首页 > 其他分享 >20241107数据封装

20241107数据封装

时间:2024-11-08 11:32:55浏览次数:4  
标签:封装 MAC 数据 20241107 比特流 地址 分组 数据包

20241107数据封装

数据包利用网络在不同设备之间传输时,为了可靠和准确地发送到目的地,并且高效地利用传输资源(传输设备和传输线路),事先要对数据包进行拆分和打包,在所发送的数据包上附加上目标地址,本地地址,以及一些用于纠错的字节,安全性和可靠性较高时,还要进行加密处理等等。这些操作就叫数据封装。

一、电路交换、报文交换、分组交换

电路交换:整个数据的比特流连续地从源点直达终点,就像在一个管道中传送

传输过程:经过“建立连接(占用通信资源)→通话(一直占用通信资源)→释放连接(归还通信资源)”三个步骤的交换方式

优点是数据传输速率高,因为是1对1。

缺点:建立和释放连接都需额外的时间花销,线路利用率低(1对1),线路分配的灵活性差,不支持差错检测(无法发现传输过程中发生的数据错误)

报文交换: 数据先传输到相邻节点,数据全部存储下来后查找转发表,根据目的地址再转发到下一个节点

优点是通信前无需建立连接,数据以报文为单位被交换节点存储转发,通信线路可灵活分配,线路利用率高,交换节点支持差错检测(通过校验技术)

缺点:报文不限制大小,不方便存储转发管理;长报文的存储转发时间开销大,缓存开销大;长报文容易出错,重传代价高。

分组交换: 单个分组(报文的一部分)传送到相邻节点,存储下来后根据转发表 转发到下一个节点

发送报文前,先把较长的报文划分为一个个更小的等长数据段,在每一个数据点前加上必要的控制信息组成的首部(header)包头(包含源地址、目的地址、分组号等),构成一个分组,也叫做包。

路由器收到一个分组,先暂时存储一下,检查其首部,查找转发表,按照首部中的目的地址,找到合适的接口转发出去,把分组交给下一个路由器。

优点:无需建立连接、数据以“分组”为单位被交换节点间“存储转发”,通信线路可以灵活分配、交换节点支持“差错控制”(通过校验技术)、分组定长,方便存储转发管理、分组不易出错,重传代价低、分组的存储转发时间开销小、缓存开销小。

缺点:相比于报文交换,控制信息占比增加,报文被拆分为多个分组,传输过程中可能出现失序、丢失等问题,增加处理的复杂度。

、数据封装

发送方数据封装过程:

Clip_2024-11-07_20-33-33
1.应用层准备数据,把数据交给传输层。
2.传输层把数据分段,将文件分成数据包,并标上顺序号,然后传给网络层,传输层的数据叫做数据
3.网络层给每一段加上地址(源IP地址,目标IP地址),把数据给数据链路层,网络层的数据叫做数据
4.数据链路层:先判断: 使用自己的子网掩码,判断自己在哪个网段,然后使用自己的子网掩码,判断目标地址在哪个网段。1.如果是同一个网段,使用ARP协议广播解析目标IP地址的MAC地址。2.如果不是一个网段,通过网关把数据包给路由器。然后把当前的MAC地址和下一跳的MAC地址添加在数据包后面,在数据包前面加上FCS(帧校验序列),把数据给物理层,数据链路层的数据叫数据
5.物理层把数据链路层的数据帧变成数字信号(比特流),物理层的数据叫做比特流,就是0和1组成的序列,单位是Bit,是计算机最小单位。

中间网络数据传输过程:

Clip_2024-11-07_20-52-33

6.(如果有集线器)物理层把数据发给集线器,集线器传递比特流,加强信号,不做任何判断。(集线器和网线是同一级别的)
7.比特流被发送到交换机,交换机接收并存储比特流,查看目标MAC地址,选择出口(由哪个口转发出去)
8.交换机把比特流发送到路由器,路由器接收比特流,接收后去掉数据链路层的帧校验序列以及MAC地址,根据目标IP地址选择路径出口。网卡重新包装数据包,路由器和下一个路由器之间如果使用的是PPP协议(点对点),因为使用了这个协议,所以不写源MAC地址,只写目标MAC地址为FF,变成比特流再往下传输。
9.下一个路由器接收到比特流,去掉MAC地址,如果IP地址是对的,根据数据包选择转发的路径,封装上目标MAC地址和当前MAC地址,变成比特流继续传输。错误的则丢掉数据包。
10.计算机接收到之后处理数据。

