GRE 多层级网络数据处理系统
一、整体架构
多层级网络数据处理系统，从底层硬件中断到上层协议处理，涵盖了数据包的接收、转发、解封装、路由决策和发送全流程。系统采用分层处理和模块化设计，结合了传统Linux网络协议栈与快速路径（Fast Path）优化技术，旨在提升网络数据处理效率。
二、模块功能详解
1. 底层硬件处理
- PPE（Packet Processing Engine）
数据包入口，负责物理层/数据链路层的初步处理，如校验、分片重组等。可能集成在网卡硬件中，用于卸载CPU负载。 - IRQ（硬件中断请求）
网卡通过中断通知系统有数据到达，触发内核的中断处理程序。 - DP（Data Path）
数据路径核心模块，处理初步分类（如区分控制平面与数据平面流量）。
2. 流量分类与加速
- SFE（Shortcut Forwarding Engine）
通过Flow DB（流表数据库）进行快速流查找（Flow Lookup）。若命中流表则直接转发（Fast Path），绕过完整协议栈以降低延迟。 - Flow DB
存储五元组（源/目的IP、端口、协议）等流表信息，支持快速哈希查询，常用于SDN或NFV场景。
3. 隧道协议处理
- GRE（Generic Routing Encapsulation）
负责解封装GRE隧道数据包（gre_rcv函数），剥离外层IP头，恢复原始数据包结构。 - IPGRE
处理IP over GRE的封装/解封装逻辑，常见于VPN或云网络Overlay场景。
4. Linux协议栈交互
- Linux Routing
内核路由子系统，通过路由表（ip_route_input）决策数据包下一跳。涉及Decap（解封装）和策略路由（Inner Rule）。 - NETFILTER（标注中的POST ROUTING）
在POST_ROUTING钩子点执行NAT、防火墙规则（如iptables）等操作。 - GRO（Generic Receive Offload）
通过gro_cells聚合小包减少CPU中断次数，提升吞吐量。
5. 驱动与上层接口
- WLAN Driver
无线网卡驱动，处理802.11帧到以太网帧的转换，管理无线信道和加密。 - ECM（Ethernet Connection Manager）
可能负责网络连接状态管理（如Wi-Fi关联、QoS策略应用）。
三、关键数据流向
-
接收路径
PPE → IRQ → DP → SFE（Flow Lookup）→ GRE解封装 → Linux路由 → 协议栈处理 → ECM- 若流表命中（Fast Path）：直接转发，绕过内核协议栈。
- 若需协议栈处理（Slow Path）：进入Linux网络子系统。
-
发送路径
ECM → WLAN Driver → SFE → Linux协议栈（dev_queue_xmit）→ IPGRE封装 → 物理网卡发送
四、核心技术原理
1. 快速路径优化（Fast Path）
- 技术目标：通过SFE和Flow DB绕过内核协议栈，降低CPU负载和延迟。
- 实现方式：
- 首包走Slow Path建立流表项（如TCP握手包）。
- 后续包通过Flow DB匹配直接转发（如UDP视频流）。
2. 隧道协议卸载
- GRE解封装卸载：由专用模块（GRE/IPGRE）处理，避免协议栈软解封装的开销。
- 硬件加速：部分网卡支持GRE头解析的硬件卸载（如SmartNIC）。
3. 中断与吞吐量平衡
- IRQ亲和性：将中断绑定到特定CPU核，减少缓存失效。
- NAPI机制：在高负载时切换为轮询模式（图中
netif_rx相关函数），减少中断风暴。
4. 流表管理
- 流老化机制：通过超时或FIN/RST包自动删除无效流表项。
- 一致性哈希：Flow DB可能采用一致性哈希算法，支持分布式扩展。
五、典型应用场景
- SD-WAN网关：通过GRE隧道实现跨地域网络互联。
- 云计算虚拟网络：Overlay网络（如VXLAN/GRE）的流量处理。
- 无线接入点（AP）：WLAN Driver与ECM协作管理无线客户端流量。
- 防火墙/NAT设备：利用NETFILTER钩子实现安全策略。
相关文章：
GRE 多层级网络数据处理系统
一、整体架构 多层级网络数据处理系统，从底层硬件中断到上层协议处理，涵盖了数据包的接收、转发、解封装、路由决策和发送全流程。系统采用分层处理和模块化设计，结合了传统Linux网络协议栈与快速路径（Fast Path࿰…...
