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Apache与Tomcat有三种连接方式：

1. JK(Apache中需要加载的模块包括：mod_jk.so)

通过AJP协议连接

2. http_Proxy(Apache中需要加载的模块包括：mod_proxy.so,mod_proxy_http.so)

通过HTTP协议连接

3. ajp_proxy(Apache中需要加载的模块包括：mod_proxy.so,mod_proxy_ajp.so)

通过AJP协议连接

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Tomcat优化小记：

1. Tomcat默认是使用128M内存，可以手动在catalina.sh文件中增加内存

设置的参数有：

JAVA_OPTS='-Xms【初始化内存大小】 -Xmx【可以使用的最大内存】'

最大内存最好是真实机器的内存的80%

2. 关闭Tomcat的lookupdns功能，设置enableLookups=“false”，避免因为Tomcat查询dns而占用网络带宽。

3. 通过修改

maxThreads   #Tomcat 使用线程来处理接收的每个请求。这个值表示Tomcat 可创建的最大的线程数。
acceptCount    #指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。
connnectionTimeout    #网络连接超时，单位：毫秒。设置为0 表示永不超时，这样设置有隐患的。通常可设置为30000毫秒。
minSpareThreads    #Tomcat 初始化时线程池中最小允许空闲的线程数。
maxSpareThreads   #Tomcat线程池最大允许空闲的线程数，如果空余线程数超过最大值那么Tomcat 就会关闭不再需要的线程。

线程池一般有三个重要参数：
a. 最大线程数。在程序运行的任何时候，线程数总数都不会超过这个数。如果请求数量超过最大数时，则会等待其他线程结束后再处理。
b. 最大共享线程数，即最大空闲线程数。如果当前的空闲线程数超过该值，则多余的线程会被杀掉。
c. 最小共享线程数，即最小空闲线程数。如果当前的空闲数小于该值，则一次性创建这个数量的空闲线程，所以它本身也是一个创建线程的步长。

4.  加速JSP 编译速度
当第一次访问一个JSP 文件时，它会被转换为Java serverlet 源码，接着被编译成Java字节码。你可以控制使用哪个编译器，默认情况下，Tomcat 使用使用命令行javac 进行使用的编译器。也可以使用更快的编译器，但是这里我们将介绍如何优化它们。

Memcached是danga.com（运营LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能。关于这个东西，相信很多人都用过，本文意在通过对memcached的实现及代码分析，获得对这个出色的开源软件更深入的了解，并可以根据我们的需要对其进行更进一步的优化。末了将通过对BSM_Memcache扩展的分析，加深对memcached的使用方式理解。

本文的部分内容可能需要比较好的数学基础作为辅助。

◎Memcached是什么

在阐述这个问题之前，我们首先要清楚它“不是什么”。很多人把它当作和SharedMemory那种形式的存储载体来使用，虽然memcached使用了同样的“Key=>Value”方式组织数据，但是它和共享内存、APC等本地缓存有非常大的区别。Memcached是分布式的，也就是说它不是本地的。它基于网络连接（当然它也可以使用localhost）方式完成服务，本身它是一个独立于应用的程序或守护进程（Daemon方式）。

Memcached使用libevent库实现网络连接服务，理论上可以处理无限多的连接，但是它和Apache不同，它更多的时候是面向稳定的持续连接的，所以它实际的并发能力是有限制的。在保守情况下memcached的最大同时连接数为200，这和Linux线程能力有关系，这个数值是可以调整的。关于libevent可以参考相关文档。 Memcached内存使用方式也和APC不同。APC是基于共享内存和MMAP的，memcachd有自己的内存分配算法和管理方式，它和共享内存没有关系，也没有共享内存的限制，通常情况下，每个memcached进程可以管理2GB的内存空间，如果需要更多的空间，可以增加进程数。 

◎Memcached适合什么场合

在很多时候，memcached都被滥用了，这当然少不了对它的抱怨。我经常在论坛上看见有人发贴，类似于“如何提高效率”，回复是“用memcached”，至于怎么用，用在哪里，用来干什么一句没有。memcached不是万能的，它也不是适用在所有场合。

