《网络协议》08. 概念补充

【计网】计算机网络期末总复习-谢希仁(个人总结)理论概念 计算机网络复习题集合(谢希仁版) 阅读详情

title: 《网络协议》08. 概念补充
date: 2022-10-06 18:33:04
updated: 2023-11-17 10:35:52
categories: 学习记录:网络协议
excerpt: 代理、VPN、CDN、网络爬虫、无线网络、缓存、Cookie & Session、RESTful。
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网络协议从入门到底层原理。

1:代理

代理服务器(Proxy Server)。

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特点:

  • 本身不生产内容
  • 处于中间位置转发上下游的请求和响应
    • 面向下游的客户端:它是服务器
    • 面向上游的服务器:它是客户端

正向代理 / 反向代理:

  • 正向代理:代理的对象是客户端
  • 反向代理:代理的对象是服务器

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1.1:正向代理

在这里插入图片描述

作用:

  • 隐藏客户端身份
  • 绕过防火墙(突破访问限制)
  • Internet 访问控制
  • 数据过滤
  • …

1.2:反向代理

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作用:

  • 隐藏服务器身份
  • 安全防护
  • 负载均衡
  • …

抓包工具的原理:
Fiddler、Charles 等抓包工具的原理:在客户端启动了正向代理服务。
Wireshark、tcpdump 的原理:通过底层驱动,拦截网卡上流过的数据。

tcpdump:
tcpdump 是 Linux 平台的抓包分析工具,Windows 版本是 WinDump。

1.3:相关头部字段

在这里插入图片描述

2:VPN

VPN(Virtual Private Network),虚拟私人网络。它可以在公共网络上建立专用网络,进行加密通讯。

在这里插入图片描述

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2.1:作用

  • 提高上网的安全性
  • 保护公司内部资料
  • 隐藏上网者的身份
  • 突破网站的地域限制(有些网站针对不同地区的用户展示不同的内容)
  • 突破网络封锁

在这里插入图片描述

2.2:VPN 与代理的区别

  • 软件
    • VPN 一般需要安装 VPN 客户端软件
    • 代理不需要安装额外的软件
  • 安全性
    • VPN 默认会对数据进行加密
    • 代理默认不会对数据进行加密(数据最终是否加密取决于使用的协议本身)
  • 费用
    • 一般情况下,VPN 比代理贵

2.3:实现原理

VPN 的实现原理:使用了隧道协议(Tunneling Protocol)

常见的 VPN 隧道协议有:

  • PPTP(Point to Point Tunneling Protocol):点对点隧道协议
  • L2TP(Layer Two Tunneling Protocol):第二层隧道协议
  • IPsec(Internet Protocol Security):互联网安全协议
  • SSL VPN(如 OpenVPN)

3:CDN

CDN(Content Delivery Network 或 Content Distribution Network),内容分发网络。

  • 利用最靠近每位用户的服务器
  • 更快更可靠地将音乐、图片、视频等资源文件(一般是静态资源)传递给用户

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CDN 运营商在全国、乃至全球的各个大枢纽城市都建立了机房,部署了大量拥有高存储高带宽的节点,构建了一个跨运营商、跨地域的专用网络。
内容所有者向 CDN 运营商支付费用,CDN 将其内容交付给最终用户。

使用 CDN 前后对比:

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使用 CDN 前:

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使用 CDN 后:

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4:网络爬虫

网络爬虫(Web Crawler),也叫做网络蜘蛛(Web Spider)。模拟人类使用浏览器操作页面的行为,对页面进行相关的操作。

常用爬虫工具:Python 的 Scrapy 框架。

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搜索引擎 :

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4.1:简易实例

可以使用 Java 的一个小框架 Jsoup 爬一些简单的数据。

爬取目标:https://ext.se.360.cn/webstore/categor

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import java.io.File;
import java.net.URL;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 请求网站:https://ext.se.360.cn/webstore/category
        // Jsoup使用CSS选择器来查找元素
        String dir = "F:/T/"; // 爬取后的存放路径
        String url = "https://ext.se.360.cn/webstore/category";
        Document doc = Jsoup.connect(url).get();
        Elements eles = doc.select(".applist .appwrap");
        for (Element ele : eles) {
            String img = ele.selectFirst("img").attr("src");
            String title = ele.selectFirst("h3").text();
            String intro = ele.selectFirst(".intro").text();

            // 下载图片
            String filepath = dir + (title + ".png");
            FileUtils.copyURLToFile(new URL(img), new File(filepath));
        }
    }
}

4.2:robots.txt

robots.txt 是存放于网站根目录下的文本文件,用来告诉爬虫,哪些内容是不应被爬取的,哪些是可以被爬取的。

比如:https://www.baidu.com/robots.txt

因为一些系统中的 URL 是大小写敏感的,所以 robots.txt 的文件名应统一为小写。

robots.txt 并不是一个规范,而只是约定俗成的,所以并不能保证网站的隐私。

只能防君子,不能防小人。
无法阻止 “不讲武德” 的爬虫爬取隐私信息。

一般格式:

