当前位置: 首页 > news >正文

【网络协议】IP

当连接多个异构的局域网形成强烈需求时,用户不满足于仅在一个局域网内进行通信,他们希望通过更高一层协议最终实现异构网络之间的连接。既然需要通过更高一层的协议将多个局域网进行互联,那么这个协议就必须为不同的局域网环境定义统一的寻址标准,这样才能在逻辑上真正实现设备之间跨越局域网的全局信息互通。于是IP协议出现了。

IP的目的就是在全局范围内实现跨越异构网络的寻址,所有与此无关的服务都不在IP定义的考量范畴之内,这就形成了IP的特点。为了跨越不同类型网络实现互联,IP需要忽略底层的传输介质,将使用不同介质的局域网连接起来,所以IP可以在任何技术上运行也可以说IP独立于底层介质

IP的宗旨就是提供最简单的服务:实现从源到目的的数据转发。因此,IP既不会在传输数据之前与接收方建立连接,也不保障传输的可靠性,他只提供尽力而为的服务。

报文格式 

1.版本:IPV4或IPV6,两个版本的IP采用的数据包封装格式也不相同。由于是4比特位,所以0100代表IPV4,0110代表IPV6。

2.首部长度:因为ip数据包首部有可选项字段,所以报头长度不固定。所以需要首部长度明确确分报头与数据载荷,它为4比特位,单位是4字节。也就是说报头最大是60字节。

3.服务类型:8比特位,利用该字段的不同取值可提供不同等级的服务质量,只有在使用区分服务时该字段才起作用。一般情况下不适用该字段。

4.数据长度:用来表示整个报文的大小,因为是16比特位,所以最大为65535字节。不过实际应用中很少传输这么长的数据报。

5.标识、标志、片偏移:标识、标志、片偏移这三个字段共同用于IPV4数据报分片。数据报会向下交付给数据链路层封装成帧,每一种数据链路层协议都规定了帧的数据载荷的最大长度,即最大传输单元(MTU)。例如以太网的数据链路层规定MTU的值为1500字节。如果某个数据报的总长度超过MTU,将无法封装成帧。需要将原数据报分片为更小的IPV4数据报,再将各分片的数据报封装成帧。

标识字段长度为16比特,属于同一个数据报的各个分片应该具有相同的标识。IP软件会维持一个计数器,每产生一个数据报,计数器就加1,并将此值付给标识字段。

标志字段长度为3比特,各比特位含义如下:最低位表示本分片后面是否还有分片。1表示有,0表示无。中间位表示是否允许分片。最高位为保留位,必须设置为0。

片偏移长度为13比特,以8字节为单位,表示分片数据报的数据载荷部分偏移在原数据报的位置有多远。

这三个字段是用于分片被对方网络层接收到后组装的,如果其中一片丢失那么所有分片都会被丢弃,不会继续组装并向上交付。

6.生存时间:长度为8比特,缩写为TTL(Time To Live)。最初以秒为单位,后来改以跳数为单位,路由器收到待转发的数据报时,将其首部中的该字段减1,若不为0就转发,否则就丢弃。

7.协议:长度为8比特,用来指明IP数据报的数据载荷属于何种协议。6为TCP,17为UDP,1为ICMP。

8.首部校验和:长度为16比特,用于检测IP数据报在传输过程中首部是否出现差错

9.源ip与目的ip:长度为32比特。填写发送方IP和接收方IP。

相关文章:

【网络协议】IP

当连接多个异构的局域网形成强烈需求时,用户不满足于仅在一个局域网内进行通信,他们希望通过更高一层协议最终实现异构网络之间的连接。既然需要通过更高一层的协议将多个局域网进行互联,那么这个协议就必须为不同的局域网环境定义统一的寻址…...

Python 布尔类型

布尔值表示两个值之一:True(真)或False(假)。 布尔值 在编程中,您经常需要知道一个表达式是否为True或False。 您可以在Python中评估任何表达式,并获得两个答案之一:True或False。…...

iOS设备管理器iMazing比iTunes好用吗?有哪些优势

虽然 iTunes 是 Apple 官方指定的 iPhone 数据备份和管理工具,但是一直以来 iTunes 卡顿的使用体验和过慢的备份过程为不少人诟病。如果大家也被 iTunes 体验不佳的备份和管理功能所困扰,那么简单易用、功能强大的iMazing 能为你解决这个问题。 iMazing…...

