的问题, 能加深对主从强一致复制的理解程度。 技术特点: 支持强一致主从复制协议, 允许多种存储实现, 分布式的故障检测/Lease/集群成员管理方法. 《Object Storage on CRAQ, High-throughput chain replication for read-mostly workloads》介绍:分布式存储论文:支持强一直的链式复制方法, 支持从多个副本读取数据,实现code. 《Finding a needle in Haystack: Facebook’s photo storage》介绍:Facebook分布式Blob存储,主要用于存储图片. 主要技术特色:小文件合并成大文件,小文件元数据放在内存因此读写只需一次IO. 《Windows Azure Storage: A Highly Available Cloud Storage Service with Strong Consistency》介绍: 微软的分布式存储平台, 除了支持类S3对象存储,还支持表格、队列等数据模型. 主要技术特点:采用Stream/Partition两层设计(类似BigTable);写错(写满)就封存Extent,使得副本字节一致, 简化了选主和恢复操作; 将S3对象存储、表格、队列、块设备等融入到统一的底层存储架构中. 《Paxos Made Live – An Engineering Perspective》介绍:从工程实现角度说明了Paxo在chubby系统的应用, 是理解Paxo协议及其应用场景的必备论文。 主要技术特点: paxo协议, replicated log, multi-paxo.参考阅读:关于Paxos的历史 《Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-Value Store》介绍:Amazon设计的高可用的kv系统,主要技术特点:综和运用一致性哈希,vector clock,最终一致性构建一个高可用的kv系统, 可应用于amazon购物车场景.新内容来自分布式存储必读论文 《Efficient Replica Maintenance for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统中的副本存储问题. 《PADS: A Policy Architecture for Distributed Storage Systems》介绍:分布式存储系统架构. 《The Chirp Distributed Filesystem》介绍:开源分布式文件系统Chirp,对于想深入研究的开发者可以阅读文章的相关Papers. 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》介绍:经典论文分布式时钟顺序的实现原理. 《Making reliable distributed systems in the presence of sodware errors》介绍:面向软件错误构建可靠的分布式系统,中文笔记. 《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》介绍:MapReduce:超大集群的简单数据处理. 《Distributed Computer Systems Engineering》介绍:麻省理工的分布式计算课程主页,里面的ppt和阅读列表很多干货. 《The Styx Architecture for Distributed Systems》介绍:分布式系统Styx的架构剖析. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上面的一个问答:有哪些关于分布式计算学习的好资源. 《RebornDB: The Next Generation Distributed Key-Value Store》介绍:下一代分布式k-v存储数据库. 《Operating System Concepts Ninth Edition》介绍:分布式系统归根结底还是需要操作系统的知识,这是耶鲁大学的操作系统概念书籍首页,里面有提供了第8版的在线电子版和最新的学习操作系统指南,学习分布式最好先学习操作系统. 《The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction》介绍:分布式系统Log剖析,非常的详细与精彩. 中文翻译 | 中文版笔记. 《Operating Systems Study Guide》介绍:分布式系统基础之操作系统学习指南. 《分布式系统领域经典论文翻译集》介绍:分布式系统领域经典论文翻译集. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能维护. 《Computer Science from the Bottom Up》介绍:计算机科学,自底向上,小到机器码,大到操作系统内部体系架构,学习操作系统的另一个在线好材料. 《Operating Systems: Three Easy Pieces》介绍:<操作系统:三部曲>在线电子书,虚拟、并发、持续. 《Database Systems: reading list》介绍:数据库系统经典论文阅读列,此外推送github上面的db reading. 《Unix System Administration》介绍:Unix System Administration ebook. 《The Amoeba Distributed Operating System》介绍:分布式系统经典论文. 《Principles of Computer Systems》介绍:计算机系统概念,以分布式为主.此外推荐Introduction to Operating Systems笔记 《Person page of EMİN GÜN SİRER》介绍:推荐康奈尔大学的教授EMİN GÜN SİRER的主页,他的研究项目有分布式,数据存储。例如HyperDex数据库就是他的其中一个项目之一. 《Scalable, Secure, and Highly Available Distributed File Access》介绍:来自卡内基梅隆如何构建可扩展的、安全、高可用性的分布式文件系统,其他papers. 