IPv6 寻址方式简介

article/2025/8/30 4:21:48

在计算机网络中,寻址模式是指在网络上托管地址的机制。IPv6 提供了多种类型的模式,可以通过这些模式对单个主机进行寻址。也可以同时对多个主机进行寻址或者寻址最近距离的主机。

 


单播寻址

在单播寻址方式中,IPv6 接口(主机)在一个网段中被唯一标识。IPv6 数据包包含源 IP 地址和目标 IP 地址。主机接口配备了一个在该网段中唯一的 IP 地址。当网络交换机或路由器接收到一个单播 IP 数据包,目的地是单个主机时,它会发送一个连接到该特定主机的输出接口。 

IPv6-单播原理图


组播寻址

 IPv6 组播方式与 IPv4 相同。发往多个主机的数据包在一个特殊的多播地址上发送。所有对该组播信息感兴趣的主机都需要先加入该组播组。加入该组的所有接口都会收到组播数据包并对其进行处理,而其他对组播数据包不感兴趣的主机则忽略该组播信息。

IPv6-组播原理图


任播寻址

 IPv6 引入了一种新的寻址方式,称为任播寻址。在这种寻址模式下,多个接口(主机)被分配了相同的任播 IP 地址。当主机希望与配备任播 IP 地址的主机通信时,它会发送单播消息。在复杂的路由机制的帮助下,单播消息被传递到在路由成本方面最接近发送方的主机。

IPv6-任播原理图

 让我们以位于各大洲的 Google.com Web 服务器为例。假设所有 Web 服务器都分配了一个 IPv6 任播 IP 地址。现在,当来自欧洲的用户想要访问 Google.com 时,DNS 指向物理上位于欧洲本身的服务器。如果来自亚洲的用户尝试访问 Google.com,则 DNS 将指向物理上位于亚洲的 Web 服务器。Nearest 或 Closest 术语是用来表示路由的成本。

在上图中,当客户端计算机尝试访问服务器时,请求被转发到路由成本最低的服务器。

更多关于IPv6的内容可以参考 迹忆客 IPV6教程

扩展阅读

  •  IPV4 教程

分享个人工作和学习过程中的一些心得


http://chatgpt.dhexx.cn/article/FsJucJcC.shtml

相关文章

七种寻址方式(立即寻址、寄存器寻址)

七种寻址方式(立即寻址、寄存器寻址) 一、立即寻址方式 操作数作为指令的一部分而直接写在指令中,这种操作数称为立即数,这种寻址方式也就称为立即数寻址方式。 立即数可以是8位、16位或32位,该数值紧跟在操作码之后。如果立即数为16位或32位…

8086寻址方式图解

目录 1:立即寻址 2:寄存器寻址 3:直接寻址(存储器直接寻址) 4:寄存器间接寻址(重点) 5:基址寻址(相对寻址) 6:变址寻址 &#x…

七种寻址方式

七种寻址方式(从该处学习转载,感谢,如有侵犯,请联系删除) 立即寻址 操作数作为指令的一部分而直接写在指令中,这种操作数称为立即数,这种寻址方式也就称为立即数寻址方式。 立即数寻址方式通…

十种寻址方式

寻址方式 寻址方式分为指令寻址和数据寻址。 目录 寻址方式 一、指令寻址 二、数据寻址 1.立即寻址 2.直接寻址 3.隐含寻址 4.间接寻址 5.寄存器(直接)寻址 6.寄存器间接寻址 7.基址寻址 8.变址寻址 9、相对寻址 10、堆栈寻址 一、指令寻…

常用的图像特征提取方法

1. 灰度特征可提取:灰度平均值、方差 2.纹理特征提取 MATLAB程序: %%%特征提取 clear all; close all; clc;Ddir(E:\my_work\长光所\云图\数据集\云样本\*.jpg); cloud_featurezeros(length(D),5);for i1:length(D)imgimread([E:\my_work\长光所\云图\…

OpenCV图像特征提取

Camera系列文章 传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理,以更好感知周围环境;这里首先介绍Camera的相关内容,包括摄像头及图像知识基本介绍,OpenCV图像识别(特征提取,目标分类等)&…

(八)特征选择与特征提取

特征选择与特征提取 一、特征的选择 1、原始特征 在描述对象的时候 模式识别中把每个对象都量化为一组特征来描述,构建特征空间是解决模式识别问题的第一步,其中通过直接测量得到的特征称为原始特征。 如: - 人体的各种生理指标&#xff0…

机器学习之特征提取

机器学习之特征提取 1.为什么要特征提取 原始数据常常是高维的,其中包含了许多冗余信息或者十分稀疏或者计算量大,拿原始数据来训练可行,但是往往直接训练是低效的。所以特征提取往往是必要的。 注:特征提取主要是为了解决下面三…

【机器学习】特征提取

特征提取 目标 应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化 应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化 应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化 说出两种文本特征提取的方式区别 定义 特征提取是将任意数据(如文本或图像)转换…

特征选择与特征抽取

特征抽取和特征选择是DimensionalityReduction(降维)两种方法,但是这两个有相同点,也有不同点之处: 1. 概念: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by…

【特征提取】基于深度学习的特征提取和匹配方法介绍

点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达本文转自 | AI深度学习视线精彩内容 计算机视觉需要图像预处理,比如特征提取,包括特征点,边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建&#…

特征工程之特征提取

![ 什么是特征提取呢? 1 特征提取 1 将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征 注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据 字典特征提取(特征离散化) 文本特征提取 图像特征提取(深度学习将介绍&…

数据分析 | 特征提取

目录 特征提取 1 方差过滤(VarianceThreshold) 2 卡方过滤(chi2;SelectKBest) 3 F检验(f_classif;SelectKBest) 关注我【生物海洋计算机支线】,获得更多生物海洋学&…

特征提取的方法

机器学习系列:(三)特征提取与处理 特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值,比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章,我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序…

图像特征提取(VGG和Resnet特征提取卷积过程详解)

图像特征提取(VGG和Resnet算法卷积过程详解) 第一章 图像特征提取认知 1.1常见算法原理和性能 众所周知,计算机不认识图像,只认识数字。为了使计算机能够“理解”图像,从而具有真正意义上的“视觉”,本章我们将研究…

特征提取方法

潜在语义索引 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI),也叫Latent Semantic Analysis ,简称LSA。本文中称为LSI。LSI是一种主题模型,他是利用SVD奇异值分解方法来获得文本的主题的。奇异值分解详见点击打开链接。 …

特征提取方法简介

one-hot 表示一个词 bag-of-words 表示一段文本 tf-idf 用频率的手段来表征词语的重要性 text-rank 借鉴page-rank来表征词语的权重 从基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA,到pLSA中用概率手段来表征文档形成过程并将词文档矩阵的求解结果赋予概率含义,再到…

特征选择和特征提取(一、概述)

特征选择和特征提取属于图像处理领域最基本的操作。 再这之前,我们先来了解一下卷积和滤波,像平时我们听到的CNN,就是使用卷积操进行图像的滤波操作,简单来说,滤波是图像处理的操作,而卷积是实现滤波的方法…

图像特征及提取

本文主要用于记录图像特征及其提取方法 文章目录 1.颜色特征1.1量化颜色直方图1.2聚类颜色直方图 2.几何特征2.1边缘特征2.2基于特征点的特征描述子2.2.1寻找特征点:Harris角点检测2.2.2另一种特征点:斑点2.2.3SFIT:斑点的特征描述子 1.颜色特…

机器学习中的特征提取

特征提取是将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征,特征提取是为了计算机更好的去理解数据。 特征提取大体上可以分为三大类: 字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习&#xf…