IP首部校验和 首部校验和(16位)字段只检验数据报的首部,不检验数据部分.这里不采用CRC检验码而采用简单的计算方法. 发送端 首先将检验和置零,求首部数据的补码和(包含检验和),因为为零,所以无影响,再对所求结果求反码放入检验和就完成啦 PS:补码和其实就是带循环进位的加法,如果有进位就不断累加最后多处来的再加到末位上即可 接收端 对首部数据再做一次补码和(也包括检验和位),再对结果取反,若为零,则说明首部信息无误,若不为零则丢弃 解释 接收端相当于做了一次数据X与X^做异或再取反,故得零

原创博文,转载请注明出处. 在学习TCP/IP 详解的过程中遇到了不止一次的关于检验和的概念,在吸取了他人理解的前提下,我决定用Wireshark 进行抓包分析. 首先我们得知道IP数据包格式 首先把检验和字段置为 0 .然后,对首部中每个 16 bit 进行二进制反码求和(整个首部看成是由一串 16 bit的字组成),结果存在检验和字段中.当收到一份I P数据报后,同样对首部中每个 16 bit进行二进制反码的求和.由于接收方在计算过程中包含了发送方存在首部中的检验和,因此,如果首部在传输过程

IP分组中的检验和仅覆盖首部,而不管数据,首部被划分为16位的段,把所有段相加,结果取反,塞进首部检验和里 在目的主机中,首部划分为16位,相加,结果肯定是16个1,然后取反,结果为0.如下 在目的主机,收到的报文中,因为首部检验和是10001011 10110001,所以它的计算如下

在<在深谈TCP/IP三步握手&四步挥手原理及衍生问题—长文解剖IP>里面提到 单个TCP包每次打包1448字节的数据进行发送(以太网Ethernet最大的数据帧是1518字节,以太网帧的帧头14字节和帧尾CRC校验4字节 seq编码,在RFC793中,建议ISN和一个假的时钟绑在一起,这个时钟会在每4微秒对ISN做加一操作,直到超过2^32 据此推算,貌似单一线路,网络传输速度也就1.5*(1/4*10^6) = 375M/bs 对此的论据是:segments packets fra

IP路由选择技术 是网络技术的核心部分,也是目前研究的热点,其中的 动态路由选择协议 比如RIPv1,RIPv2,OSPF等,解决了数据在网络中转递的诸多问题. 在TCP/IP协议详解的学习过程中,我们了解到该协议簇的层型结构,其中的网络层(采用的协议一般为IP协议)与我们目前研究的路由选择内容密切相关. 层型结构,把 如何把数据报从一台主机发送到另外一台主机,从而进行信息交流 这个复杂且难以解决的问题,利用分块的思想,拆分成四层,每一层都有自己独立要解决的问题,层次之间又相互联系. 那么如何保

数据的封装 UDP 封装 TCP 封装 IP 封装 检验和算法 当应用程序用TCP传送数据时,数据被传送入协议栈中,然后逐一通过每一层直到被当作一串比特流送入网络 注: UDP数据TCP数据基本一致. 唯一不同的是UDP传给IP的信息单元称作UDP数据报 其中每一层对收到的数据都要增加一些首部信息(有时还要增加尾部信息) 注: 4个字节的32bit值的传输次序:首先是0-7字节,其次是8-15, 然后是16-23, 最后是24-31 bit,这种传输次序称作 big-ending(大端)字节序,

IP 分组为了更准确地讨论 I n t e r n e t协议处理,我们必须定义一些名词.图 显示了在不同的I n t e r n e t层之间传递数据时用来描述数据的名词.我们把传输协议交给 I P的数据称为报文.典型的报文包含一个运输层首部和应用程序数据.图所示的传输协议是U D P.I P在报文的首部前加上它自己的首部形成一个数据报.如果在选定的网络中,数据报的长度太大, I P就把数据报分裂成几个分片,每个分片中含有它自己的I P首部和一段原来数据报的数据.图显示了一个数据报被分成三个分

本文讨论两个问题①IP数据报的首部②IP数据报的分片 TCP/IP模型分为五层,从上到下依次是应用层.传输层.网络层.数据链路层和物理层. IP数据报是网络层的概念. IP数据报的首部 版本号:0~3  共占4位,是IP协议的版本号,IPV4和IPV6,所以只能是0100.0110两个选项 首部长度:4~7 共占4位,共 有2的4次方,就是最多可以表示0~15个数,而IP数据报首部的固定部分都有20个字节了,所以0~15是不够用的,所以首部长度按4字节为一个单位.例如:首部长度0110=6,就是

ip数据包的结构:首部+数据部分 1.版本(v4或者v6)+首部长度(固定的20字节,所以就没有)+区分服务优先级(我的例子是 assured forwarding 31 0x1a 26,保证转发) 2.总长度+是否分片+分片的标志+片偏移 (我的例子中不需要分片) 网络层数据包最大65535字节,数据链路层数据最大 1500字节,所以这里可能会有个数据包分片的行为 使用ping命令可以发送一个大的数据包,ping -t -l 65500 ip地址 , 这样抓的数据可以看到分片现象 3.生存时间