展望未来，楼宇自控系统如何全方位推动绿色建筑智能高效发展
在全球积极践行可持续发展理念的时代背景下，绿色建筑已成为建筑行业发展的必然趋势。绿色建筑追求在全生命周期内，最大限度地节约资源、保护环境和减少污染，为人们提供健康、舒适、高效的使用空间。而楼宇自控系统作为建筑智能化的核心技术&a…...
【计算机视觉】CV项目实战- Florence-SAM 多模态视觉目标检测+图像分割
Florence-SAM多模态视觉分析系统：技术解析与实战指南 一、项目架构与技术解析1.1 核心模型架构1.2 支持的任务模式 二、环境配置与部署实战2.1 本地部署指南2.2 运行演示系统 三、核心功能实战解析3.1 图像开放词汇检测3.2 视频目标跟踪 四、高级应用与二次开发4.1 …...
2025-04-23 Python深度学习3——Tensor
文章目录 1 张量1.1 数学定义1.2 PyTorch中的张量 2 创建 Tensor2.1 直接创建**torch.tensor()****torch.from_numpy()** 2.2 依据数值创建**torch.zeros() / torch.zeros_like()****torch.ones() / torch.ones_like()****torch.full() / torch.full_like()****torch.arange() …...
ZYNQ笔记（十三）：双核 AMP 通信实验
版本：Vivado2020.2（Vitis） ZYNQ 裸机双核 AMP 实验： CPU0 接收串口的数据，并写入 OCM 中，然后利用软件产生中断触发 CPU1；CPU1 接收到中断后，根据从 OCM 中读出的数据控制呼吸灯的频…...
黑马Java基础笔记-3
短路逻辑运算符与逻辑运算符 逻辑运算符 符号作用说明&逻辑与（且）并且，两边都为真，结果才是真|逻辑或或者，两边都为假，结果才是假^逻辑异或相同为 false，不同为 true!逻辑非取反 短路逻辑…...
4.23学习总结
虽然之前写过的相关dfs和bfs的题，但方法忘的差不多了，重写了一遍相关的算法题，今天完成了岛屿数量的算法题，我利用的是bfs的算法，遍历每个结点，如果是1就count,然后再bfs向四周遍历并标记已经走过 初步看了…...
ElasticSearch：高并发场景下如何保证读写一致性？
在Elasticsearch高并发场景下，可以通过以下多种方式来保证读写一致性： 等待主分片和副本分片都确认（类似半同步机制） 设置consistency参数：在写操作时，可以设置consistency参数来控制写操作的一致性级别。…...
)
Qt基础007(Tcp网络编程)
文章目录 QTcp服务器的关键流程QTtcp客户端的关键流程TCP协议Socket QTcp服务器的关键流程 工程建立，需要在.pro加入网络权限 创建一个基于 QTcpServer 的服务端涉及以下关键步骤： 创建并初始化 QTcpServer 实例： 实例化 QTcpServer 。 调…...
visio导出的图片过大导致latex格式转成pdf之后很不清楚
联想电脑解决方法 右键打开方式选择【照片】，然后选择调整图片大小，将像素的宽度和高度调低。...
leetcode刷题——判断对称二叉树（C语言版）
题目描述： 示例 1： 输入：root [6,7,7,8,9,9,8] 输出：true 解释：从图中可看出树是轴对称的。 示例 2： 输入：root [1,2,2,null,3,null,3] 输出：false 解释：从图中可看出最…...
STM32与i.MX6ULL内存与存储机制全解析：从微控制器到应用处理器的设计差异
最近做FreeRTos，以及前面设计的RVOS，这种RTOS级别的系统内存上的分布与CortexA系列里面的分布有相当大的区别，给我搞糊涂了。 目录 STM32（Cortex-M系列）的内存与存储机制 Flash存储内容RAM存储内容启动与运行时流程示例…...
经验分享-上传ios的ipa文件
.ipa格式的二进制文件，是打包后生成的文件，无论我们是放上去testflight测试还是正式上传到app store，都需要先上传到苹果开发者中心的app store connect上的构建版本上。 在app store connect上，上传构建版本的功能，它…...