Opengl之深度测试

在坐标系统小节中,我们渲染了一个3D箱子,并且运用了深度缓冲(Depth Buffer)来防止被阻挡的面渲染到其它面的前面。在这一节中,我们将会更加深入地讨论这些储存在深度缓冲(或z缓冲(z-buffer))中的深度值(Depth Value),以及它们是如何确定一个片段是处于其它片段后方的。 …...

利用ICG-NH2/Amine进行DNA标记1686147-55-6星戈瑞

ICG-NH2(吲哚菁绿胺)可以用于DNA标记,这种标记方法通常涉及到DNA上的胺基反应基团和ICG-NH2之间的化学反应。以下是一种常见的方法,用于利用ICG-NH2标记DNA分子: 步骤: 1.准备目标DNA:你需要准…...

Pyecharts数据可视化

Pyecharts数据可视化 1、Pyecharts模块2、柱状图3、折线图4、饼图5、散点图6、图表合并7、词云8、地图 1、Pyecharts模块 ECharts是百度提供的基于JavaScript的开源可视化库,主要用于Web端数据可视化 Echarts是通过JS实现的,Pyecharts则可以使用Python来…...

集合-List集合

系列文章目录 1.集合-Collection-CSDN博客​​​​​​ 2.集合-List集合-CSDN博客 文章目录 目录 系列文章目录 文章目录 前言 一 . 什么是List? 二 . List集合的特点 三 . 常用方法 1.void add(int index, E element): 将指定的元素插入到列表的指定位置。 2.E remove(int in…...

vuex的使用

1 vuex的使用 1 vuex的使用 store/index.js -在Vue中实现集中式状态(数据)管理的一个Vue插件,对vue应用中多个组件的共享状态进行集中式 的管理(读/写),也是一种组件间通信的方式,且适用于任意…...

raw图片处理软件:DxO PhotoLab 6 mac中文版支持相机格式

DxO PhotoLab 6 mac是一款专业的RAW图片处理软件,适用于Mac操作系统。它具有先进的图像处理技术和直观易用的界面,可帮助用户轻松地将RAW格式的照片转换为高质量的JPEG或TIFF图像。 DxO PhotoLab 6支持多种相机品牌的RAW格式,包括佳能、尼康、…...

ReactPortals传送门

ReactPortals传送门 React Portals提供了一种将子节点渲染到父组件以外的DOM节点的解决方案&#xff0c;即允许将JSX作为children渲染至DOM的不同部分&#xff0c;最常见用例是子组件需要从视觉上脱离父容器&#xff0c;例如对话框、浮动工具栏、提示信息等。 描述 <div&…...

【GDB】 command 命令

GDB command 命令 语法 command 命令是一个很好用的调试命令&#xff0c;它配合断点使用&#xff0c;可以在指定的断点执行预先设置的命令 其语法为&#xff1a;command bread_id&#xff0c;这样会提示你输入你要执行的命令&#xff0c;以 end 结束。这个 bread_id 就是用 …...

1038 统计同成绩学生

输入样例&#xff1a; 10 60 75 90 55 75 99 82 90 75 50 3 75 90 88 输出样例&#xff1a; 3 2 0 solution #include <stdio.h> int main(){int n, d, k, hash[101] {0}, a[100000];scanf("%d", &n);for(int i 0; i < n; i){scanf("%d&quo…...

git报错:Failed to connect to 127.0.0.1 port 1080

Bug描述 由于在试了网上的这条命令 git config --global http.proxy socks5 127.0.0.1:1080 git config --global https.proxy socks5 127.0.0.1:1080git config --global http.proxy 127.0.0.1:1080 git config --global https.proxy 127.0.0.1:1080Bug描述&#xff1a;Faile…...

php eayswoole node axios crypto-js 实现大文件分片上传复盘

不啰嗦 直接上步骤 步骤1.开发环境配置 项目需要node.js 做前端支撑 官网下载地址&#xff1a; http://nodejs.cn/download/ 根据自己需要下载对应的版本,我下载的是windows系统64位的版本。 包下载好后 进行安装&#xff0c;安装步骤在此省略... 测试是否安装成功 …...

