FRR BGP协议分析6 -- 路由更新(3)

最新推荐文章于 2023-11-02 15:09:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/armlinuxww/article/details/103280370
本文继续对配置network主动发出update消息的处理过程进行分析，聚焦信息技术中网络配置消息处理方面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文，我们继续分析配置network 主动发出update消息的处理过程

基于FRR全面解析BGP协议（五）：FRR的BGP路由策略
m0_48594855的博客
06-15 4296
FRR的BGP路由策略 过滤器 FRR提供了基于IP，基于Community和基于AS-PATH的三种类型过滤器来匹配路由。 IP Access List 基于IP的路由ACL规则，比较少使用，通常是用IP Prefix List来设置策略。 access-list NAME [seq (1-4294967295)] permit IPV4-NETWORK access-list NAME [seq (1-4294967295)] deny IPV4-NETWORK #NAME：规则名称 #seq：规则序
基于FRR全面解析BGP协议（六）：BGP路由优选
m0_48594855的博客
06-15 2102
##BGP路由优选 当BGP设备学习到去往同一个目的网络（包括网段和掩码）的多条BGP路由（路径）时，设备将这些路由都装载到BGP路由表，并在这些条目中进行路由优选，最终决策出最优（Best）的路由，将该BGP路由加载到全局路由表中，作为数据转发的依据 。当存在多路径时，BGP只会将其选择出来的最优路由通告给其他对等体。 BGP定义了一系列路由优选规则，从而使得设备能够在多条路由中选择出最优的路由。 BGP在选择路由时严格按照先后顺序比较路由的属性，如果通过当前的属性就可以选出最优路由，BGP将不再进行后面
FRR BGP协议分析18 -- RR
~~ LINUX ~~
12-20 1202
路由反射器？？
FRR BGP协议分析15 -- 路由策略
~~ LINUX ~~
12-17 1751
路由策略的实现分为两个步骤： 定义规则：定义将要实施路由策略的路由信息的特征，即定义一组匹配规则。可以用路由信息中的不同属性作为匹配依据进行设置，如目的地址、发布路由信息的路由器地址等。 应用规则：将匹配规则应用于路由的发布、接收和引入等过程的路由策略中。 过滤器 路由策略的核心内容是过滤器，通过使用过滤器，可以定义一组匹配规则。提供了以下几种过滤器供路由策略使用。 其中，ACL、地址...
FRR BGP协议分析9 -- 路由重分发
~~ LINUX ~~
11-27 728
本文，我们分析 路由重分发的处理过程
FRR BGP代码分析21 -- 路由刷新 && MAX-PREFIX
~~ LINUX ~~
01-10 933
路由刷新 && MAX-PREFIX
基于FRR全面解析BGP协议（三）：BGP路由反射器
m0_48594855的博客
06-15 2371
BGP路由反射器 背景 在中转AS65102中，BCDE路由互通。B与E运行BGP，并且两者建立IBGP对等体关系（两者并非直连，但是对于BGP，这是允许的，仅需确保两者之间能够正确建立TCP连接即可）。C与D并未运行BGP。 此时A将本地路由1.1.1.0/24通告到BGP，最终F能够通过BGP学习到该条路由。 但是C、D由于并未运行BGP，因此无法通过BGP学习到1.1.1.0/24路由。如此一来，F发往1.1.1.0/24网络的数据包在到达C/D后将被丢弃，在C及D路由器这里，就出现了路由黑洞。 水
基于FRR全面解析BGP协议（一）：BGP协议基础知识
m0_48594855的博客
06-15 4556
#基于FRR全面解析BGP协议（一）：BGP协议基础知识 ##BGP协议基础知识 ###定义 边界网关协议（Border Gateway Protocol，BGP）是一种实现自治系统AS之间的路由可达，并选择最佳路由的矢量性协议 。简单地讲，就是交换两个网络的路由信息。 ###特征 BGP使用TCP为传输层协议，TCP端口号179。 路由器之间的BGP会话基于TCP连接而建立。运行BGP的路由器被称为BGP发言者（BGP Speaker），或BGP路由器。 两个建立BGP会话的路由器互为对等
基于FRR全面解析BGP协议（二）：BGP协议的路径属性
m0_48594855的博客
06-15 2266
BGP协议的路径属性 当一条BGP路由被BGP路由器通告给其对等体时，这条BGP路由会携带多个路径属性值（Path Attributes）并传递给对等体。 这些路径属性，将影响BGP的路由优选，使得BGP的路由策略能力异常强大。 BGP路径属性分为公认属性和可选属性。公认属性是所有BGP协议实现必须都能正确识别的属性；可选属性是BGP协议实现可不支持的属性。公认属性又分为公认必遵和公认自决属性。公认必遵是在update报文中必须携带的属性；而公认自决并不要求必须包含在update报文中。可选属性分为可选传
FRR BGP协议分析4 -- 路由更新(1)
~~ LINUX ~~
11-26 5726
BGP协议建立起来后，后续的核心就是UPDATE路由，其关键的部分还是在路由的更新与撤销上面，这之间包含了繁杂的属性的处理过程。 我们知道，BGP发布路由时采用如下策略： 存在多条有效路由时，BGP Speaker只将最优路由发布给对等体。 BGP Speaker从EBGP获得的路由会向它所有BGP对等体发布（包括EBGP对等体和IBGP对等体）。 BGP Speaker从IBGP获得的路...