Linux423 删除用户
查找 上面已查过：无法使用sudo 新开个终端试试 之前开了一个终端，按照deepseek排查 计划再开一个进程 开一个终端 后强制删除时显示：此事将被报告...
AI与Web3.0：技术融合
AI与Web3.0：技术融合 分享一下给大家一个从0开始学习ai 的网站。点击跳转到网站。 https://www.captainbed.cn/ccc 前言 随着互联网技术的飞速发展，Web3.0作为下一代互联网形态，正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。Web3.0强…...
Python爬虫第18节-动态渲染页面抓取之Splash使用上篇
目录 引言 一、Splash 的简介与安装 1.1 简介 1.2 安装 二、Splash 的使用 三、Splash Lua 脚本开发 3.1 脚本入口与返回值 3.2 异步处理 四、Splash 对象属性 4.1 args 4.2 js_enabled 4.3 resource_timeout 4.4 images_enabled 4.5 scroll…...
Linux进程状态及转换关系
目录 1、就绪态（Ready） 2、运行态（Running） 3、僵尸态（Zombie） 4、可中断睡眠态（Interruptible Sleep） 5、不可中断睡眠态（Uninterruptible Sleep） 6、…...
Java基础：认识注解，模拟junit框架
认识注解 自定义注解 注解的原理 元注解 解析注解 应该场景-配合反射做juint框架 public static void main(String[] args) {AnnotationDemo4 a new AnnotationDemo4();Class clazz AnnotationDemo4.class;Method[] methods clazz.getDeclaredMethods();for (Method method …...
chrony服务器
时间有什么作用？约定干什么事情，会出问题，双方约定会达成 一旦有一方的时间不准确，约定都会达不成 不联网，计算机运行一个月，你的计算机就会和标准的时间差一两分钟 通常情况下，硬件时间的运…...
Springboot——Redis的使用
在当今的软件开发领域，缓存技术是提升应用性能的关键手段之一。Redis 作为一款高性能的键值对存储数据库，凭借其出色的读写速度和丰富的数据结构，在缓存场景中得到了广泛应用。Spring Boot 作为一款简化 Spring 应用开发的框架，与…...
【EasyPan】removeFile2RecycleBatch方法及递归操作解析
【EasyPan】项目常见问题解答（自用&持续更新中…）汇总版 文件批量转移到回收站方法解析 一、方法总述 removeFile2RecycleBatch方法实现将用户选中的文件/目录及其子内容批量移入回收站的业务逻辑，主要特点： 递归处理&…...
AIGC的伦理困境：机器生成内容是否该被监管？
AIGC的伦理困境：机器生成内容是否该被监管？ 在当今数字时代，人工智能（AI）技术的发展日新月异，其中生成式人工智能（AIGC, AI-Generated Content）作为一项前沿技术，正以前…...
缓存一致性
什么是缓存一致性？ 当数据库和缓存之间的额数据内容保持同步或最终一致，称为缓存一致性 为什么缓存不一致会发生？ 因为缓存和数据库是两个独立系统，它们的更新过程不是原子操作，就可能发生以下情况： //…...
【Java学习方法】终止循环的关键字
终止循环的关键字 一、break 作用：跳出最近的循环（直接结束离break最近的那层循环） 使用场景：一般搭配if条件判断，如果满足某个条件，就结束循环，（场景：常见于暴力枚举中…...
bert学习
BERT Google在2018年提出的预训练语言模型，通过双向Transformer结构和大规模预训练。 核心特点 双向上下文 与传统模型（如LSTM或单向Transformer）不同，BERT通过同时考虑单词的左右上下文来捕捉更丰富的语义信息。…...
读书笔记：淘宝十年产品与技术演进史
作者：大淘宝技术 原文地址：读书笔记：淘宝十年产品与技术演进史 本文是对《淘宝十年产品事》与《淘宝技术这十年》两本书的阅读笔记总结。通过回顾淘宝过去十年在产品、技术、架构、中间件及开放平台等方面的发展历程，展现了其从初…...
ROS 快速入门教程02
5. Node 节点 以智能手机为例，当我们使用智能手机的某个功能时，大多时候在使用手机的某个APP。同样当我们使用ROS的某个功能时，使用的是ROS的某一个或者某一些节点。 虽然每次我们只使用ROS的某一个或者某一些节点，但我们无法下…...