Memcached是“分布式”的内存对象缓存系统，那么就是说，那些不需要“分布”的，不需要共享的，或者干脆规模小到只有一台服务器的应用，memcached不会带来任何好处，相反还会拖慢系统效率，因为网络连接同样需要资源，即使是UNIX本地连接也一样。 在我之前的测试数据中显示，memcached本地读写速度要比直接PHP内存数组慢几十倍，而APC、共享内存方式都和直接数组差不多。可见，如果只是本地级缓存，使用memcached是非常不划算的。

Memcached在很多时候都是作为数据库前端cache使用的。因为它比数据库少了很多SQL解析、磁盘操作等开销，而且它是使用内存来管理数据的，所以它可以提供比直接读取数据库更好的性能，在大型系统中，访问同样的数据是很频繁的，memcached可以大大降低数据库压力，使系统执行效率提升。另外，memcached也经常作为服务器之间数据共享的存储媒介，例如在SSO系统中保存系统单点登陆状态的数据就可以保存在memcached中，被多个应用共享。

需要注意的是，memcached使用内存管理数据，所以它是易失的，当服务器重启，或者memcached进程中止，数据便会丢失，所以memcached不能用来持久保存数据。很多人的错误理解，memcached的性能非常好，好到了内存和硬盘的对比程度，其实memcached使用内存并不会得到成百上千的读写速度提高，它的实际瓶颈在于网络连接，它和使用磁盘的数据库系统相比，好处在于它本身非常“轻”，因为没有过多的开销和直接的读写方式，它可以轻松应付非常大的数据交换量，所以经常会出现两条千兆网络带宽都满负荷了，memcached进程本身并不占用多少CPU资源的情况。

◎Memcached的工作方式

以下的部分中，读者最好能准备一份memcached的源代码。

Memcached是传统的网络服务程序，如果启动的时候使用了-d参数，它会以守护进程的方式执行。创建守护进程由daemon.c完成，这个程序只有一个daemon函数，这个函数很简单（如无特殊说明，代码以1.2.1为准）：

这个函数 fork 了整个进程之后，父进程就退出，接着重新定位 STDIN 、 STDOUT 、 STDERR 到空设备， daemon 就建立成功了。 

Memcached 本身的启动过程，在 memcached.c 的 main 函数中顺序如下： 

1 、调用 settings_init() 设定初始化参数
2 、从启动命令中读取参数来设置 setting 值
3 、设定 LIMIT 参数
4 、开始网络 socket 监听（如果非 socketpath 存在）（ 1.2 之后支持 UDP 方式）
5 、检查用户身份（ Memcached 不允许 root 身份启动）
6 、如果有 socketpath 存在，开启 UNIX 本地连接（Sock 管道）
7 、如果以 -d 方式启动，创建守护进程（如上调用 daemon 函数）
8 、初始化 item 、 event 、状态信息、 hash 、连接、 slab
9 、如设置中 managed 生效，创建 bucket 数组
10 、检查是否需要锁定内存页
11 、初始化信号、连接、删除队列
12 、如果 daemon 方式，处理进程 ID
13 、event 开始，启动过程结束， main 函数进入循环。 

在 daemon 方式中，因为 stderr 已经被定向到黑洞，所以不会反馈执行中的可见错误信息。 

memcached.c 的主循环函数是 drive_machine ，传入参数是指向当前的连接的结构指针，根据 state 成员的状态来决定动作。 

Memcached 使用一套自定义的协议完成数据交换，它的 protocol 文档可以参考： http://code.sixapart.com/svn/memcached/trunk/server/doc/protocol.txt

在API中，换行符号统一为\r\n

◎Memcached的内存管理方式

Memcached有一个很有特色的内存管理方式，为了提高效率，它使用预申请和分组的方式管理内存空间，而并不是每次需要写入数据的时候去malloc，删除数据的时候free一个指针。Memcached使用slab->chunk的组织方式管理内存。