《Distributed (Deep) Machine Learning Common》介绍:分布式机器学习常用库. 《The Datacenter as a Computer》介绍:介绍了如何构建仓储式数据中心,尤其是对于现在的云计算,分布式学习来说很有帮助.本书是Synthesis Lectures on Computer Architecture系列的书籍之一,这套丛书还有 《The Memory System》,《Automatic Parallelization》,《Computer Architecture Techniques for Power Efficiency》,《Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units》,《Introduction to Reconfigurable Supercomputing》,Memory Systems Cache, DRAM, Disk 等 《helsinki:Distributed Systems Course slider》介绍:来自芬兰赫尔辛基的分布式系统课程课件:什么是分布式,复制,一致性,容错,同步,通信. 《TiDB is a distributed SQL database》介绍:分布式数据库TiDB,Golang开发. 《S897: Large-Scale Systems》介绍:课程资料:大规模系统. 《Large-scale L-BFGS using MapReduce》介绍:使用MapReduce进行大规模分布式集群环境下并行L-BFGS. 《Twitter是如何构建高性能分布式日志的》介绍:Twitter是如何构建高性能分布式日志的. 《Distributed Systems: When Limping Hardware Is Worse Than Dead Hardware》介绍:在分布式系统中某个组件彻底死了影响很小,但半死不活(网络/磁盘),对整个系统却是毁灭性的. 《Tera - 高性能、可伸缩的结构化数据库》介绍:来自百度的分布式数据库. 《SequoiaDB is a distributed document-oriented NoSQL Database》介绍:SequoiaDB分布式文档数据库开源. 《Readings in distributed systems》介绍:这个网址里收集了一堆各TOP大学分布式相关的课程. 《Paxos vs Raft》介绍:这个网站是Raft算法的作者为教授Paxos和Raft算法做的,其中有两个视频链接,分别讲上述两个算法.参考阅读:关于Paxos的历史 《A Scalable Content-Addressable Network》介绍:A Scalable Content-Addressable Network. 《500 Lines or Less》介绍:这个项目其实是一本书( The Architecture of Open Source Applications)的源代码附录,是一堆大牛合写的. 《MIT 6.824 Distributed System》介绍:这只是一个课程主页,没有上课的视频,但是并不影响你跟着它上课:每一周读两篇课程指定的论文,读完之后看lecture-notes里对该论文内容的讨论,回答里面的问题来加深理解,最后在课程lab里把所看的论文实现。当你把这门课的作业刷完后,你会发现自己实现了一个分布式数据库. 《HDFS-alike in Go》介绍:使用go开发的分布式文件系统. 《What are some good resources for learning about distributed computing? Why?》介绍:Quora上关于学习分布式的资源问答. 《SeaweedFS is a simple and highly scalable distributed file system》介绍:SeaweedFS是使用go开发的分布式文件系统项目,代码简单,逻辑清晰. 《Codis - yet another fast distributed solution for Redis》介绍:Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 《Paper: Coordination Avoidance In Distributed Databases By Peter Bailis》介绍:Coordination Avoidance In Distributed Databases. 《从零开始写分布式数据库》介绍:本文以TiDB 源码为例. 《what we talk about when we talk about distributed systems》介绍:分布式系统概念梳理,为分布式系统涉及的主要概念进行了梳理. 《Distributed locks with Redis》介绍:使用Redis实现分布式锁. 《CS244b: Distributed Systems》介绍: 斯坦福2014年秋季分布式课程. 《RAMP Made Easy》介绍: 分布式的“读原子性”. 《Strategies and Principles of Distributed Machine Learning on Big Data》介绍: 大数据分布式机器学习的策略与原理. 《Distributed Systems: What is the CAP theorem?》介绍: 分布式CAP法则. 《How should I start to learn distributed storage system as a beginner?》介绍: 新手如何步入分布式存储系统. 《Cassandra - A Decentralized Structured Storage System》介绍: 分布式存储系统Cassandra剖析,推荐白皮书Introduction to Apache Cassandra. 《What is the best resource to learn about distributed systems?》介绍: 分布式系统学习资源. 《What are some high performance TCP hacks?》介绍: 一些高性能TCP黑客技巧. 