深入理解端口、端口号及FTP的基本工作原理
FTP是TCP/IP的一种具体应用,FTP工作在OSI模型的第七层,TCP模型的第四层上,即应用层,FTP使用的是传输层的TCP传输而不是UDP,这样FTP客户在和服务器建立连接前就要经过一个被广为熟知的“三次握手”的过程,其意义在于客户与服务器之间的连接是可靠的,为数据的传输提供了可靠的保证。
一、 什么是端口和端口号
在网络技术中,端口分为物理端口和逻辑端口,物理端口是指物理设备的端口,用来连接其他的网络设备,如交换机端口、路由器端口、J-45端口等;逻辑端口一般用于TCP/IP协议中的端口,端口号的范围从0到65535。
一台服务器主机一般有一个固定的IP地址,但该服务器可能提供多个服务,如Web服务、DNS服务、邮件服务和FTP服务,形成一个IP地址对应多个服务的关系,如何识别不同的服务?引入端口号就解决了这一问题,通过“IP地址+端口号”来区分不同的服务。如该主机IP地址为192.168.1.10,那么192.168.1.10:80表示Web服务,192.168.1.10:25则表示邮件服务了。
逻辑意义上的端口有多种分类标准,主要有三种分类:
(1)知名端口: 也称为熟知端口,顾名思义,即众所周知的端口,该类端口使用固定的端口号,分配给一些服务,如Web服务使用80端口、邮件服务使用25端口、FTP服务使用20和21端口,知名端口号介于1~255之间。
(2)动态端口:动态端口的范围从1024到65535,这些端口号一般不固定分配给某个服务,只要运行的程序向系统提出网路申请,系统就会随机从1024至65535中分配一个供程序使用,使用完后自动释放。
(3)保留端口号
Unix系统有保留的端口号,只有具有超级用户特权的进程才允许给自己分配一个保留端口号。
常用知名端口
| 网路服务名称 | 端口号 |
| Web服务 | 80 |
| DNS服务 | 53 |
| 邮件服务 | 25 |
| FTP服务 | 20(数据传输)、21(传输控制) |
| Telnet服务 | 23 |
二、 FTP的基本工作原理
FTP的基本工作过程如下:
(1)打开熟知端口(端口号为21),使客户进程能连接上;系统给客户端分配一个端口,如2042。
(2)客户端利用2042端口号与FTP服务器建立会话连接。
(3)客户端与服务端传输数据时,自动产生2043(2042+1)端口号,连接服务器熟知端口号20;同时,客户端端口2042继续与服务器端口21保持会话连接。
(4)数据传输完毕,服务器回到等待状态,继续接受其他客户进程发来的请求。
(5)客户端断开与服务器的连接,客户端自动释放产生的端口号。

相关文章:
深入理解端口、端口号及FTP的基本工作原理
FTP是TCP/IP的一种具体应用,FTP工作在OSI模型的第七层,TCP模型的第四层上,即应用层,FTP使用的是传输层的TCP传输而不是UDP,这样FTP客户在和服务器建立连接前就要经过一个被广为熟知的“三次握手”的过程,其…...
9.3 Linux_文件I/O_相关函数
打开与关闭 1、打开文件 int open(const char *pathname, int flags); int open(const char *pathname, int flags, mode_t mode);返回值:成功返回文件描述符,失败返回EOF pathname:文件路径 flags:标志,其中O_RDO…...
点亮一个LED灯
一、任务分析 一个灯怎么样才会亮? 图中的小灯两端接正负极,小灯就会点亮,但是我们不能主动控制灯的亮灭,于是加入了开关。开关打开断开小灯正极,小灯就会熄灭,反之则点亮。 在板子上的灯是如何连接的&…...
分布式框架 - ZooKeeper
一、什么是微服务架构 1、单体架构 顾名思义一个软件系统只部署在一台服务器上。 在高并发场景中,比如电商项目,单台服务器往往难以支撑短时间内的大量请求,聪明的架构师想出了一个办法提高并发量:一台服务器不够就加一台&am…...
8月份,AI图像生成领域web端产品排行榜及产品是做什么的
看全球用户量级别的Top12(WEB)。 排名 产品名 分类 8月访问量 上月对比 1 Canva AI Design Tool 711.9M 6.48% 2 Remove.bg AI Image Editor 72.79M 2.84% 3 Fotor AI Image Editor 15.62M 2.34% 4 Civitai Model Training & …...
Sqlite_Datetime列选择三月的行
In SQLite, use the strftime function to extract components from a date/time value SELECT * FROM table WHERE strftime(%m, datemonth) 03;strftime(‘%m’, datemonth): extracts the month part from the datemonth column as a string (with leading zeros for sing…...
spring里面内置的非常实用的工具
一 、请求数据记录 Spring Boot提供了一个内置的日志记录解决方案,通过 AbstractRequestLoggingFilter 可以记录请求的详细信息。 AbstractRequestLoggingFilter 有两个不同的实现类,我们常用的是 CommonsRequestLoggingFilter。 通过 CommonsRequestL…...
计算机毕业设计 基于Python内蒙古旅游景点数据分析系统 Django+Vue 前后端分离 附源码 讲解 文档
🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点…...
centos7 docker部署nacos
1. 一行代码安装git yum -y install git 2. 下载最新版nacos源码: git clone https://github.com/nacos-group/nacos-docker.git 进入nacos-docker文件 cd nacos-docker 3.docker安装数据库Mysql8 按这个来就行,非常好 Docker安装mysql8-超详细、每…...