1.1和1.2的slabs.c中的slab空间划分算法有一些不同，后面会分别介绍。

Slab可以理解为一个内存块，一个slab是memcached一次申请内存的最小单位，在memcached中，一个slab的大小默认为1048576字节（1MB），所以memcached都是整MB的使用内存。每一个slab被划分为若干个chunk，每个chunk里保存一个item，每个item同时包含了item结构体、key和value（注意在memcached中的value是只有字符串的）。slab按照自己的id分别组成链表，这些链表又按id挂在一个slabclass数组上，整个结构看起来有点像二维数组。slabclass的长度在1.1中是21，在1.2中是200。

slab有一个初始chunk大小，1.1中是1字节，1.2中是80字节，1.2中有一个factor值，默认为1.25

在1.1中，chunk大小表示为初始大小*2^n，n为classid，即：id为0的slab，每chunk大小1字节，id为1的slab，每chunk大小2字节，id为2的slab，每chunk大小4字节……id为20的slab，每chunk大小为1MB，就是说id为20的slab里只有一个chunk：

在1.2中，chunk大小表示为初始大小*f^n，f为factor，在memcached.c中定义，n为classid，同时，201个头不是全部都要初始化的，因为factor可变，初始化只循环到计算出的大小达到slab大小的一半为止，而且它是从id1开始的，即：id为1的slab，每chunk大小80字节，id为2的slab，每chunk大小80*f，id为3的slab，每chunk大小80*f^2，初始化大小有一个修正值CHUNK_ALIGN_BYTES，用来保证n-byte排列 （保证结果是CHUNK_ALIGN_BYTES的整倍数）。这样，在标准情况下，memcached1.2会初始化到id40，这个slab中每个chunk大小为504692，每个slab中有两个chunk。最后，slab_init函数会在最后补足一个id41，它是整块的，也就是这个slab中只有一个1MB大的chunk：

由上可以看出，memcached的内存分配是有冗余的，当一个slab不能被它所拥有的chunk大小整除时，slab尾部剩余的空间就被丢弃了，如id40中，两个chunk占用了1009384字节，这个slab一共有1MB，那么就有39192字节被浪费了。

Memcached使用这种方式来分配内存，是为了可以快速的通过item长度定位出slab的classid，有一点类似hash，因为item的长度是可以计算的，比如一个item的长度是300字节，在1.2中就可以得到它应该保存在id7的slab中，因为按照上面的计算方法，id6的chunk大小是252字节，id7的chunk大小是316字节，id8的chunk大小是396字节，表示所有252到316字节的item都应该保存在id7中。同理，在1.1中，也可以计算得到它出于256和512之间，应该放在chunk_size为512的id9中(32位系统）。

Memcached初始化的时候，会初始化slab（前面可以看到，在main函数中调用了slabs_init()）。它会在slabs_init()中检查一个常量DONT_PREALLOC_SLABS，如果这个没有被定义，说明使用预分配内存方式初始化slab，这样在所有已经定义过的slabclass中，每一个id创建一个slab。这样就表示，1.2在默认的环境中启动进程后要分配41MB的slab空间，在这个过程里，memcached的第二个内存冗余发生了，因为有可能一个id根本没有被使用过，但是它也默认申请了一个slab，每个slab会用掉1MB内存

当一个slab用光后，又有新的item要插入这个id，那么它就会重新申请新的slab，申请新的slab时，对应id的slab链表就要增长，这个链表是成倍增长的，在函数grow_slab_list函数中，这个链的长度从1变成2，从2变成4，从4变成8……：

在定位item时，都是使用slabs_clsid函数，传入参数为item大小，返回值为classid，由这个过程可以看出，memcached的第三个内存冗余发生在保存item的过程中，item总是小于或等于chunk大小的，当item小于chunk大小时，就又发生了空间浪费。

◎Memcached的NewHash算法

Memcached的item保存基于一个大的hash表，它的实际地址就是slab中的chunk偏移，但是它的定位是依靠对key做hash的结果，在primary_hashtable中找到的。在assoc.c和items.c中定义了所有的hash和item操作。

Memcached使用了一个叫做NewHash的算法，它的效果很好，效率也很高。1.1和1.2的NewHash有一些不同，主要的实现方式还是一样的，1.2的hash函数是经过整理优化的，适应性更好一些。

NewHash的原型参考：http://burtleburtle.net/bob/hash/evahash.html。数学家总是有点奇怪，呵呵～

为了变换方便，定义了u4和u1两种数据类型，u4就是无符号的长整形，u1就是无符号char(0-255)。

具体代码可以参考1.1和1.2源码包。

注意这里的hashtable长度，1.1和1.2也是有区别的，1.1中定义了HASHPOWER常量为20，hashtable表长为hashsize(HASHPOWER)，就是4MB（hashsize是一个宏，表示1右移n位），1.2中是变量16，即hashtable表长65536：

