1.ping�ӿ�Դ��
2.ribbon负载均衡详解
3.网络测量工具集合（ZMap、接口接口XMap、源码p源scamper、接口接口mtr、源码p源ZGrab 2.0，接口接口pyasn(IP2AS) 持续更新ing...）
4.谷歌翻译的源码p源跑跑卡丁车源码抄袭mininet教程
5.gin框架原理详解(gin框架是什么)
6.ping命令全链路分析(3)-用户态数据包构造与传递

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       FPGA高端项目：纯verilog的 G-UDP 高速协议栈，提供工程源码和技术支持

       前言：在现有的接口接口FPGA实现UDP方案中，我们面临以下几种常见挑战和局限性。源码p源首先，接口接口有一些方案使用verilog编写UDP收发器，源码p源但在其中使用了FIFO或RAM等IP，接口接口这种设计在实际项目中难以接受，源码p源因为它们缺乏基本的接口接口问题排查机制，例如ping功能。源码p源其次，接口接口有些方案具备ping功能，但代码不开源，用户无法获取源码，限制了问题调试和优化的可能性。第三，一些方案使用了Xilinx的Tri Mode Ethernet MAC三速网IP，尽管功能强大，但同样面临源码缺失的问题。第四，使用FPGA的GTX资源通过SFP光口实现UDP通信，这种方案便捷且无需额外网络变压器。最后，真正意义上的纯verilog实现的UDP协议栈，即全部代码均使用verilog编写，不依赖任何IP，这种方案在市面上较少见，且难以获取。

       本设计采用纯verilog实现的G-UDP高速协议栈，专注于提供G-UDP回环通信测试。它旨在为用户提供一个高度可移植、绝地求生录像源码功能丰富的G-UDP协议栈架构，支持用户根据需求创建自己的项目。该协议栈基于主流FPGA器件，提供了一系列工程源码，适用于Xilinx系列FPGA，使用Vivado作为开发工具。核心资源为GTY，同时支持SFP和QSFP光口。

       经过多次测试，该协议栈稳定可靠，适用于教育、研究和工业应用领域，包括医疗和军用数字通信。用户可以轻松获取完整的工程源码和技术支持。本设计在遵守相关版权和使用条款的前提下，提供给个人学习和研究使用，禁止用于商业用途。

       1G和G UDP协议栈版本介绍：本设计还提供了1G和G速率的UDP协议栈，包括数据回环、视频传输、AD采集传输等应用。通过阅读相关博客，用户可以找到这些版本的工程源码和应用案例。

       性能特点：本协议栈具有以下特性：

       - 全部使用verilog编写，无任何IP核依赖。

       - 高度可移植性，适用于不同FPGA型号。

       - 强大的适应性，已成功测试在多种PHY上。

       - 时序收敛良好。

       - 包括动态ARP功能。

       - 不具备ping功能。

       - 用户接口数据位宽高达位。

       - 最高支持G速率。项目案例源码下载

       详细设计方案：设计基于FPGA板载的TI DPISRGZ网络芯片和QSFP光口，采用GTY+QSFP光口构建G-UDP高速协议栈，同时利用1G/2.5G Ethernet PHY和SGMII接口实现1G-UDP协议栈。设计包含两个UDP数据通路，分别支持G和1G速率，使用同一高速协议栈。代码中包含axis_adapter.v模块用于8位到位数据宽度的转换，以及axis_switch.v模块用于数据路径切换的仲裁。

       网络调试助手：本设计提供了一个简单的回环测试工具，支持常用Windows软件，用于测试UDP数据收发。

       高速接口资源使用：设计中涉及到G-UDP和1G-UDP数据通路的实现，包括GTY和1G/2.5G Ethernet PHY资源的调用，分别应用于不同速率的UDP通信。

       详细实现方案：设计包含G-PHY层、G-MAC层、1G-MAC层、AXI4-Stream总线仲裁、AXI4-Stream FIFO、G-UDP高速协议栈等关键组件。每个模块都采用verilog实现，确保高性能和可移植性。

       网络数据处理：设计中的G-PHY层处理GTY输出的数据，进行解码、对齐、校验等操作。1G-MAC层则将GMII数据转换为AXI4-Stream数据。协议栈包含动态ARP层、IP层、UDP层，实现标准UDP协议功能。

