SNMP 请求响应报文传输分片定位

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  在业务环境中,通过snmp轮询采集设备信息时,会偶遇 snmp 响应报文在解析过程中异常,于是采用tcpdump抓包进行报文分析。

1.分片报文 

  通过tcpdump 抓包,查看响应报文得内容如下:

image-20251017170120282

  有一段很关键得报文内容如下:

"6876","2025-10-16 15:56:25.677396","172.16.25.13","172.16.11.102","IPv4","1516","Fragmented IP protocol (proto=UDP 17, off=0, ID=007b)"

  这段报文得主要内容:

字段含义
序列号6876报文在捕获中的编号
时间戳2025-10-16 15:56:25.677396精确到微秒的捕获时间
源IP172.16.25.13发送方IP地址
目的IP172.16.11.102接收方IP地址
协议IPv4网络层协议
长度1516 bytes报文总长度
详细信息Fragmented IP protocol...IP分片详情

2.分片参数详解 

2.1 分片参数详解

Fragmented IP protocol (proto=UDP 17, off=0, ID=007b)
参数含义
/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/chaicp.html */ proto=UDP 17UDP协议,协议号17传输层协议类型
/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/chaicp.html */ off=0分片偏移量=0这是第一个分片
ID=007b分片标识符=0x007b(123)同一数据包的所有分片共享此ID

2.2 分片技术细节

IP分片头部字段

  • 总长度: 1516 bytes

  • 标识: 0x007b (123)

  • 分片标志: MF=1 (More Fragments,还有后续分片)

  • 分片偏移: 0 (这是第一个分片)

3. 网络流量分析

3.1 通信方向

172.16.25.13 → 172.16.11.102
  • : 172.16.25.13 (可能是客户端或服务请求方)

  • 目的: 172.16.11.102 (可能是服务器或服务提供方)

3.2 分片原因分析

为什么需要分片

  • MTU限制: 路径上某个链路的MTU小于1516字节

  • 常见MTU值:

    • 以太网: 1500字节

    • PPPoE: 1492字节

    • 隧道协议: 更小值

计算

原始UDP数据包:
[IP头20][UDP头8][数据1488] = 总长1516字节

分片后:
分片1: [IP头20][UDP头8][部分数据] + 分片标志MF=1, Offset=0
分片2: [IP头20][剩余数据] + 分片标志MF=0, Offset=1480/8=185

4.2 协议栈层次

应用层数据
    ↓
UDP头部 (8字节)
    ↓  
IP头部 (20字节) + 分片信息
    ↓
网络传输

5. 可能的应用场景

5.1 常见的UDP大包应用

# DNS响应 (通常不会这么大)
# NTP协议
# SNMP Trap
# TFTP文件传输
# 视频流媒体
# 自定义UDP应用

5.2 网络诊断

# 检查路径MTU
ping -M do -s 1472 172.16.11.102  # 测试MTU

# 使用traceroute检查路径
traceroute 172.16.11.102

6. 网络优化建议

6.1 避免分片的方法

# 调整应用层数据大小
应用程序设置: MTU - IP头 - UDP头 = 1500 - 20 - 8 = 1472字节

# 系统级MTU配置
ifconfig eth0 mtu 1500

6.2 监控建议

# 监控分片统计
netstat -s | grep -i fragment

# 使用tcpdump持续监控
tcpdump -i any -n 'host 172.16.25.13 and host 172.16.11.102'

7. 解决方法

  1.设置调整路由设备得mtu值

  2. 设置snmp 采集轮询中每次walk数据量得大小;即设置 snmp 在 getBulk时得 MaxRepetition 参数,将这个参数调小,每次响应得数据变小,就可以正常响应了。

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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