《Maintaining performance in distributed systems》介绍:分布式系统性能提升. 《A simple totally ordered broadcast protocol》介绍:Benjamin Reed 和 Flavio P.Junqueira 所著论文,对Zab算法进行了介绍,zab算法是Zookeeper保持数据一致性的核心,在国内有很多公司都使用zookeeper做为分布式的解决方案.推荐与此相关的一篇文章ZooKeeper’s atomic broadcast protocol: Theory and practice. 《zFS - A Scalable Distributed File System Using Object Disk》介绍:可扩展的分布式文件系统ZFS,The Zettabyte File System,End-to-end Data Integrity for File Systems: A ZFS Case Study. 《A Distributed Haskell for the Modern Web》介绍:分布式Haskell在当前web中的应用. 《Reasoning about Consistency Choices in Distributed Systems》介绍:POPL2016的论文,关于分布式系统一致性选择的论述,POPL所接受的论文,github上已经有人整理. 《Paxos Made Simple》介绍:Paxos让分布式更简单.译文.参考阅读:关于Paxos的历史,understanding Paxos part1,Understanding Paxos – Part 2.Quora: What is a simple explanation of the Paxos algorithm?,Tutorial Summary: Paxos Explained from Scratch,Paxos algorithm explained, part 1: The essentials,Paxos algorithm explained, part 2: Insights 《Consensus Protocols: Paxos》介绍:分布式系统一致性协议:Paxos.参考阅读:关于Paxos的历史 《Consensus on Transaction Commit》介绍:事务提交的一致性探讨. 《The Part-Time Parliaments》介绍:在《The Part-Time Parliament》中描述了基本协议的交互过程。在基本协议的基础上完善各种问题得到了最终的议会协议。 为了让人更容易理解《The Part-Time Parliament》中描述的Paxos算法,Lamport在2001发表了《Paxos Made Simple》,以更平直的口头语言描述了Paxos,而没有包含正式的证明和数学术语。《Paxos Made Simple》中,将算法的参与者更细致的划分成了几个角色:Proposer、Acceptor、Learner。另外还有Leader和Client.参考阅读:关于Paxos的历史 《Paxos Made Practical》介绍:看这篇论文时可以先看看理解Paxos Made Practical. 《PaxosLease: Diskless Paxos for Leases》介绍:PaxosLease:实现租约的无盘Paxos算法,译文. 《Paxos Made Moderately Complex》介绍:Paxos算法实现,译文,同时推荐42 Paxos Made Moderately Complex. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《Hadoop Reading List》介绍:Hadoop学习清单. 《2010 NoSQL Summer Reading List》介绍:NoSQL知识清单,里面不仅仅包含了数据库阅读清单还包含了分布式系统资料. 《Raft: Understandable Distributed Consensus》介绍:Raft可视化图帮助理解分布式一致性 《Etcd:Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system》介绍:Etcd分布式Key-Value存储引擎 《Understanding Availability》介绍:理解peer-to-peer系统中的可用性究竟是指什么.同时推荐基于 Peer-to-Peer 的分布式存储系统的设计 《Process structuring, synchronization, and recovery using atomic actions》介绍:经典论文 《Programming Languages for Parallel Processing》介绍:并行处理的编程语音 《Analysis of Six Distributed File Systems》介绍:此篇论文对HDFS,MooseFS,iRODS,Ceph,GlusterFS,Lustre六个存储系统做了详细分析.如果是自己研发对应的存储系统推荐先阅读此篇论文 《A Survey of Distributed File Systems》介绍:分布式文件系统综述 《Concepts of Concurrent Programming》介绍:并行编程的概念,同时推荐卡内基梅隆FTP 《Concurrency Control Performance Modeling:Alternatives and Implications》介绍:并发控制性能建模:选择与意义 《Distributed Systems - 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suonayi 2019-12-02 03:17:27 0 浏览量 回答数 0

问题

Netty实现原理浅析 1、总体结构 2、网络模型 3、 buffer 4、Ch?400报错

爱吃鱼的程序员 2020-06-04 11:53:36 3 浏览量 回答数 1
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