       工程源码获取：对于感兴趣的开发者，可以获取完整的工程源码和技术支持。工程源码以某度网盘链接方式提供，js tab切换源码确保用户能够轻松下载并进行移植和调试。

       总结：本设计提供了一个强大、灵活的G-UDP高速协议栈解决方案，支持多种FPGA平台和PHY接口，适用于各种网络通信需求。通过提供的工程源码和技术支持，用户可以轻松地在自己的项目中集成和使用这些功能。

ribbon负载均衡详解

       æœåŠ¡ç«¯è´Ÿè½½å‡è¡¡ï¼šåœ¨å®¢æˆ·ç«¯å’ŒæœåŠ¡ç«¯ä¸­é—´ä½¿ç”¨ä»£ç†ï¼Œlvs  和 nginx。

        硬件负载均衡的设备或是软件负载均衡的软件模块都会维护一个下挂可用的服务端清单，通过心跳检测来剔除故障的服务端节点以保证清单中都是可以正常访问的服务端节点。当客户端发送请求到负载均衡设备的时候，该设备按某种算法（比如线性轮询、按权重负载、按流量负载等）从维护的可用服务端清单中取出一台服务端端地址，然后进行转发。

        客户端负载均衡：根据自己的情况做负载。Ribbon。

        客户端负载均衡和服务端负载均衡最大的区别在于 服务端地址列表的存储位置，以及负载算法在哪里。

        2、Spring Cloud的负载均衡机制的实现

        Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。Ribbon实现客户端的负载均衡，负载均衡器提供很多对.netflix.client.conf.CommonClientConfigKey。

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerRuleClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NFLoadBalancerPingClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListClassName=xx

        <clientName>.<nameSpace>.NIWSServerListFilterClassName=xx

        com.netflix.client.config.IClientConfig：Ribbon的客户端配置，默认采用com.netflix.client.config.DefaultClientConfigImpl实现。

        com.netflix.loadbalancer.IRule：Ribbon的负载均衡策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule实现，该策略能够在多区域环境下选出最佳区域的实例进行访问。

        com.netflix.loadbalancer.IPing：Ribbon的实例检查策略，默认采用com.netflix.loadbalancer.NoOpPing实现，该检查策略是一个特殊的实现，实际上它并不会检查实例是否可用，而是始终返回true，默认认为所有服务实例都是可用的。

        com.netflix.loadbalancer.ServerList：服务实例清单的维护机制，默认采用com.netflix.loadbalancer.ConfigurationBasedServerList实现。

        com.netflix.loadbalancer.ServerListFilter：服务实例清单过滤机制，默认采org.springframework.cloud.netflix.ribbon.ZonePreferenceServerListFilter，该策略能够优先过滤出与请求方处于同区域的服务实例。

        com.netflix.loadbalancer.ILoadBalancer：负载均衡器，默认采用com.netflix.loadbalancer.ZoneAwareLoadBalancer实现，它具备了区域感知的能力。

        上面的配置是在项目中没有引入spring Cloud Eureka，如果引入了Eureka和Ribbon依赖时，自动化配置会有一些不同。

        通过自动化配置的实现，可以轻松的实现客户端的负载均衡。同时，针对一些个性化需求，我们可以方便的替换上面的这些默认实现，只需要在springboot应用中创建对应的实现实例就能覆盖这些默认的配置实现。

        @Configuration

        public class MyRibbonConfiguration {

            @Bean

            public IRule ribbonRule(){

                return new RandomRule();

            }

        }

        这样就会使用P使用了RandomRule实例替代了默认的com.netflix.loadbalancer.ZoneAvoidanceRule。

        也可以使用@RibbonClient注解实现更细粒度的客户端配置

       å¯¹äºŽRibbon的参数通常有二种方式：全局配置以及指定客户端配置

        全局配置的方式很简单

        只需要使用ribbon.<key>=<value>格式进行配置即可。其中，<key>代表了Ribbon客户端配置的参数名，<value>则代表了对应参数的值。比如，我们可以想下面这样配置Ribbon的超时时间

        ribbon.ConnectTimeout=

        ribbon.ServerListRefreshInterval=   ribbon获取服务定时时间

        全局配置可以作为默认值进行设置，当指定客户端配置了相应的key的值时，将覆盖全局配置的内容

        指定客户端的配置方式

        <client>.ribbon.<key>=<value>的格式进行配置.<client>表示服务名，比如没有服务治理框架的时候（如Eureka），我们需要指定实例清单，可以指定服务名来做详细的配置，

        user-service.ribbon.listOfServers=localhost:,localhost:,localhost:

        对于Ribbon参数的key以及value类型的定义，可以通过查看com.netflix.client.config.CommonClientConfigKey类。

        当在spring Cloud的应用同时引入Spring cloud Ribbon和Spring Cloud Eureka依赖时，会触发Eureka中实现的对Ribbon的自动化配置。这时的serverList的维护机制实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.DiscoveryEnabledNIWSServerList的实例所覆盖，该实现会讲服务清单列表交给Eureka的服务治理机制来进行维护。IPing的实现将被com.netflix.niws.loadbalancer.NIWSDiscoveryPing的实例所覆盖，该实例也将实例接口的任务交给了服务治理框架来进行维护。默认情况下，用于获取实例请求的ServerList接口实现将采用Spring Cloud Eureka中封装的org.springframework.cloud.netflix.ribbon.eureka.DomainExtractingServerList，其目的是为了让实例维护策略更加通用，所以将使用物理元数据来进行负载均衡，而不是使用原生的AWS AMI元数据。在与Spring cloud Eureka结合使用的时候，不需要再去指定类似的user-service.ribbon.listOfServers的参数来指定具体的服务实例清单，因为Eureka将会为我们维护所有服务的实例清单，而对于Ribbon的参数配置，我们依然可以采用之前的两种配置方式来实现。

        此外，由于spring Cloud Ribbon默认实现了区域亲和策略，所以，可以通过Eureka实例的元数据配置来实现区域化的实例配置方案。比如可以将不同机房的实例配置成不同的区域值，作为跨区域的容器机制实现。而实现也非常简单，只需要服务实例的元数据中增加zone参数来指定自己所在的区域，比如：

        eureka.instance.metadataMap.zone=shanghai

        在Spring Cloud Ribbon与Spring Cloud Eureka结合的工程中，我们可以通过参数禁用Eureka对Ribbon服务实例的维护实现。这时又需要自己去维护服务实例列表了。

        ribbon.eureka.enabled=false.

        由于Spring Cloud Eureka实现的服务治理机制强调了cap原理的ap机制（即可用性和可靠性），与zookeeper这类强调cp（一致性，可靠性）服务质量框架最大的区别就是，Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，在极端情况下宁愿接受故障实例也不要丢弃"健康"实例。

        比如说，当服务注册中心的网络发生故障断开时候，由于所有的服务实例无法维护续约心跳，在强调ap的服务治理中将会把所有服务实例剔除掉，而Eureka则会因为超过%的实例丢失心跳而触发保护机制，注册中心将会保留此时的所有节点，以实现服务间依然可以进行互相调用的场景，即使其中有部分故障节点，但这样做可以继续保障大多数服务的正常消费。

        在Camden版本，整合了spring retry来增强RestTemplate的重试能力，对于我们开发者来说，只需要简单配置，即可完成重试策略。

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled=true

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds=

        user-service.ribbon.ConnectTimeout=

        user-service.ribbon.ReadTimeout=

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations=true

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer=2

        user-service.ribbon.maxAutoRetries=1

        spring.cloud.loadbalancer.retry.enabled:该参数用来开启重试机制，它默认是关闭的。

        hystrix.command.default.execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds：断路器的超时时间需要大于Ribbon的超时时间，不然不会触发重试。

        user-service.ribbon.ConnectTimeout：请求连接超时时间。

        user-service.ribbon.ReadTimeout：请求处理的超时时间

        user-service.ribbon.OkToRetryOnAllOperations：对所有操作请求都进行重试。

        user-service.ribbon.MaxAutoRetriesNextServer：切换实例的重试次数。

        user-service.ribbon.maxAutoRetries：对当前实例的重试次数。

        根据以上配置，当访问到故障请求的时候，它会再尝试访问一次当前实例（次数由maxAutoRetries配置），如果不行，就换一个实例进行访问，如果还是不行，再换一个实例访问（更换次数由MaxAutoRetriesNextServer配置），如果依然不行，返回失败