在assoc_init()中，会对primary_hashtable做初始化，对应的hash操作包括：assoc_find()、assoc_expand()、assoc_move_next_bucket()、assoc_insert()、assoc_delete()，对应于item的读写操作。其中assoc_find()是根据key和key长寻找对应的item地址的函数（注意在C中，很多时候都是同时直接传入字符串和字符串长度，而不是在函数内部做strlen），返回的是item结构指针，它的数据地址在slab中的某个chunk上。

items.c是数据项的操作程序，每一个完整的item包括几个部分，在item_make_header()中定义为：

key：键
nkey：键长
flags：用户定义的flag（其实这个flag在memcached中没有启用）
nbytes：值长（包括换行符号\r\n）
suffix：后缀Buffer
nsuffix：后缀长

一个完整的item长度是键长＋值长＋后缀长＋item结构大小（32字节），item操作就是根据这个长度来计算slab的classid的。

hashtable中的每一个桶上挂着一个双链表，item_init()的时候已经初始化了heads、tails、sizes三个数组为0，这三个数组的大小都为常量LARGEST_ID（默认为255，这个值需要配合factor来修改），在每次item_assoc()的时候，它会首先尝试从slab中获取一块空闲的chunk，如果没有可用的chunk，会在链表中扫描50次，以得到一个被LRU踢掉的item，将它unlink，然后将需要插入的item插入链表中。

注意item的refcount成员。item被unlink之后只是从链表上摘掉，不是立刻就被free的，只是将它放到删除队列中（item_unlink_q()函数）。

item对应一些读写操作，包括remove、update、replace，当然最重要的就是alloc操作。

item还有一个特性就是它有过期时间，这是memcached的一个很有用的特性，很多应用都是依赖于memcached的item过期，比如session存储、操作锁等。item_flush_expired()函数就是扫描表中的item，对过期的item执行unlink操作，当然这只是一个回收动作，实际上在get的时候还要进行时间判断：

Memcached的内存管理方式是非常精巧和高效的，它很大程度上减少了直接alloc系统内存的次数，降低函数开销和内存碎片产生几率，虽然这种方式会造成一些冗余浪费，但是这种浪费在大型系统应用中是微不足道的。

◎Memcached的理论参数计算方式

影响 memcached 工作的几个参数有： 

常量REALTIME_MAXDELTA 60*60*24*30
最大30天的过期时间

conn_init()中的freetotal（=200）
最大同时连接数

常量KEY_MAX_LENGTH 250
最大键长

settings.factor（=1.25）
factor将影响chunk的步进大小

settings.maxconns（=1024）
最大软连接

settings.chunk_size（=48）
一个保守估计的key+value长度，用来生成id1中的chunk长度（1.2）。id1的chunk长度等于这个数值加上item结构体的长度（32），即默认的80字节。

常量POWER_SMALLEST 1
最小classid（1.2）

常量POWER_LARGEST 200
最大classid（1.2）

常量POWER_BLOCK 1048576
默认slab大小

常量CHUNK_ALIGN_BYTES (sizeof(void *))
保证chunk大小是这个数值的整数倍，防止越界（void *的长度在不同系统上不一样，在标准32位系统上是4）

常量ITEM_UPDATE_INTERVAL 60
队列刷新间隔

常量LARGEST_ID 255
最大item链表数（这个值不能比最大的classid小）

变量hashpower（在1.1中是常量HASHPOWER）
决定hashtable的大小

根据上面介绍的内容及参数设定，可以计算出的一些结果：

1、在memcached中可以保存的item个数是没有软件上限的，之前我的100万的说法是错误的。
2、假设NewHash算法碰撞均匀，查找item的循环次数是item总数除以hashtable大小（由hashpower决定），是线性的。
3、Memcached限制了可以接受的最大item是1MB，大于1MB的数据不予理会。
4、Memcached的空间利用率和数据特性有很大的关系，又与DONT_PREALLOC_SLABS常量有关。 在最差情况下，有198个slab会被浪费（所有item都集中在一个slab中，199个id全部分配满）。 