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5:无线网络

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无线 AP(Access Point):无线接入点。

6:缓存

缓存(Cache)。

通常会缓存的情况是:GET 请求 + 静态资源(比如 HTML、CSS、JS、图片等)。

Ctrl + F5:强制刷新缓存。

在这里插入图片描述

实际上,HTTP 的缓存机制远比上图的流程要复杂。

6.1:响应头

  • Pragma:作用类似于 Cache-Control,HTTP/1.0 的产物

  • Expires:缓存的过期时间(GMT 格式时间),HTTP/1.0 的产物

GMT 时间:例如 date: Sat, 19 May 2018 17:17:24 GMT

  • Cache-Control:设置缓存策略
    • no-storage:不缓存数据到本地
    • public:允许用户、代理服务器缓存数据到本地
    • private:只允许用户缓存数据到本地
    • max-age:缓存的有效时间(多长时间不过期),单位秒
    • no-cache:每次需要发请求给服务器询问缓存是否有变化,再来决定如何使用缓存

优先级:Pragma > Cache-Control > Expires。

  • Last-Modified:资源的最后一次修改时间

  • ETag:资源的唯一标识(根据文件内容计算出来的摘要值)

优先级:ETag > Last-Modifie

Last-Modified vs ETag

  • Last-Modified 的缺陷

    • 只能精确到秒级别,如果资源在 1 秒内被修改了,客户端将无法获取最新的资源数据
    • 如果某些资源被修改了(最后一次修改时间发生了变化),但是内容并没有任何变化,则会导致相同数据重复传输,没有使用到缓存
  • ETag

    • 只要资源的内容没有变化,就不会重复传输资源数据
    • 只要资源的内容发生了变化,就会返回最新的资源数据给客户端

6.2:请求头

  • If-None-Match
    • 如果上一次的响应头中有 ETag,就会将 ETag 的值作为请求头的值
    • 服务器发现资源的最新摘要值跟 If-None-Match 不匹配,就会返回新的资源(200 OK)
    • 否则,就不会返回资源的具体数据(304 Not Modified)
  • If-Modified-Since
    • 如果上一次的响应头中没有 ETag,有 Last-Modified,就会将 Last-Modified 的值作为请求头的值
    • 如果服务器发现资源的最后一次修改时间晚于 If-Modified-Since,就会返回新的资源(200 OK)
    • 否则,就不会返回资源的具体数据(304 Not Modified)

6.3:缓存的使用流程

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7:Cookie & Session

会话(Session)跟踪是 Web 程序中常用的技术,用来跟踪用户的整个会话。

常用的会话跟踪技术有 Cookie、Session。

  • Cookie 通过在客户端记录信息确定用户身份
  • Session 通过在服务器端记录信息确定用户身份

除此以外类似的概念还有 Token、JWT 等。

Cookie:

  • 数据存储在浏览器客户端
  • 数据有大小和数量的限制
  • 适合存储一些小型、不敏感的数据
  • 默认情况下,关闭浏览器后就会销毁

Session:

  • 数据存储在服务器端
  • 数据没有大小和数量的限制
  • 可以存储大型、敏感的数据(比如用户信息)
  • 默认情况下,未使用 30 分钟后就会销毁

8:RESTful

REST 的全称是:REpresentational State Transfer,表现层状态转移。

REST 是一种互联网软件架构的设计风格:

  • 定义了一组用于创建 Web 服务的约束
  • 符合 REST 架构的 Web 服务,称为 RESTful Web 服务

8.1:实践建议

  1. URL 中使用名词(建议用复数形式),不使用动词。
    推荐:/users、/users/6
    不推荐:listsers,/getser?id=6,/uer/list,/user/get?id=6

  2. 使用 HTTP 的请求方法表达动作。

在这里插入图片描述

  1. 一个资源连接到其他资源,使用子资源的形式。
    GET /users/6/cars/8
    POST /users/8/cars

  2. API 版本化。
    mj.com/v1/users
    mj.com/v2/users/66

  3. 返回 JSON 格式的数据。

  4. 发生错误时,不要返回 200 状态码。

  5. …


今人不见古时月,今月曾经照古人。

——《把酒问月 · 故人贾淳令予问之》(唐)李白

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

网络协议基础(转) 留存学习

网络层实现数据包的选路和转发。WAN(广域网)通常使用众多分级的路由器来连接分散的主机或LAN(局域网),因此通信的两端通常不是直接相连的,而是通过多个中间节点(路由器)连接的。     网络层的任务就是选择这些中间节点,以确定两台主机之间的通信路径。同时,网络层对上层协议隐藏了网络连接的细节,使得在传输层和网络应用程序看来,通信的双方是直接相连的。 下面三个名词的概...