       é¡¹ç›®å¯åŠ¨çš„时候会自动的为我们加载LoadBalancerAutoConfiguration自动配置类，该自动配置类初始化条件是要求classpath必须要有RestTemplate这个类，必须要有LoadBalancerClient实现类。

        LoadBalancerAutoConfiguration为我们干了二件事，第一件是创建了LoadBalancerInterceptor拦截器bean，用于实现对客户端发起请求时进行拦截，以实现客户端负载均衡。创建了一个

        RestTemplateCustomizer的bean，用于给RestTemplate增加LoadBalancerInterceptor拦截器。

        每次请求的时候都会执行org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalancerInterceptor的intercept方法，而LoadBalancerInterceptor具有LoadBalancerClient（客户端负载客户端）实例的一个引用，

        在拦截器中通过方法获取服务名的请求url（比如/p/1bddb5dc

        Spring cloud系列六 Ribbon的功能概述、主要组件和属性文件配置  

       /p/faffa

        本人有道云笔记中记录的参考文章

        文档：_ribbon 负载均衡.note

        链接：/noteshare?id=efc3efbbefd8ed0b9&sub=B0E6DFEEBDAF

网络测量工具集合（ZMap、XMap、scamper、mtr、ZGrab 2.0，pyasn(IP2AS) 持续更新ing...）

       网络高速扫描工具ZMap和XMap提供快速而高效的网络扫描能力，支持IPv6和IPv4，以及ping、traceroute等技术，适用于大规模网络分析。

       scamper是一款由CAIDA开发的工具，用于积极探测互联网，分析拓扑结构和性能。scamper支持IPv6和IPv4探测、ping、traceroute以及MDA traceroute、radargun、ally、mercator、sting、speedtrap、DNS探测等技术，是CAIDA宏观拓扑项目中的探针。开发者Matthew Luckie提供了scamper的C语言源码，用户可以自行构建和使用。

       Yarrp是一种针对互联网规模快速网络拓扑发现的下一代主动网络拓扑发现技术。它在短时间内以超过Kpps的期货稳定指标源码速度进行探查，能够在不到5分钟内发现超过K个路由器接口。Yarrp支持TCP、UDP-paris和ICMP-paris探测，适用于IPv4和IPv6环境。Yarrp基于C++，在Linux和BSD系统上运行，并以BSD许可开源。

       mtr结合了traceroute和ping程序的功能，成为一个集成的网络诊断工具。它通过与指定目标主机进行连接，确定网络跳点的地址，并发送ICMP ECHO请求以评估链路质量，同时提供运行统计信息。mtr提供入门指南和官方网站，用户可以获取详细信息和源代码，了解其在估计往返时间波动（interarrival jitter）方面的优势。使用mtr进行诊断时，重要的是参考RFC文档中的相关部分，了解代码中涉及的计算方法，如在ui/net.c #line处的代码实现。

       ZGrab 2.0是一款专注于应用层协议扫描的工具，适用于快速识别和分析网络流量中的协议特征。通过安装和使用ZGrab 2.0，用户可以进行高效的应用层扫描。

       对于高速DNS查询的需求，ZDNS提供了一个命令行界面的解决方案，支持高效率的DNS查找操作。

       快速IP2AS映射是网络研究中的一项重要任务。pyasn是用于批量IP2AS映射的Python工具，支持IPv4和IPv6，通过离线查询历史路由数据（如MRT/RIB BGP archive），pyasn能够显著提高查询速度和准确性。使用pyasn进行IP到自治系统编号（ASN）的映射，可利用routeviews等历史路由数据源，以确保结果的可靠性和精确性。

谷歌翻译的mininet教程

       第1部分：日常Mininet使用

       使用Mininet启动选项显示帮助消息，命令为：$ sudo mn -h。演练将涉及启动选项的典型用法。在后台打开Wireshark，输入过滤器 of，并在Wireshark中选择回送接口（lo）进行启动。确保Wireshark已安装在Mininet VM映像中，如未安装，可通过Mininet的install.sh脚本安装，使用命令：$ cd ~ $ git clone github.com/mininet/mini...。若Wireshark安装成功但无法运行，查阅FAQ： /mininet/mininet/wiki/FAQ#wiki-x-forwarding。正确设置X将允许运行GUI程序和xterm终端仿真器。