卷积神经网络常用结构
空间注意力机制(Spatial Attention)详解 空间注意力机制(Spatial Attention)详解 空间注意力机制是计算机视觉中的重要组件，它使网络能够选择性地关注特征图中的重要空间区域，同时抑制不相关区域的影响。 空间注意力机制结构图 空间注意力机制详细解析…...
)
neo4j中节点内的名称显示不全解决办法(如何让label在节点上自动换行)
因为节点过多而且想让节点中所有文字都显示出来而放大节点尺寸 从neo4j中导出png,再转成PDF来查看时，要看清节点里面的文字就得放大5倍才行 在网上看了很多让里面文字换行的办法都不行 然后找到一个比较靠谱的办法是在要显示的标签内加换行符 但是我的节点上显示的是…...
容器化-Docker-进阶
一、自定义镜像：从基础部署到镜像定制 （一）Linux 与 Docker 原生部署 Nginx 对比 Linux 原生部署 Nginx # 安装依赖 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential openssl libpcre3-dev zlib1g-dev # 下载Nginx源码 wget http://nginx.org…...
Sqlserver 自增长id 置零或者设置固定值
在 SQL Server 中，如果需要重置一个表的自增长（Identity）列的当前值，通常有几种方法可以实现。但是，值得注意的是，直接将自增长列的值设置为0并不是一个推荐的做法，因为这会破坏自增长列的连续性…...
状态模式（State Pattern）详解
文章目录 一、状态模式简介1.1 什么是状态模式？1.2 为什么需要状态模式？1.3 状态模式的核心思想二、状态模式的结构2.1 UML类图2.2 各个组件的详细说明2.3 交互过程三、状态模式的实现步骤（以Java为例）步骤1：创建状态接口步骤2：实现具体状态类步骤3：创建上下文类步骤4：…...
Shopee五道质检系统重构东南亚跨境格局，2025年电商游戏规则悄然改写
在2024年的东南亚跨境电商市场，一场以“质量”为核心的深度变革正在上演。作为头部平台的Shopee率先出招，以一套“五道质检流程”打破行业旧格局，不仅有效遏制高企的退货率，更引发从卖家结构到政策制度的连锁反应。 这场质量革命…...
Unity-无限滚动列表实现Timer时间管理实现
今天我们来做一个UI里经常做的东西：无限滚动列表。 首先我们得写清楚实现的基本思路： 所谓的无限滚动当然不是真的无限滚动，我们只要把离开列表的框再丢到列表的后面就行，核心理念和对象池是类似的。 我们来一点一点实现&#x…...
Python高级爬虫之JS逆向+安卓逆向1.6节: 函数基础
目录 引言： 1.6.1 理解函数 1.6.2 定义函数 1.6.3 调用函数 1.6.4 位置实参 1.6.5 关键字实参 1.6.6 爬虫不要进接单群 引言： 大神薯条老师的高级爬虫+安卓逆向教程： 这套爬虫教程会系统讲解爬虫的初级，中级，高级知识，涵盖的内容包括基础爬虫，高并发爬虫的设计与…...
集结号海螺捕鱼组件搭建教程与源码结构详解（第四篇）
本篇将聚焦“冰封领域”场景构建与性能优化策略。本节适合有Unity经验的技术团队，对大型特效场景优化、C与Unity协同通信及资源动态加载有深入需求的开发者。 一、冰封领域场景设计理念 冰封领域是高难度玩法场景，常用于高段位玩家房间，场景…...
)
02.Python代码Pandas - Series全系列分享(使用.特点.说明.取值.函数)
02.Python代码Pandas - Series全系列分享(使用.特点.说明.取值.函数) 提示：帮帮志会陆续更新非常多的IT技术知识，希望分享的内容对您有用。本章分享的是pandas的使用语法。前后每一小节的内容是存在的有：学习and理解的关联性，希望…...
星火燎原：Spark技术如何重塑大数据处理格局
在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业发展与社会进步的核心驱动力。面对海量且复杂的数据，传统的数据处理技术逐渐显得力不从心。而Apache Spark作为大数据领域的明星框架，凭借其卓越的性能与强大的功能，如同一束璀璨的星火…...