◎Memcached的定长优化

根据上面几节的描述，多少对memcached有了一个比较深入的认识。在深入认识的基础上才好对它进行优化。

Memcached本身是为变长数据设计的，根据数据特性，可以说它是“面向大众”的设计，但是很多时候，我们的数据并不是这样的“普遍”，典型的情况中，一种是非均匀分布，即数据长度集中在几个区域内（如保存用户 Session）；另一种更极端的状态是等长数据（如定长键值，定长数据，多见于访问、在线统计或执行锁）。

这里主要研究一下定长数据的优化方案（1.2），集中分布的变长数据仅供参考，实现起来也很容易。

解决定长数据，首先需要解决的是slab的分配问题，第一个需要确认的是我们不需要那么多不同chunk长度的slab，为了最大限度地利用资源，最好chunk和item等长，所以首先要计算item长度。

在之前已经有了计算item长度的算法，需要注意的是，除了字符串长度外，还要加上item结构的长度32字节。

假设我们已经计算出需要保存200字节的等长数据。

接下来是要修改slab的classid和chunk长度的关系。在原始版本中，chunk长度和classid是有对应关系的，现在如果把所有的chunk都定为200个字节，那么这个关系就不存在了，我们需要重新确定这二者的关系。一种方法是，整个存储结构只使用一个固定的id，即只使用199个槽中的1个，在这种条件下，就一定要定义DONT_PREALLOC_SLABS来避免另外的预分配浪费。另一种方法是建立一个hash关系，来从item确定classid，不能使用长度来做键，可以使用key的NewHash结果等不定数据，或者直接根据key来做hash（定长数据的key也一定等长）。这里简单起见，选择第一种方法，这种方法的不足之处在于只使用一个id，在数据量非常大的情况下，slab链会很长（因为所有数据都挤在一条链上了），遍历起来的代价比较高。

前面介绍了三种空间冗余，设置chunk长度等于item长度，解决了第一种空间浪费问题，不预申请空间解决了第二种空间浪费问题，那么对于第一种问题（slab内剩余）如何解决呢，这就需要修改POWER_BLOCK常量，使得每一个slab大小正好等于chunk长度的整数倍，这样一个slab就可以正好划分成n个chunk。这个数值应该比较接近1MB，过大的话同样会造成冗余，过小的话会造成次数过多的alloc，根据chunk长度为200，选择1000000作为POWER_BLOCK的值，这样一个slab就是100万字节，不是1048576。三个冗余问题都解决了，空间利用率会大大提升。

修改 slabs_clsid 函数，让它直接返回一个定值（比如 1 ）：

修改slabs_init函数，去掉循环创建所有classid属性的部分，直接添加slabclass[1]：

◎Memcached客户端

Memcached是一个服务程序，使用的时候可以根据它的协议，连接到memcached服务器上，发送命令给服务进程，就可以操作上面的数据。为了方便使用，memcached有很多个客户端程序可以使用，对应于各种语言，有各种语言的客户端。基于C语言的有libmemcache、APR_Memcache；基于Perl的有Cache::Memcached；另外还有Python、Ruby、Java、C#等语言的支持。PHP的客户端是最多的，不光有mcache和PECL memcache两个扩展，还有大把的由PHP编写的封装类，下面介绍一下在PHP中使用memcached的方法：

mcache扩展是基于libmemcache再封装的。libmemcache一直没有发布stable版本，目前版本是1.4.0-rc2，可以在这里找到。libmemcache有一个很不好的特性，就是会向stderr写很多错误信息，一般的，作为lib使用的时候，stderr一般都会被定向到其它地方，比如Apache的错误日志，而且libmemcache会自杀，可能会导致异常，不过它的性能还是很好的。

mcache扩展最后更新到1.2.0-beta10，作者大概是离职了，不光停止更新，连网站也打不开了（~_~），只能到其它地方去获取这个不负责的扩展了。解压后安装方法如常：phpize & configure & make & make install，一定要先安装libmemcache。使用这个扩展很简单：

这个扩展的好处是可以很方便地实现分布式存储和负载均衡，因为它可以添加多个服务地址，数据在保存的时候是会根据hash结果定位到某台服务器上的，这也是libmemcache的特性。libmemcache支持集中hash方式，包括CRC32、ELF和Perl hash。