       与主机和交换机交互：启动最小拓扑并输入CLI：$ sudo mn。显示节点、链接和所有节点信息的命令分别为：mininet> nodes、mininet> net、mininet> dump。在主机上运行命令：mininet> h1 ifconfig -a，查看主机h1-eth0和loopback（lo）接口。交换机命令：mininet> s1 ifconfig -a，显示交换机接口以及VM的连接输出（eth0）。突出显示主机已分离的网络状态，运行arp和route命令。将主机、交换机和控制器置于隔离网络名称空间，除非需要复制复杂的多控制器网络，Mininet支持此操作，通过--innamespace选项实现。

       测试主机之间的连接：确认可以从主机0 ping到主机1。运行其他实例arp和route命令。Mininet CLI内置pingall命令执行全对操作ping。

       运行Web服务器和客户端：在主机上启动简单HTTP服务器，并通过请求运行客户端，随后关闭Web服务器。退出CLI：mininet> exit。

       清理：如果Mininet崩溃，使用$ sudo mn -c命令清理。

       第2部分：高级启动选项

       运行回归测试：$ sudo mn --test pingpair，创建最小拓扑，启动OpenFlow参考控制器，进行全对ping测试，并拆除拓扑和控制器。另一个测试是iperf：$ sudo mn --test iperf，创建相同的Mininet，在一台主机上运行一台iperf服务器，在第二台主机上运行一台iperf客户端，并解析带宽。

       改变拓扑的大小和类型：使用--topo选项，创建其他拓扑。例如，验证一台交换机和三台主机的所有对ping连接：$ sudo mn --test pingall --topo single,3。线性拓扑示例：$ sudo mn --test pingall --topo linear,4。

       参数化拓扑是Mininet最有用和最强大的功能之一。链接变化：使用--link选项设置链接参数。例如，$ sudo mn --link tc,bw=,delay=ms，启动内核交换机，运行iperf，使用命令：mininet> iperf，执行ping测试：mininet> h1 ping -c h2。延迟设置对RTT有影响。

       可调详细度：默认详细级别为info，打印启动和拆卸期间的操作。使用-v参数比较debug输出。设置output可以仅显示CLI输出，其他几乎没有输出。在CLI外部，可以使用其他详细级别。

       第3部分：Mininet命令行界面（CLI）命令显示选项

       使用$ sudo mn -h命令查看CLI选项列表。在Python解释器中使用命令：运行python、dir（）函数查看方法和属性、help（）函数获取方法信息、评估变量方法。

       第4部分：Python API示例

       Mininet源代码树中的 examples目录包含Python API示例和潜在有用代码。示例包括在每个主机上运行SSH守护程序，允许从另一个终端进入并运行交互式命令，退出SSH示例mininet，以及openflow官网教程。在另一个shell中启动控制器，cd ～/pox，运行./pox.py log.level --DEBUG misc.of_tutorial命令，并使用tcpdump命令进行网络监控。

gin框架原理详解(gin框架是什么)

       Gin的启动过程、路由及上下文源码解读

       Engine是gin框架的一个实例，它包含了多路复用器、中间件和配置中心。

       gin通过Engine.Run(addr...string)来启动服务，最终调用的是/手败gin-gonic/gin

       一个简单的例子：

       packagemain

       import"github.com/gin-gonic/gin"

       funcmain(){

       //Default返回一个默认的路由引擎

       r:=gin.Default()

       r.GET("/ping",func(c*gin.Context){

       //输出json结果给调用方

       c.JSON(,gin.H{

       "message":"pong",

       })

       })

       r.Run()//listenandserveon0.0.0.0:

       }

       编译运行程序，打开浏览器，访问页面显示：

       { "message":"pong"}

       gin的功能不只是简单输出Json数据。它是一个轻量级的WEB框架，支持RestFull风格API，支持GET，POST，PUT，PATCH，DELETE，OPTIONS等/gin-gonic/gin"

       )

       funcmain(){

       router:=gin.Default()