AI大模型和人脑的区别
为什么人脑没有幻觉，但是 AI 大语言模型有幻觉？ 人脑和大型语言模型（LLM）在处理信息的方式上存在根本差异，这导致了幻觉现象主要出现在LLM中。LLM的幻觉是指模型生成了貌似合理但实际上错误或虚构的内容。 LLM的工作…...
第一章：基于Docker环境快速搭建LangChain框架的智能对话系统：从langchain环境搭建到多轮对话代码实现（大语言模型加载）
文章目录 前言一、langchain环境搭建1、docker容器搭建2、docker容器连接修改密码容器内容修改物理机修改 3、langchain安装 二、langchain构建简单智能对话示例1、基于deepseek的简单问答Demo2、langchain的invoke、stream与astream生成方法1、langchain的invoke、stream与ast…...
数据结构的学习（1）二分查找，利用二分查找找局部最小值，选择排序，冒泡排序，插入排序，位运算的基础知识
一、二分查找某个元素 （1）查找是否存在某个元素在数组中 思想： 1）先看中间位置的值 2）如果中间位置的值大于目标值说明目标值在整个数组中偏左的位置，改变右边界，即Right Mid - 1; 3…...
vue2+Vant 定制主题
参考文档：Vant主题定制-CSDV博客 vant提供了一套默认主题，若想完全替换主题是或者其他样式，则需要定制主题。 定制方法 1、main.js文件引入主题样式源文件 // 导入并安装 Vant 组件库 import Vant from vant // 切记：为了能够覆…...
【自然语言处理与大模型】大模型参数规模与部署配置调查2025第一季度
调查大模型参数规模与部署配置之间的关系。探讨如何在不同硬件和场景下优化大模型的部署。 一、 当前主流模型的参数规模对比 （1）当前主流模型有哪些 参考全球最大AI开源社区Hugging Face发布的榜单、上海AI实验室推出的开放评测体系OpenCompass和国内开…...
香港科技大学广州｜先进材料学域博士招生宣讲会—南开大学专场
香港科技大学广州｜先进材料学域博士招生宣讲会—南开大学专场 时间：2025年4月25日（星期五）10:00 地点：南开大学八里台校区中心实验室报告厅 宣讲嘉宾： 李昊翔 助理教授 TAN Chee Keong 助理教授 教授亲…...
异构迁移学习（无创脑机接口中的跨脑电帽迁移学习）
本文介绍BCI中的跨脑电帽的迁移学习最新算法。 （发表于2025 arxiv，应该属于投稿阶段，这个场景具有非常不错的研究意义和前景） 最新跨脑电帽异构算法github开源代码 SDDA算法原文 一、脑机接口绪论 脑机接口（BCI）指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接，通过脑…...
若依项目部署小结
参考视频：前后端分离式项目实战部署 | CodeSheep 环境搭建 虚拟机环境：jdk1.8 tomcat9 nginx A ：虚拟机A运行前端项目 A B：虚拟机B运行war包 B C：虚拟机C运行jar包 C mysql和redis连的是C主机 前端项目部署 必备&…...
多智能体系统的中间件架构
多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是一种由多个智能体（Agents）组成的分布式系统，这些智能体能够自主地感知环境、做出决策并与其他智能体进行交互。 中间件（Middleware）在多智能体系统中…...
Eliciting Causal Abilities in Large Language Models for Reasoning Tasks
Eliciting Causal Abilities in Large Language Models for Reasoning Tasks | Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligencehttps://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/33669 1. 概述 大型语言模型（Large Language Models, LLMs）面临的一...
DeepSeek+Mermaid：轻松实现可视化图表自动化生成（附实战演练）
目录 一、引言：AI 与图表的梦幻联动二、DeepSeek：大语言模型新星崛起2.1 DeepSeek 全面剖析2.2 多场景应用示例2.2.1 文本生成2.2.2 代码编写 三、Mermaid：代码式图表绘制专家3.1 Mermaid 基础探秘3.2 语法与图表类型详解3.2.1 流程图&#x…...
LeetCode第164题_最大间距
LeetCode 第164题：最大间距 题目描述 给定一个无序的数组 nums，返回 数组在排序之后，相邻元素之间最大的差值 。如果数组元素个数小于 2，则返回 0 。 您必须编写一个在「线性时间」内运行并使用「线性额外空间」的算法。 难度…...