PECL memcache是PECL发布的扩展，目前最新版本是2.1.0，可以在pecl网站得到。memcache扩展的使用方法可以在新一些的PHP手册中找到，它和mcache很像，真的很像：

这个扩展是使用php的stream直接连接memcached服务器并通过socket发送命令的。它不像libmemcache那样完善，也不支持add_server这种分布操作，但是因为它不依赖其它的外界程序，兼容性要好一些，也比较稳定。至于效率，差别不是很大。

另外，有很多的PHP class可以使用，比如MemcacheClient.inc.php，phpclasses.org上可以找到很多，一般都是对perl client API的再封装，使用方式很像。

◎BSM_Memcache

从C client来说，APR_Memcache是一个很成熟很稳定的client程序，支持线程锁和原子级操作，保证运行的稳定性。不过它是基于APR的（APR将在最后一节介绍），没有libmemcache的应用范围广，目前也没有很多基于它开发的程序，现有的多是一些Apache Module，因为它不能脱离APR环境运行。但是APR倒是可以脱离Apache单独安装的，在APR网站上可以下载APR和APR-util，不需要有Apache，可以直接安装，而且它是跨平台的。

BSM_Memcache是我在BS.Magic项目中开发的一个基于APR_Memcache的PHP扩展，说起来有点拗口，至少它把APR扯进了PHP扩展中。这个程序很简单，也没做太多的功能，只是一种形式的尝试，它支持服务器分组。

和mcache扩展支持多服务器分布存储不同，BSM_Memcache支持多组服务器，每一组内的服务器还是按照hash方式来分布保存数据，但是两个组中保存的数据是一样的，也就是实现了热备，它不会因为一台服务器发生单点故障导致数据无法获取，除非所有的服务器组都损坏（例如机房停电）。当然实现这个功能的代价就是性能上的牺牲，在每次添加删除数据的时候都要扫描所有的组，在get数据的时候会随机选择一组服务器开始轮询，一直到找到数据为止，正常情况下一次就可以获取得到。

BSM_Memcache只支持这几个函数：

mc_add_group函数返回一个整形（其实应该是一个object，我偷懒了~_~）作为组ID，mc_add_server的时候要提供两个参数，一个是组ID，一个是服务器地址（ADDRORT）。

在set和del数据的时候，要循环所有的组：

在mc_get中，首先要随机选择一个组，然后从这个组开始轮询：

BSM_Memcache的使用方式和其它的client类似：

APR_Memcache的相关资料可以在这里找到，BSM_Memcache可以在本站下载。

◎APR环境介绍

APR的全称：Apache Portable Runtime。它是Apache软件基金会创建并维持的一套跨平台的C语言库。它从Apache httpd1.x中抽取出来并独立于httpd之外，Apache httpd2.x就是建立在APR上。APR提供了很多方便的API接口可供使用，包括如内存池、字符串操作、网络、数组、hash表等实用的功能。开发Apache2 Module要接触很多APR函数，当然APR可以独立安装独立使用，可以用来写自己的应用程序，不一定是Apache httpd的相关开发。

◎后记

这是我在农历丙戌年（我的本命年）的最后一篇文章，由于Memcached的内涵很多，仓促整理一定有很多遗漏和错误。感谢新浪网提供的研究机会，感谢部门同事的帮助。

NP博士 02-13-2007 

原文发表于：http://www.54np.com/
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一、什么是组播：