       //静态资源加载，本例为css,js以及资源

       router.StaticFS("/public",/ffhelicopter/tmm/website/static"))

       router.StaticFile("/favicon.ico","./resources/favicon.ico")

       //Listenandserveon0.0.0.0:

       router.Run(":")

       }

       首先需要是生成一个Engine，这是gin的核心，默认带有Logger和Recovery两个中间件。

       router:=gin.Default()

       StaticFile是加载单个文件，而StaticFS是加载一个完整的目录资源：

       func(group*RouterGroup)StaticFile(relativePath,filepathstring)IRoutes

       func(group*RouterGroup)StaticFS(relativePathstring,fs/gin-gonic/gin

       如果安装失败，直接去Githubclone下来，放置到对应的目录即可。

       （2）代码中使用：

       下面是一个使用Gin的简单例子：

       packagemain

       import(

       "github.com/gin-gonic/gin"

       )

       funcmain(){

       router:=gin.Default()

       router.GET("/ping",func(c*gin.Context){

       c.JSON(,gin.H{

       "message":"pong",

       })

       })

       router.Run(":")//listenandserveon0.0.0.0:

       }

       简单几行代码，就能实现一个web服务。使用gin的Default方法创建一个路由handler。然后通过HTTP方法绑定路由规则和路由函数。不同于net/e"}。

       注：Gin还包含更多的返回方法如c.String,c.HTML,c.XML等，请自行了解。可以方便的返回HTML数据

       我们在之前的组v1路由下新定义一个路由：

       下面我们访问

       可以看到，通过c.Param(“key”)方法，Gin成功捕获了url请求路径中的参数。同理，gin也可以捕获常规参数，如下代码所示：

       在浏览器输入以下代码：

       通过c.Query(“key”)可以成功接收到url参数，c.DefaultQuery在参数不存在的情况下，会由其默认值代替。

       我们还可以为Gin定义一些默认路由：

       这时候，我们访问一个不存在的页面：

       返回如下所示：

       下面我们测试在Gin里面使用Post

       在测试端输入：

       附带发送的数据，测试即可。记住需要使用POST方法.

       继续修改，将PostHandler的函数修改如下

       测试工具输入：

       发送的内容输入：

       返回结果如下：

       备注：此处需要指定Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，否则识别不出来。

       一定要选择对应的PUT或者DELETE方法。

       Gin框架快速的创建路由

       能够方便的创建分组

       支持url正则表达式

       支持参数查找（c.Paramc.Queryc.PostForm）

       请求方法精准匹配

       支持处理

       快速的返回给客户端数据，常用的c.Stringc.JSONc.Data

ping命令全链路分析(3)-用户态数据包构造与传递

       在Linux系统中，ping命令等网络工具基于inetutils包中的应用层网络工具。本文将探讨ping命令在Linux内核网络协议栈及驱动层面的实现方式。

       应用层ping通过socket与内核层交互，程序首先初始化数据结构，创建socket连接，然后构造icmp数据包发送，并对返回的ICMP响应报文进行处理。初始化过程由ping_init()函数完成，创建socket连接，分配数据结构存储空间。数据包构造、发送和返回报文处理由ping_echo()函数完成，其中设置了协议类型、包长度和目的地址，并注册了接收回调函数。

       数据包发送过程在ping_run()函数中的send_echo()函数完成，将icmp报文数据部分复制到buf中，并通过socket_fd发送。当目的端返回ping命令的响应报文被网卡接收后，通过内核网络协议栈处理后返回给应用程序。ping应用程序采用IO复用中的select()方式来处理响应报文，当监控到对应socket连接中有数据包到来时，调用ping_recv()函数处理ICMP响应数据包。

       应用层软件ping通过socket接口与内核通信，实现数据包发送和接收。数据包发送sendto()的实现代码在linux源码${ linux_src}/net/socket.c中，先检查数据区域是可读的，然后构造待发送消息，并将数据填充到消息中。数据包接收recvfrom()与发送相反，是从内核协议栈中读取数据包到应用层中，实现代码也在${ linux_src}/net/socket.c中。

       本文主要分析了用户态程序ping如何构造ICMP请求报文，并通过socket接口实现数据在内核态与用户态之间的搬移。后续将继续分析内核态网络协议栈对数据包的处理，以及内核驱动与硬件的交互实现。