OSPF多区原理与配置


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一、OSPF多区域的生成

生成OSPF多区域的原因
——改善网络的可扩展性
——快速收敛
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二、OSPF的三种通信量

域内通信量(Intra-Area Traffic)

——单个区域内的路由器之间交换数据包构成的通信量

域间通信量(Inter-Area Traffic)

——不同区域的路由器之间交换数据包构成的通信量

外部通信量(External Traffic)

OSPF域内的路由器与OSPF区域外或另一个自治系统内的路由器之间交换数据包构成的通信量

三、OSPF的路由器类型

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四、OSPF的区域类型

骨干区域Area 0
非骨干区域-根据能够学习的路由种类来区分
——标准区域
——末梢区域(stub)
——完全末梢(Totally stubby)区域
——非纯末梢区域(NSSA)

五、OSPF链路状态数据库

链路状态数据库的组成

——每个路由器都创建了由每个接口、对应的相邻节点和接口速度组成的数据库
——链路状态数据库中每个条目称为LSA(链路状态通告),常见的有六种LSA类型

六、OSPF链路状态通告

链路状态通告(LSA)类型

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末梢区域和完全未梢区域

1.末梢区域和完全未梢区域
满足以下条件的区域
——只有一个默认路由作为其区域的出口
——区域不能作为虚链路的穿越区域
——Stub区域里无自治系统边界路由器ASBR
——不是骨干区域Area 0

2.末梢区域
——没有LSA4、5、7通告

3.完全末梢区域
——除一条LSA3的默认路由通告外,没有LSA3、4、5、7通告

七、相关命令

末梢区域和完全末梢区域的作用,其主要目的是减少区域内的LSA条目以及路由条目,减少对设备CPU和内存的占用;
末梢区域和完全末梢区域中ABR会自动生成一条默认路由发布到末梢区域或完全末梢区域中。
——————末梢区域配置命令————————
没有LSA4、5、7通告
————ABR配置————
[R4]ospf 1
[R4-ospf-1]area 2
[R4-ospf-1-area-0.0.0.2]network x.x.x.x x.x.x.x
###先宣告直连网段,再配
[R4-ospf-1-area-0.0.0.2]stub

————区域内路由配置————
[R5]ospf 1
[R5-ospf-1]area 2
[R5-ospf-1-area-0.0.0.2]network x.x.x.x x.x.x.x
###先宣告直连网段,再配
[R5-ospf-1-area-0.0.0.2] stub
[R5]display ip routing-table
###此时末梢区域中的路由会显示一条默认路由到外部区域

————完全末梢区域配置命令————
————ABR配置————
除一条LSA3的默认路由通告外,没有LSA3、4、5、7通告
[R4]ospf 1
[R4-ospf-1] area 2
[R4-ospf-1]network x.x.x.x x.x.x.x ##先宣告直连网段,再配
[R4-ospf-1-area-0.0.0.2] stub no-summary

————区域内路由配置————
[R5] ospf 1
[R5-ospf-1] area 2
[R5-ospf-1]network x.x.x.x x.x.x.x
###先宣告直连网段,再配
[R5-ospf-1-area-0.0.0.2]stub
[R5] display ip routing-table
###此时完全末梢区域中的路由会显示一条默认路由到除本区域外的其他区域

————非纯末梢区域配置命令————
[R4]ospf 1
[R4-ospf-1] area 1
[R4-ospf-1]network x.x.x.x x.x.x.x
###先宣告直连网段,再配反掩码
[R4-ospf-1-area-0.0.0.1]nssa

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持种通知渠道。 主要功能 平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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