ndn挖坑记(二)
如何使用ndnSIM运行自己的仿真实验
基本要点
仿真场景可以在NS-3目录下的scratch/
or src/ndnSIM/examples
两个文件夹中编写,或者选择一个独立的库来编写仿真仿真场景。
如果直接在上面编写,有个不好的地方就是编译速度慢和代码可能难以区分是自己写的还是模拟器自带的,所以官网上推荐是使用独立的库来编写自己的仿真场景。
话虽如此,当我使用独立库调用可视化模块的时候既不报错也不显示就有点懵逼了,所以最后我还是将代码放在ndnSIM/ns-3/scratch
下了。
具体而言,将自己的文件保存为.cc放入其中即可。
从 https://ndnsim.net/current/examples.html 官网例子中可以看到如果需要建立一个仿真场景,需要做的事情有主要下面几个:
- 设置链路状态(包括链路之间的连接)
- 定义拓扑结构
- 设置CS
- 在节点上安装ndnSIM的网络堆栈
- 安装consumer和producer
- 设置FIB
- 设置前向转发策略
- 运行仿真场景
开始动手
设置一个和 教程中ndn-grid.cpp
一样的例子
10Mbps links/10ms delays
3x3拓扑结构
一个consumer,一个producer
FIB使用GlobalRoutingHelper进行设置
前向转发策略使用bestRoute
运行
./waf configure -d optimized
./waf
BUG记录
记录一下使用第三方库时出现的错误,出现在运行阶段
File "/ndnSIM/scenario/.waf-2.0.14-a8a9afc5d151494252697f8fa4ba3fbc/waflib/Scripting.py", line 119, in waf_entry_point
run_commands()
File "/ndnSIM/scenario/.waf-2.0.14-a8a9afc5d151494252697f8fa4ba3fbc/waflib/Scripting.py", line 181, in run_commands
run_command('shutdown')
File "/ndnSIM/scenario/.waf-2.0.14-a8a9afc5d151494252697f8fa4ba3fbc/waflib/Scripting.py", line 170, in run_command
ctx.execute()
File "/ndnSIM/scenario/.waf-2.0.14-a8a9afc5d151494252697f8fa4ba3fbc/waflib/Context.py", line 85, in execute
self.recurse([os.path.dirname(g_module.root_path)])
File "/ndnSIM/scenario/.waf-2.0.14-a8a9afc5d151494252697f8fa4ba3fbc/waflib/Context.py", line 126, in recurse
user_function(self)
File "/ndnSIM/scenario/wscript", line 114, in shutdown
return subprocess.call (argv)
File "/usr/lib/python2.7/subprocess.py", line 172, in call
return Popen(*popenargs, **kwargs).wait()
File "/usr/lib/python2.7/subprocess.py", line 394, in __init__
errread, errwrite)
File "/usr/lib/python2.7/subprocess.py", line 1047, in _execute_child
raise child_exception
解决方法,修改目录下的wscript下的subprocess.cal中的参数,改为subprocess.call (argv,shell=True)因为默认模式下的subprocess.call不支持使用shell运行命令行。
ndn挖坑记(二)的更多相关文章
- ndn挖坑记(一)
目录 NDN是什么(简单记录) ndnSIM的安装 编译运行的错误记录 NDN是什么(简单记录) NDN是命名数据网络的缩写,简单来是说以数据命名取代IP 的主体地位,数据名称取代了IP 作为网络中的 ...
- Saku实力挖坑记!!(十八)
Saiku实力挖坑记!!!!!!! 我可真真真的是个挖坑小能手呀!不知道你们有没有遇到过这个异常: Enclosure class mondrian.olap.MondrianDef not foun ...
- h5 录音 自动生成proto Js语句 UglifyJS-- 对你的js做了什么 【原码笔记】-- protobuf.js 与 Long.js 【微信开发】-- 发送模板消息 能编程与会编程 vue2入坑随记(二) -- 自定义动态组件 微信上传图片
得益于前辈的分享,做了一个h5录音的demo.效果图如下: 点击开始录音会先弹出确认框: 首次确认允许后,再次录音不需要再确认,但如果用户点击禁止,则无法录音: 点击发送 将录音内容发送到对话框中.点 ...