接收方数据解封装:

Clip_2024-11-07_21-07-59

11.物理层接收到比特流,把比特流转换成数据帧给数据链路层。
12.数据链路层把打包数据时加入的两个MAC地址和FCS去掉,把数据包交给网络层。
13.网络层把数据包中的IP地址去掉,把剩余的数据段给传输层。
14.传输层把数据段的头去掉,把数据交给应用层。
15.应用层把收到的一段一段的数据再拼到一起,成为一块完整的数据。

标签:封装,MAC,数据,20241107,比特流,地址,分组,数据包
From: https://www.cnblogs.com/DAZKT12/p/18534768/20241107-data-packaging-1gvkhx

相关文章

  • 利用FreeSql.Generator自动根据数据库表动态生成实体类
    安装dotnettoolinstall-gFreeSql.Generator示例FreeSql.Generator-Razor1-NameOptions0,0,0,1-NameSpaceLinCms.Core.Entities-DB"MySql,DataSource=127.0.0.1;Port=3306;UserID=root;Password=123456;InitialCatalog=lincms;Charset=utf8;SslMode=none;M......
  • 毕业设计:python股票推荐系统 数据分析可视化 协同过滤推荐算法 Django框架(源码+论文)✅
    毕业设计:python股票推荐系统数据分析可视化协同过滤推荐算法Django框架(源码+论文)✅1、项目介绍技术栈:python、django框架、requests、BeautifulSoup、协同过滤算法、Echarts可视化、HTML登录注册界面:用户可以注册新账号并登录系统。个人信息修改:用户可以修改个人信......
  • 后端数据校验注解不可用
    解决方法:    1.导入依赖,版本与springboot一致<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId><version>${spring-boot-starter-validation}</version>......
  • Springboot跃动小商品在线交易系统6503y(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表用户,卖家,商品分类,商品品牌,商品信息开题报告内容一、选题背景与意义随着互联网技术的飞速发展,电子商务已成为推动全球经济一体化的重要力量。传统小商品市场......
  • Springboot月嫂服务管理系统xf6t5(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)
    本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表会员,月嫂分类,月嫂,月嫂服务,服务订单,联系我们,友情链接,服务退订,服务评价开题报告内容一、研究背景随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,家庭对月嫂服务......
  • 智见·梅杰:商业智能洞见,企业数据人才赋能实践
    在数字化转型的浪潮中,许多企业都投入巨资引进了先进的商业智能工具,却发现工具的落地并不如预期般顺利。企业的决策者们面对着一堆复杂的数据和报表,却难以从中提炼出有价值的洞察。一线员工虽然接受了新工具的培训,但在实际操作中却常常感到困惑和挫败,工具的使用率和效率远远低于......
  • 短链接使用攻略 - 数据统计
    客户对我的推广有兴趣吗?他喜欢我的产品吗?他打开了我的营销信息吗?这三个问题相信每一位推广者都遇到过。下面给大家介绍短链接的使用攻略「数据统计」——它能帮你监测每一位用户的行为,让你分分钟掌握用户的心理!具体使用方法:第一步:在C1N短网址首页(c1n.cn),输入您需要推广的......
  • 计算机毕业设计Python+图神经网络考研院校推荐系统 考研分数线预测 考研推荐系统 考研
    温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO......
  • 计算机毕业设计Python+图神经网络手机推荐系统 手机价格预测 手机可视化 手机数据分析
    温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO......
  • (附项目源码)Python开发语言,基于python的京东食品数据分析和可视化设计与实现 52,计算机
    摘 要在当今互联网时代,各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇。数据分析和可视化技术的发展为企业和组织提供了更多洞察和决策支持。以京东食品数据分析为例,通过对京东食品数据进行深度挖掘,可以发现消费趋势、产品热门度、地区差异等信息,为市场营销和产品策略提供重要参......