博客 247

《网络协议》05. 网络通信安全 · 密码技术

数字签名,其实就是将非对称加密反过来使用。既然是加密,那肯定是不希望别人知道我的消息,所以只有我才能解密。公钥负责加密,私钥负责解密既然是签名,那肯定是不希望有人冒充我发消息,所以只有我才能签名。私钥负责签名,公钥负责验签。

xnxqwzy的博客 1123

网络基础概念 [ 下 ]

本文摘要: 文章系统介绍了计算机网络基础概念,重点阐述了局域网通信原理和跨网络传输流程。首先解释了MAC地址作为局域网设备唯一标识的作用,详细分析了以太网的通信机制,包括广播/单播通信、碰撞检测和避免等核心概念。通过类比课堂师生互动,生动说明了局域网通信中数据封装、解封装过程及协议栈的分层结构。进而引入IP地址概念,对比了MAC地址与IP地址的区别,指出IP负责端到端寻址而MAC负责单跳传输的特性。最后讲解了跨网络通信中路由器的关键作用和数据包在传输过程中MAC地址变更而IP地址不变的原理。全文以循序渐进的

Small_entreprene的博客 1245

网络协议之HTTP协议

HTTP协议详解(真的很经典) 转自:http://blog.csdn.net/gueter/archive/2007/03/08/1524447.aspx Author :Jeffrey 引言 HTTP是一个属于应用层的面向对象的协 议,由于其简捷、快速的方式,适用于...

weixin_30871293的博客 101

16-网络协议相关

DNS请求报文上传到路由器的数据链路层,数据链路层会判断当前报文的目标MAC地址是否自身,如果不是自身,那么就会舍弃该报文,如果报文的目标MAC地址是自身,那么会进行解析,并且传输到路由器的网络层,网络层依然会通过ARP协议请求来获取下一个目标设备的MAC地址,继续网络传输.当DNS请求报文发送到网络运营商这边时,网络运营商就会根据DNS请求报文中的IP地址确认当前DNS服务器是否是当前运营商的DNS解析服务器,如果是,则会发送该DNS请求报文,如果不是,那么会通过网络发送给其他的DNS服务器.

得不到的永远是骚栋. 199

2021-08-04 TCP/IP协议栈简述

TCP/IP协议栈简述体系结构应用层传输层网络层数据链路层 体系结构 现在Internet(因特网)使用的主流协议族是TCP/IP协议族,它是一个分层、多协议的通信体系。简要简述TCP/IP协议族各层包含的主要协议。 应用层 应用层负责处理应用程序的逻辑。数据链路层、网络层和传输层负责处理网络通信细节,这部分必须即稳定又高效,因此它们都在内核空间中实现。 ping是应用程序而不是协议,它利用ICMP报文检测网络连接,是调试网络环境的必备工具。 telnet协议是一种远程登录协议,它使我们能在本地完成远程任

不爱吃奶昔(zsl0)的博客 368

2021-08-23布局IPFS分布式存储 IPFS filecoin未来前景可期

过去 保存人类文明的历史 自人类文明诞生以来,人类一直在不断地开发更加高效地储存信息的方法,从四万年前的洞穴壁画到甲骨文、鱼纹彩陶盆、青铜器上的铭文、战国竹简乃至造纸术、印刷术后的书籍,都见证了人类文明储存的发展史。 人类信息库的发展历史源远流长,堪称万年进化史。从此以后,中心化存储到分布式存储的过程,也不断演化演化,人类不断地探索和寻找保存人类文明的方式。 现在 当今人类已进入信息爆炸时代,2018年一年的数据产出,比过去20年的总和还要多。伴随着人工智能、物联网、智慧城市、无人驾驶、.

IPFS1886的博客 4608

基于MC9S08QD2的烤箱控制系统:8位MCU开关控制实战解析

嵌入式控制系统是工业自动化与智能设备的核心,其原理在于通过微控制器(MCU)采集传感器信号、执行控制算法并驱动执行器,实现对物理过程的精确管理。这种技术价值在于以软件定义的灵活性替代传统硬接线逻辑,显著降低了系统成本并提升了可维护性。在智能家电、工业控制等应用场景中,如何利用有限资源实现可靠控制是关键挑战。本文以经典的开关控制算法为例,深入剖析了在资源受限的8位MCU(如MC9S08QD2)上实现温度控制系统的完整方案,涵盖了硬件选型中的传感器接口与功率驱动安全隔离设计,以及软件架构中的状态机与定时器应用等

weixin_30787531的博客 413

01-网络初识(1)

旨在帮助大家更好的学习网络方面相关的知识

2301_80160897的博客 926

计算机网络期末总复习-谢希仁(个人总结)理论概念

net

u014421313的博客 756
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