- Java入门记(二):向上转型与向下转型
在对Java学习的过程中,对于转型这种操作比较迷茫,特总结出了此文.例子参考了<Java编程思想>. 目录 几个同义词 向上转型与向下转型 例一:向上转型,调用指定的父类方法 例二:向上转 ...
- vue2入坑随记(二) -- 自定义动态组件
学习了Vue全家桶和一些UI基本够用了,但是用元素的方式使用组件还是不够灵活,比如我们需要通过js代码直接调用组件,而不是每次在页面上通过属性去控制组件的表现.下面讲一下如何定义动态组件. Vue.e ...
- epclise设置tomcat方法(步骤)(菜鸟巧记二)
epclise设置tomcat 1.打开epclise→window→preferences 2.输入server,打开server→runtime environments→选择add新建 3.打开 ...
- 【React踩坑记二】react项目实现JS路由跳转
这里使用的是4.31版本的react-router-dom "react-router-dom": "^4.3.1", 直接使用以下代码即可实现路由跳转 thi ...
- 菜鸟类库诞生记二:通过反射转换DataRow为对象
虽然大数据量的环境下,通过反射转换DataRow为对象性能会很低,但是在数据量适中的时候,这样能够减少很多的代码量,性能也确实不错. 所以在数据量不是很大的情况下,推荐使用. 如果数据量很大,可以使用 ...
- ORACLE DATAGURARD 折腾记二
前文再续,书接上一回,这次折腾Data Guard的一个重要目的是利用switchover实现机器的升级,怎么switchover呢?按照我的理解,Data Guard的角色切换是这样一个过程: (1 ...
随机推荐
- 使用TestNG框架测试用例执行顺序问题
既然是讨论执行顺序问题,那么用例肯定是批量执行的,批量执行的方法有mvn test.直接运行testng.xml文件,其中直接运行testng.xml文件的效果与pom文件中配置执行testng.xm ...
- 【MM系列】SAP 关于更改物料的价格控制类型
公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]SAP 关于更改物料的价格控制类型 ...
- C++ Primer笔记(1)——连续读取数据、类型对应的尺寸、类型转换、字符串分行写法
这次要看看C++ Primer,这本基本上就是必读书籍了.下面的内容就是一些之前没有学过的知识的笔记. 读取数量不定的输入数据 虽然很简单,但是还是记一下: #include <iostream ...
- 应用安全 - Web安全 - 远程控制管理工具 - 汇总
菜刀 蚁剑 冰蝎 DarkCommet ADT windows/upexec/reverse_tcp set PEXEC xxx
- 12.持久性后门----Ettercap之ARP中毒----RAR/ZIP & linux密码破解----kali上检测rootkits
持久性后门 生成PHP shell weevely generate 密码 /root/Desktop/404.php 靶机IP/404.php weevely http://192.168.1.10 ...
- Python解释器判断整数相加溢出
溢出,则和的最高位(即符号位)与两个加数都不相同,例如 1)非负数+非负数=负数 2)负数+负数=非负数 那么,假设x为a与b的和,((a^b)>=0 && (x^a)<0 ...
- 本地项目代码上传至github
初始化本地目录:git init cd到个人本地项目代码文件目录下,执行git init命令 添加项目文件到本地仓库:git add . git commit -m "提交说明" ...
- Python中函数传递参数有四种形式
Python中函数传递参数有四种形式 fun1(a,b,c) fun2(a=1,b=2,c=3) fun3(*args) fun4(**kargs) 四种中最常见是前两种,基本上一般点的教程都会涉及, ...
- 初学Python写二进制文件
初学Python写二进制文件 把一个图片的16进制数据保存到一个txt文本,从这个txt文本读出并保存为二进制文件jpg图片文件.说明:图片读出的0xff粘贴ff到文本中,读出时是字符串的”ff”. ...
- 梯度下降算法(Gradient descent)GD
1.我们之前已经定义了代价函数J,可以将代价函数J最小化的方法,梯度下降是最常用的算法,它不仅仅用在线性回归上,还被应用在机器学习的众多领域中,在后续的课程中,我们将使用梯度下降算法最小化其他函数,而 ...