华为路由器BGP自动更新的方法
10-01
相信只要配置过路由器BGP的网友都知道，BGP是需要更新的，本篇就为大家介绍BGP的自动更新是如何设置的，这里我们需要用到BGP更新定时器，它的作用是只对同一地址族的相同前缀的路由起作用，其主要作用是防止网络中的某条路由震荡过于频繁，同时也是对CPU的一种保护
bgp路由更新时的考量
qq_43210022的博客
08-19 208
进程接收路由更新的考虑： 注：通过bgp所学习的路由更新，往往可见不可达。路由更新时的考量：当前路由器bgp进程只考虑是否在ebgp peer间路由环路。路由更新起源于AS内，通告者为ibgp peer，下一跳为通告者。1.同步原则是否开启，是否满足同步要求（默认关闭），若不满足则不给best标记。为避免路由黑洞。开启后的问题：管理距离引起的路由选路，bgp变得没有意义。通常同步被关闭，路由器接着就考虑下一跳是谁，是否可达，若不可达，也不给标记。2.下一跳是谁，是否
Frr代码分析之BGP不同类型报文收发
2301_79967043的博客
09-26 493
bgp_packet.c中bgp_notify_send_internal函数调用bgp_packet_set_marker(s, BGP_MSG_NOTIFY)来设置Type字段，调用bgp_packet_set_size(s)来设置Length字段，bgp_notify_send函数参数中输入差错码字段与差错子码字段，同时调用bgp_notify_send_internal函数，以将差错码，差错子码传参至notify报文中进行发送。
FRR BGP 协议分析 5 -- 路由更新(2)
~~ LINUX ~~
11-26 2964
处理NLRI 获取NLRI的报文长度，填入nlris[NLRI_UPDATE]，到现在为止nlris里面的4种类型(如果有的话)，已经全部填写到nlris数组结构体里面 然后我们遍历这个数组，处理里面所有的NLRI的类型，本次先分析NLRI_UPDATE，MP后面再分析。 根据前面解析出来的SAFI选取不同的处理函数，afi/safi定义如下： AFI_IP 的组合定义如下...
FRR搭建简单BGP网络环境
turbock的博客
01-08 8585
实验参考文章https://segmentfault.com/a/1190000019892263，并进一步解释完善。 一、BGP查询CLI命令 对frr的配置文件/etc/frr/daemon进一步修改，改为bgpd=yes启动bgp 通过vtysh命令行接口，查询frr中bgp配置 show ip bgp [x.x.x.x](longer) show ip bgp summary s...
FRR BGP 协议分析 3 --- FSM 状态机
~~ LINUX ~~
11-20 3239
前面创建完bgp peer之后，peer是active的话就会开启bgp start timer，然后开始BGP状态机的协商，不然费那么大劲创建出来不做事情就就很尴尬。 状态机简介 下面是BGP的状态和事件驱动的定义： bgp是基于tcp协议的，即包含了tcp协议的优点，因此上面的状态机也就跟tcp连接有一定的关系： tcp连接建立阶段的状态：Idle， Connect，...
FRR BGP 基础命令配置
csdn_3815的博客
11-02 1305
前面了解了BGP基础概念，下面搭建简单的BGP实验场景，基于遇到的测试用例记录BGP不同测试场景下的配置方法。在FRR源码中 tests/topotests 目录下存在很多经典的场景配置，对路由网络有一定了解可以直接参考topotests下配置即可。本文主要记录学习BGP时从刚开始接触到慢慢了解的过程，后续会持续补充遇到的各种场景配置。BGP相关命令都是基于FRR，基础网络配置使用系统命令，数据面也涉及VPP相关命令。
FRR BGP协议分析7 -- BGP 层3隧道 (1)
~~ LINUX ~~
11-27 805
本文，我们分析BGP 和层3隧道 相关的命令处理 这些命令的原理这里不再介绍 labelexport auto 配置label export auto 后，执行如下的命令 命令会给每个VRF 分配一个标签，然后下发到MPLS 的LFIB表里面，涉及MPLS表项下发到内核的流程，先大概给个流程，后续再补充。 vpn_leak_postchange vpn...