《Upload-Labs》01. Pass 1~13

Upload-Labs 索引前言Pass-01题解 Pass-02题解总结 Pass-03题解总结 Pass-04题解 Pass-05题解总结 Pass-06题解总结 Pass-07题解总结 Pass-08题解总结 Pass-09题解 Pass-10题解 Pass-11题解 Pass-12题解总结 Pass-13题解 靶场部署在 VMware - Win7。 靶场地址&#xff1a;https…...

v-for中的key

在Vue中&#xff0c;当使用v-for指令循环渲染元素时&#xff0c;添加:key是一个推荐做法&#xff0c;尤其是在循环的元素可能会被重新排序、添加或删除的情况下。 :key的作用是为每个循环的元素提供一个唯一的标识符&#xff0c;以便Vue能够跟踪和管理这些元素的状态。Vue使用…...

MySQL学习笔记17

MySQL权限管理grant&#xff1a; 权限说明&#xff1a; Table 6.2 Permissible Privileges for GRANT and REVOKE PrivilegeGrant Table ColumnContextALL [PRIVILEGES]Synonym for “all privileges”Server administrationALTERAlter_privTablesALTER ROUTINEAlter_routin…...

跨境电商建站:选择域名需要注意什么?

在跨境电商建站过程中&#xff0c;选择一个合适的域名至关重要&#xff0c;尤其是对于跨境电商独立站来说&#xff0c;它对未来的seo排名和品牌建设都有着重要影响。关于本文&#xff0c;我会先从域名的定义开始&#xff0c;到域名选择的重要性&#xff0c;再到如何选择一个完美…...

jupyterlab

1. 环境&#xff1a;linux 环境&#xff08;基于ubuntu-fork 镜像实现&#xff09; 2. pip install jupyter notebook 3. 编译jupyterlab源代码必须使用 node 14.21.3 高版本编译报错#下载 node 14.21.3 :wget https://nodejs.org/download/release/latest-v14.x/node-v14.21.…...

Oracle的递归公共表表达式

查询节点id为2的所有子节点的数据&#xff0c;包括向下级联 WITH T1 (id, parent_id, data) AS (SELECT id, parent_id, dataFROM nodesWHERE id 2UNION ALLSELECT t.id, t.parent_id, t.dataFROM nodes tJOIN T1 n ON t.parent_id n.id ) SELECT * FROM T1; --建表语句 C…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲&#xff1a; 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年&#xff0c;数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段&#xff0c;基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

初探Service服务发现机制

1.Service简介 Service是将运行在一组Pod上的应用程序发布为网络服务的抽象方法。 主要功能&#xff1a;服务发现和负载均衡。 Service类型的包括ClusterIP类型、NodePort类型、LoadBalancer类型、ExternalName类型 2.Endpoints简介 Endpoints是一种Kubernetes资源&#xf…...

深入浅出深度学习基础:从感知机到全连接神经网络的核心原理与应用

文章目录 前言一、感知机 (Perceptron)1.1 基础介绍1.1.1 感知机是什么&#xff1f;1.1.2 感知机的工作原理 1.2 感知机的简单应用&#xff1a;基本逻辑门1.2.1 逻辑与 (Logic AND)1.2.2 逻辑或 (Logic OR)1.2.3 逻辑与非 (Logic NAND) 1.3 感知机的实现1.3.1 简单实现 (基于阈…...

uniapp 小程序 学习(一)

利用Hbuilder 创建项目 运行到内置浏览器看效果 下载微信小程序 安装到Hbuilder 下载地址 &#xff1a;开发者工具默认安装 设置服务端口号 在Hbuilder中设置微信小程序 配置 找到运行设置&#xff0c;将微信开发者工具放入到Hbuilder中&#xff0c; 打开后出现 如下 bug 解…...

MySQL的pymysql操作

本章是MySQL的最后一章&#xff0c;MySQL到此完结&#xff0c;下一站Hadoop&#xff01;&#xff01;&#xff01; 这章很简单&#xff0c;完整代码在最后&#xff0c;详细讲解之前python课程里面也有&#xff0c;感兴趣的可以往前找一下 一、查询操作 我们需要打开pycharm …...