短视频矩阵源码/短视频矩阵系统搭建/源码开发知识分享
集星云推智剪获客系统,通过自主研发的高效发布模式,为企业提供稳定的接口与自动化操作,助力企业实现短视频矩阵的构建。该系统整合了十大核心功能,包括AI辅助文案撰写、视频剪辑、智能去重、内容拆分、文字转语音、文本提取、批量…...
Git使用教程-将idea本地文件配置到gitte上的保姆级别教程
🤹♀️潜意识起点:个人主页 🎙座右铭:得之坦然,失之淡然。 💎擅长领域:前端 是的,我需要您的: 🧡点赞❤️关注💙收藏💛 是我持…...
论文 | Reframing Instructional Prompts to GPTk’s Language
作者:Swaroop Mishra, Daniel Khashabi, Chitta Baral, Yejin Choi, Hannaneh Hajishirzi 论文摘要:语言模型 (LM) 更容易遵循哪些类型的指令提示? 我们通过进行广泛的实证分析来研究这个问题,这些分析阐明了成功指令提示的重要特…...
C++ Qt / VS2019 +opencv + onnxruntime 部署语义分割模型【经验2】
前序工作 C Qt / VS2019 opencv onnxruntime 部署语义分割模型【经验】 引言 前序工作中介绍了Pytorch模型如何转为ONNX格式,以及在Python中如何使用onnx模型 介绍了如何在VA或QT中配置Onnxruntime运行库 本文重点列出全部源代码及其使用 依赖库 onnxruntime…...
代码随想录算法训练营Day9
232.用栈实现队列 Collection——List——Vector类——Stack类 class MyQueue {Stack<Integer> stackIn;Stack<Integer> stackOut;public MyQueue() {stackInnew Stack();stackOutnew Stack();} public void push(int x) {stackIn.push(x);}public int pop() {no…...
2025秋招NLP算法面试真题(二十)-有监督微调基本概念
1.基本概念 1.微调方法是啥?如何微调? 微调(Fine-tuning)是一种迁移学习的方法,用于在一个预训练模型的基础上,通过在特定任务的数据上进行有监督训练,来适应该任务的要求并提高模型性能。微调利用了预训练模型在大规模通用数据上学习到的语言知识和表示能力,将其迁移…...
使用宝塔部署项目在win上
项目部署 注意: 前后端部署项目,需要两个域名(二级域名,就是主域名结尾的域名,需要在主域名下添加就可以了),前端一个,后端一个 思路:访问域名就会浏览器会加载前端的代…...
[大语言模型-论文精读] Diffusion Model技术-通过时间和空间组合扩散模型生成复杂的3D人物动作
Generation of Complex 3D Human Motion by Temporal and Spatial Composition of Diffusion Models L Mandelli, S Berretti - arXiv preprint arXiv:2409.11920, 2024 通过时间和空间组合扩散模型生成复杂的3D人物动作 摘要 本文提出了一种新的方法࿰…...
vue 引入 esri-loader 并加载地图
记录一下: npm i esri-loader 引入css 在app.vue中 <style> import url(https://js.arcgis.com/4.6/esri/css/main.css); </style> 新建js文件 在js文件中引入esri-loader 并加载其init.js文件 加载init.js 需要其中的loadScript 部分如下&…...
LobeChat:使用服务端数据库部署 - Docker+NextAuth(github)+腾讯云
总流程 Docker部署 身份验证服务-NextAuth github S3存储服务 腾讯云COS 1. 安装Docker brew install docker --cask2. 创建pgvector容器(PostgresSQL) docker run --name [myPgvector] -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD[pwd] -d -e POSTGRES_USER[username] pgvector/…...
长列表加载性能优化
一、长列表优化概述 列表是应用开发中最常见的一类开发场景,它可以将杂乱的信息整理成有规律、易于理解和操作的形式,便于用户查找和获取所需要的信息。应用程序中常见的列表场景有新闻列表、购物车列表、各类排行榜等。随着信息数据的累积,特…...
XCTF-web-easyupload
试了试php,php7,pht,phtml等,都没有用 尝试.user.ini 抓包修改将.user.ini修改为jpg图片 在上传一个123.jpg 用蚁剑连接,得到flag...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...
c#开发AI模型对话
AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署,直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型,但是目前国内可能使用不多,至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...
dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
LeetCode - 199. 二叉树的右视图
题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣(LeetCode) 思路 右视图是指从树的右侧看,对于每一层,只能看到该层最右边的节点。实现思路是: 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...
Netty从入门到进阶(二)
二、Netty入门 1. 概述 1.1 Netty是什么 Netty is an asynchronous event-driven network application framework for rapid development of maintainable high performance protocol servers & clients. Netty是一个异步的、基于事件驱动的网络应用框架,用于…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...
(一)单例模式
一、前言 单例模式属于六大创建型模式,即在软件设计过程中,主要关注创建对象的结果,并不关心创建对象的过程及细节。创建型设计模式将类对象的实例化过程进行抽象化接口设计,从而隐藏了类对象的实例是如何被创建的,封装了软件系统使用的具体对象类型。 六大创建型模式包括…...
人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent
安全大模型训练计划:基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标:为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集,涵盖安全相关任务(如有害内容检测、隐私保护、道德推理等)。 1.1 数据收集 描…...
