Protocal

本文详细介绍了TCP/IP模型的各层及其对应的主要协议,包括应用层的Telnet、FTP等;传输层的TCP、UDP等;互联网层的IP、ICMP等;网络接口层的ARP等。同时对比了OSI七层模型,并列举了每一层的典型协议和技术。

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 TCP/IP:
应用层:Telnet,FTP,SMTP,SNMP.
传输层:TCP ,UDP,UGP
互联网层: IP,ICMP,IGMP
网络接口层:ARP,RARP
OSI:
应用层:FTP,WWW,Telnet,NFS,SMTP,Gateway,SNMP
表示层: TIFF,GIF,JPEG,PICT,ASCII,EBCDIC,encryption,MPEG,MIDI,HTML
会话层:RPC,SQL,NFS,NetBIOS,names,AppleTalk,ASP,DECnet,SCP
传输层:TCP,UDP,SPX
网络层:IP,IPX,AppleTalk DDP
数据链路层:Frame Relay, HDLC, PPP, IEEE 802.3/802.2, FDDI, ATM, IEEE 802.5/802.2
物理层:EIA/TIA-232, EIA/TIA-499, V.35, V.24, RJ45, Ethernet, 802.3, 802.5, FDDI, NRZI,NRZ,B8ZS

### Protocol Buffers 序列化的实现方式 Protocol Buffers(简称 Protobuf)是一种由 Google 开发的高效数据序列化机制,广泛应用于分布式系统中的数据交换和存储。以下是关于 Protobuf 的序列化方法及其使用的详细说明。 #### 定义 `.proto` 文件 为了使用 Protobuf 进行序列化,首先需要定义一个描述消息结构的 `.proto` 文件。该文件包含了字段名称、类型以及编号等内容。例如: ```protobuf syntax = "proto3"; message User { int32 id = 1; string name = 2; string email = 3; } ``` 上述代码片段展示了如何定义一个简单的 `User` 消息类型[^1]。 #### 编译 `.proto` 文件 完成 `.proto` 文件编写后,需利用 Protobuf 提供的编译器将其转换为目标编程语言可用的类或模块。对于 Java 或 Go 等语言,这一步会生成相应的源码文件。例如,在 Go 中可以通过以下命令生成目标代码: ```bash protoc --go_out=. user.proto ``` 此过程将生成可供程序调用的消息类实例[^2]。 #### 创建并填充消息对象 一旦拥有了基于 `.proto` 文件生成的目标语言类,就可以创建这些类的对象,并为其属性赋值。以 Python 为例: ```python from user_pb2 import User user = User() user.id = 101 user.name = "Alice" user.email = "alice@example.com" print(user) ``` 这段脚本演示了如何初始化一个 `User` 对象并将数据填入其中。 #### 执行序列化操作 当准备好要发送的数据之后,下一步就是执行实际的序列化动作。大多数支持的语言都提供了一个简单的方法来完成这一任务。继续以上述 Python 示例为基础: ```python serialized_data = user.SerializeToString() with open('user.bin', 'wb') as f: f.write(serialized_data) print(f"Serialized data length: {len(serialized_data)} bytes") ``` 这里实现了将内存中的 `User` 对象转化为字符串形式保存到磁盘上的功能[^4]。 #### 反序列化恢复原始数据 接收端收到经过序列化的字节数组后,可通过反序列化重新构建出原来的对象状态。下面是在同一上下文中读取刚才写入文件的内容并还原成 `User` 类型的过程: ```python with open('user.bin', 'rb') as f: serialized_data = f.read() restored_user = User() restored_user.ParseFromString(serialized_data) print(restored_user) ``` 这样就完成了整个循环——从构造新实体到最后成功解析回原样。 --- ### 总结 综上所述,Protobuf 不仅能够简化跨平台间复杂数据类型的传递流程,而且还能显著提升效率与兼容性表现。无论是作为独立工具还是集成至像 Kafka 那样的大型消息队列解决方案里,它都能发挥巨大作用[^3]。
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