代码解析：from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一个带噪声的正弦信号 t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False) noise = 0.5 * np.random.randn(t.size) signal_data = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + noise # 使用Butterworth滤波器去除噪声 b, a = signal.butter(3, 0.1, 'low') filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, signal_data) # 绘制原始信号和滤波后的信号 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(t, signal_data, label='Original Signal') plt.plot(t, filtered_signal, label='Filtered Signal') plt.legend() plt.show()
最新发布
04-03
<think>好的，我需要回答用户关于如何使用scipy.signal中的Butterworth低通滤波器对带噪声的正弦信号进行去噪的问题，并提供示例代码解析。首先，我得回忆一下Butterworth滤波器的基本概念和设计步骤。Butterworth滤波器是一种具有最大平坦频率响应的滤波器，设计时需要确定阶数和截止频率。 接下来，用户需要Python代码示例。我应该先生成一个带噪声的正弦信号。生成正弦信号需要设定频率、采样率和持续时间，然后添加高斯噪声。然后，使用scipy.signal中的butter函数设计滤波器，获取系数，再用filtfilt进行零相位滤波。 需要注意的是，代码中要正确应用滤波器，可能还要包括时域和频域的绘图来对比效果。同时，用户可能需要了解参数如阶数n和截止频率Wn的选择对结果的影响。比如，阶数越高，衰减越陡峭，但相位失真可能更严重，因此常用双通应用（如filtfilt）来避免相位延迟。 还要检查引用的正确性，用户提供的引用[^1]和[^2]需要自然融入到回答中，比如在讨论去噪效果时引用[^1]，在频谱分析部分引用[^2]。此外，确保代码语法正确，比如正确使用butter函数返回的b和a系数，以及filtfilt的参数。 可能遇到的问题包括截止频率的归一化处理，即Wn是相对于Nyquist频率的比例，所以需要除以采样率的一半。另外，绘图部分可能需要使用matplotlib，并正确标注坐标轴，展示原始信号、加噪信号和滤波后的信号对比。 最后，生成相关问题时要围绕Butterworth滤波器的设计、参数调整、与其他滤波器的比较以及实际应用场景等方面展开，确保问题有助于用户进一步学习。</think>### 使用Butterworth低通滤波器进行信号去噪的示例解析 #### 1. 生成带噪声的正弦信号 首先生成一个包含高频噪声的正弦信号： $$s(t) = \sin(2\pi f t) + \text{噪声}$$ 其中$f$是基频，噪声通常为高斯白噪声。 #### 2. 核心代码实现 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal # 参数设置 fs = 1000 # 采样频率(Hz) t = np.arange(0, 1, 1/fs) # 时间向量 f = 5 # 信号频率(Hz) noise_amp = 0.5 # 噪声幅度 # 生成信号 clean_signal = np.sin(2 * np.pi * f * t) noisy_signal = clean_signal + noise_amp * np.random.normal(size=len(t)) # 设计Butterworth滤波器 n = 4 # 滤波器阶数 Wn = 10 # 截止频率(Hz) b, a = signal.butter(n, Wn, fs=fs, btype=&#39;low&#39;) # 应用滤波器 filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, noisy_signal) # 绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.subplot(311) plt.plot(t, clean_signal) plt.title(&#39;原始信号&#39;) plt.subplot(312) plt.plot(t, noisy_signal) plt.title(&#39;加噪信号&#39;) plt.subplot(313) plt.plot(t, filtered_signal) plt.title(&#39;滤波后信号&#39;) plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 3. 关键步骤解析 1. **滤波器设计**： - `signal.butter()`函数生成滤波器系数 - 阶数$n$决定衰减陡度，截止频率$W_n$需大于信号频率 - 参数`btype=&#39;low&#39;`指定低通滤波器 2. **零相位滤波**： - 使用`filtfilt()`代替`lfilter`消除相位偏移 - 通过前向+反向滤波实现零相位特性 3. **参数选择原则**： - 截止频率应高于信号最高有效频率 - 阶数越高，过渡带越陡，但计算量增加 - 采样频率需满足Nyquist定理 #### 4. 效果验证 - 时域波形应显示噪声成分被有效抑制 - 频谱分析可验证高频成分衰减情况 - 可通过计算信噪比(SNR)量化去噪效果
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