1、组播的特点
1）什么是组播？
      组播是一种数据包传输方式，当有多台主机同时成为一个数据包的接受者时，出于对带宽和CPU负担的考虑，组播成为了一种最佳选择。
2）组播如何进行工作？
      组播通过把224.0.0.0-239.255.255.255的D类地址作为目的地址，有一台源主机发出目的地址是以上范围组播地址的报文，在网络中，如果有其他主机对于这个组的报文有兴趣的，可以申请加入这个组，并可以接受这个组，而其他不是这个组的成员是无法接受到这个组的报文的。
3）组播和单播的区别？
      为了让网络中的多个主机可以同时接受到相同的报文，如果采用单播的方式，那么源主机必须不停的产生多个相同的报文来进行发送，对于一些对时延很敏感的数据，在源主机要产生多个相同的数据报文后，在产生第二个数据报文，这通常是无法容忍的。而且对于一台主机来说，同时不停的产生一个报文来说也是一个很大的负担。如果采用组播的方式，源主机可以只需要发送一个报文就可以到达每个需要接受的主机上，这中间还要取决于路由器对组员和组关系的维护和选择。
4）组播和广播的区别？
      如同上个例子，当有多台主机想要接收相同的报文，广播采用的方式是把报文传送到局域网内每个主机上，不管这个主机是否对报文感兴趣。这样做就会造成了带宽的浪费和主机的资源浪费。而组播有一套对组员和组之间关系维护的机制，可以明确的知道在某个子网中，是否有主机对这类组播报文感兴趣，如果没有就不会把报文进行转发，并会通知上游路由器不要再转发这类报文到下游路由器上。
2、组播的缺点：
     1) 与单播协议相比没有纠错机制，发生丢包错包后难以弥补，但可以通过一定的容错机制和QOS加以弥补。
     2) 现行网络虽然都支持组播的传输，但在客户认证、QOS等方面还需要完善，这些缺点在理论上都有成熟的解决方案，只是需要逐步推广应用到现存网络当中。
二、什么是单播：

1、单播的定义
       主机之间“一对一”的通讯模式，网络中的交换机和路由器对数据只进行转发不进行复制。如果10个客户机需要相同的数据，则服务器需要逐一传送，重复10次相同的工作。但由于其能够针对每个客户的及时响应，所以现在的网页浏览全部都是采用IP单播协议。网络中的路由器和交换机根据其目标地址选择传输路径，将IP单播数据传送到其指定的目的地。
2、单播的优点：
    1）服务器及时响应客户机的请求
    2）服务器针对每个客户不通的请求发送不通的数据，容易实现个性化服务。
3、单播的缺点：
    1）服务器针对每个客户机发送数据流，服务器流量＝客户机数量×客户机流量；在客户数量大、每个客户机流量大的流媒体应用中服务器不堪重负。
    2）现有的网络带宽是金字塔结构，城际省际主干带宽仅仅相当于其所有用户带宽之和的5％。如果全部使用单播协议，将造成网络主干不堪重负。现在的P2P应用就已经使主干经常阻塞，只要有5％的客户在全速使用网络，其他人就不要玩了。而将主干扩展20倍几乎是不可能。

三、 什么是广播：

1、广播的定义
      主机之间“一对所有”的通讯模式，网络对其中每一台主机发出的信号都进行无条件复制并转发，所有主机都可以接收到所有信息（不管你是否需要），由于其不用路径选择，所以其网络成本可以很低廉。有线电视网就是典型的广播型网络，我们的电视机实际上是接受到所有频道的信号，但只将一个频道的信号还原成画面。在数据网络中也允许广播的存在，但其被限制在二层交换机的局域网范围内，禁止广播数据穿过路由器，防止广播数据影响大面积的主机。
2、广播的优点：
   1）网络设备简单，维护简单，布网成本低廉
   2）由于服务器不用向每个客户机单独发送数据，所以服务器流量负载极低。
3、广播的缺点：
   1）无法针对每个客户的要求和时间及时提供个性化服务。
   2）网络允许服务器提供数据的带宽有限，客户端的最大带宽＝服务总带宽。例如有线电视的客户端的线路支持100个频道（如果采用数字压缩技术，理论上可以提供500个频道），即使服务商有更大的财力配置更多的发送设备、改成光纤主干，也无法超过此极限。也就是说无法向众多客户提供更多样化、更加个性化的服务。
   3） 广播禁止在Internet宽带网上传输。
四、什么是多播：

1、多播的定义
       “多播”可以理解为一个人向多个人（但不是在场的所有人）说话，这样能够提高通话的效率。如果你要通知特定的某些人同一件事情，但是又不想让其他人知道，使用电话一个一个地通知就非常麻烦，而使用日常生活的大喇叭进行广播通知，就达不到只通知个别人的目的了，此时使用“多播”来实现就会非常方便快捷，但是现实生活中多播设备非常少。多播包括组播和广播，组播是多播的一种表现形式。