1. 引言: (1)互联网结构: 信息:IP分组(直接广播地址(Directed Broadcast Address),其指定了在一个特定网络中的"所有主机".) 节点:路由器.主机----->选择路径,交付分组 信道:物理网络(路由器之间)----->传送IP分组 (2)交付 和 路由选择 --->1. Delivery(交付):对分组的物理转发     交付 是由Routed protocol(沿选定的路径交付分组)完成的.     Routed protocol

1:交付 网络层监视底层物理网络对分组的处理过程叫做交付,分为直接交付和间接交付 1.1:直接交付 直接交付时,分组的终点是一台与交付着连接在同一个网络上的主机,发生在俩种情况下,分组的源点和终点都在同一个物理网络上,或者是在最后一个路由器与目的主机之间进行交付. 发送方提取终点的网络地址(用掩码与分组内目的IP地址进行与运算),然后与自己所连接的网络地址比较.若匹配,交付就是直接的. 1.2:间接交付 目的主机和交付者不在同一网络上,在间接交付时,分组经过一个又一个路由器,最后到达与终点连接在

来源:https://codedefault.com/2018/group-by-multiple-columns-and-sum-in-csharp .NET[C#]LINQ按多列分组(Group By)并计算总和(Sum) SQL语句: SELECT * FROM <TableName> GROUP BY <Column1>,<Column2> QuantityBreakdown ( MaterialID int, ProductID int, Quantity f

IP地址分类及其相关计算问题 公网IP和子网IP 公网IP: • A类:1.0.0.0 到 127.255.255.255 主要分配 给大量主机而局域网网络数量较少的大型网络 • B类:128.0.0.0 到191.255.255.255 一般用于国际性大公司和政府机构 • C类:192.0.0.0 到223.255.255.255 用于一般小公司校园网研究机构等 • D类:224.0.0.0 到 239.255.255.255 用于特殊用途,又称做广播地址 • E类:240.0.0.0 到25

关于UDP的检验和计算(附代码) 在下午的学习过程中https://www.cnblogs.com/roccoshi/p/13032356.html 有一张图讲述了UDP的校验方法, 如下: 老师只粗略的讲述了检验过程, 并没有讲计算方法, 检验和 这玩意之前也多次提到过了, 每次都没有自己算过, 刚好借此机会详细了解记录一下 反码求和运算 检验和主要是基于反码求和运算: 反码算数运算:两个数进行二进制反码求和的运算很简单.它的规则是从低位到高位逐列进行计算.0和0相加是0,0和1相加是1,1和

#在FLAT模式下,需要设置flat子网,VM的IP从这个设置的子网中抓取,这时flat_injected需要设置为True,系统才能自动获得IP,如果flat子网和主机网络是同一网络,网络管理员要注意手动配置主机IP,以免IP冲突.   #在FLATDHCP模式下,系统将通过自己的服务为VM分配IP,这时不要将flat_injected设置为True,同时设置flat_network_dhcp_start以防止IP冲突,我想这个参数应该是区别主机IP和VM的IP的.      注: 可以使用下

我不知道名字取对没有,在FPGA计算中有时往往需要在不溢出的情况下将数扩大,从而获得更好的计算精度. 比如.在一个8位宽的系统中,将x=0000_0010,算术左移m=5位之后得到xt=0100_0000,此时的xt参与运算之后能得到更好计算精度,并且通过m我们可以把相应的结果移位回来. 典型的应用例子就是,使用cordic计算复数x+jy的相角与模值,那么此时我们可以在保证不溢出的情况下按比例的扩大(x,y),再进行cordic计算,此时我们就可以得到,将计算结果的模值右移相应的m位即可,那么

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV – lxw的大数据田地 http://lxw1234.com/archives/2015/09/516.htm Java使用极小的内存完成对超大数据的去重计数,用于实时计算中统计UV 编程语言  lxw1234@qq.com  3年前 (2015-09-25)  15132℃  1评论 关键字:streamlib.基数估计.实时计算uv.大数据.去重计数 一直在想如何在实时计算中完成对海量数据去重计数的功能,即SELECT

128.0.0.0=1 192.0.0.0=2224.0.0.0=3 240.0.0.0=4 248.0.0.0=5 252.0.0.0=6 254.0.0.0=7 255.0.0.0=8255.128.0.0=9 255.192.0.0=10 255.224.0.0=11 255.240.0.0=12 255.248.0.0=13255.252.0.0=14 255.254.0.0=15255.255.0.0=16 255.255.128.0=17255.255.192.0=18 255.25

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

<Effective Java> 第48条:如果需要精确的答案,请避免使用float和double. 如果我们编译运行下面这个程序会看到什么?public class Test{    public static void main(String args[]){        System.out.println(0.05+0.01);        System.out.println(1.0-0.42);        System.out.println(4.015*100);