2、多播的特点
      广播和多播仅应用于UDP，它们对需将报文同时传往多个接收者的应用来说十分重要。TCP是一个面向连接的协议，它意味着分别运行于两主机（由IP地址确定）内的两进程（由端口号确定）间存在一条连接。
      考虑包含多个主机的共享信道网络如以太网。每个以太网帧包含源主机和目的主机的以太网地址（48 bit）。通常每个以太网帧仅发往单个目的主机，目的地址指明单个接收接口，因而称为单播(unicast)。在这种方式下，任意两个主机的通信不会干扰网内其他主机（可能引起争夺共享信道的情况除外）。然而，有时一个主机要向网上的所有其他主机发送帧，这就是广播。通过ARP和RARP可以看到这一过程。多播(multicast) 处于单播和广播之间：帧仅传送给属于多播组的多个主机。
五、什么是泛洪：

1、泛洪的定义

      在CISCO设备上有个概念叫泛洪。如果有学设备的，我这里顺便对比讲下，比如现在有个信息包进来，从我们交换机某个端口进来，他要寻质如果事先没有地址那么他就会给每个端口发信息，包括自己，来求证是否是对方。所以交换机不能屏蔽广播而路由器可以，因为他有记忆功能,可以形成路由表。而设备上的泛洪呢他的意思是给所有端口发除了自己，大家对记下这两个概念.而我们IP地址上的广播地址的概念：IP地址是由2进制组成，当全为一时，表示广播地址。广播地址主机都为1.主机全为0的话是网段表示一个网。

2、网络泛洪

      从定义上说，攻击者对网络资源发送过量数据时就发生了洪水攻击，这个网络资源可以是router，switch，host，application等。常见的洪水攻击包含MAC泛洪，网络泛洪，TCP SYN泛洪和应用程序泛洪。接下来简单的分别解释一下以上这些：
    1)MAC泛洪发生在OSI第二层，攻击者进入LAN内，将假冒源MAC地址和目的MAC地址将数据帧发送到以太网上导致交换机的内容可寻址存储器（CAM）满掉，然后交换机失去转发功能，导致攻击者可以像在共享式以太网上对某些帧进行嗅探，这种攻击可以通过端口安全技术方式，比如端口和MAC地址绑定。
    2)网络泛洪包括Smurf和DDos：
    smurf发生在OSI第三层，就是假冒ICMP广播ping，如果路由器没有关闭定向广播，那攻击者就可以在某个网络内对其它网络发送定向广播ping，那个网络中的主机越是多，造成的结果越是严重，因为每个主机默认都会响应这个ping，导致链路流量过大而拒绝服务，所以属于增幅泛洪攻击，当然也可以对本            网络发送广播ping。
    3)DDos发生在OSI第三、四层，攻击侵入许多因特网上的系统，将DDos控制软件安装进去，然后这些系统再去感染其它系统，通过这些代理，攻击者将攻击指令发送给DDos控制软件，然后这个系统就去控制下面的代理系统去对某个IP地址发送大量假冒的网络流量，然后受攻击者的网络将被这些假的流量所占据就无法为他们的正常用户提供服务了。
    4)TCP SYN泛洪发生在OSI第四层，这种方式利用TCP协议的特性，就是三次握手。攻击者发送TCP SYN，SYN是TCP三次握手中的第一个数据包，而当服务器返回ACK后，改攻击者就不对之进行再确认，那这个TCP连接就处于挂起状态，也就是所谓的半连接状态，服务器收不到再确认的话，还会重复发送ACK给攻击者。这样更加会浪费服务器的资源。攻击者就对服务器发送非常大量的这种TCP连接，由于每一个都没法完成三次握手，所以在服务器上，这些TCP连接会因为挂起状态而消耗CPU和内存，最后服务器可能死机，就无法为正常用户提供服务了。
    5）最后应用程序泛洪发生在OSI第七层，目的是消耗应用程序或系统资源，比较常见的应用程序泛洪是什么呢？没错，就是垃圾邮件，但一般无法产生严重的结果。其它类型的应用程序泛洪可能是在服务器上持续运行高CPU消耗的程序或者用持续不断的认证请求对服务器进行泛洪攻击，意思就是当TCP连接完成后，在服务器提示输入密码的时候停止响应。