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多路复用技术分为以下四种：
1、频分多路复用，特点是把电路或空间的频带资源分为多个频段，并将其分配给多个用户，每个用户终端的数据通过分配给它的子通路传输。主要用于电话和电缆电视系统。
2、时分多路复用，特点是按传输的时间进行分割，将不同信号在不同时间内传送。又包含两种方式：同步时分复用和异步时分复用。
3、波分多路复用，特点是对于光的频分复用。做到用一根光纤来同时传输与多个频率很接近的光波信号。
4、码分多路复用，特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。


拓展资料
多路复用是指以同一传输媒质（线路）承载多路信号进行通信的方式。各路信号在送往传输媒质以前，需按一定的规则进行调制，以利于各路已调信号在媒质中传输，并不致混淆，从而在传到对方时使信号具有足够能量，且可用反调制的方法加以区分、恢复成原信号。
多路复用常用的方法有频分多路复用和时分多路复用，码分多路复用的应用也在不断扩大。
多路复用技术的实质是，将一个区域的多个用户数据通过发送多路复用器进行汇集，然后将汇集后的数据通过一个物理线路进行传送，接收多路复用器再对数据进行分离，分发到多个用户。多路复用通常分为频分多路复用、时分多路复用、波分多路复用、码分多址和空分多址。
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多路复用技术分为62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365663538以下四种：
1、频分多路复用，特点是把电路或空间的频带资源分为多个频段，并将其分配给多个用户，每个用户终端的数据通过分配给它的子通路传输。主要用于电话和电缆电视系统。
2、时分多路复用，特点是按传输的时间进行分割，将不同信号在不同时间内传送。又包含两种方式：同步时分复用和异步时分复用。
3、波分多路复用，特点是对于光的频分复用。做到用一根光纤来同时传输与多个频率很接近的光波信号。
4、码分多路复用，特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。
特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。
拓展资料：
一、多路复用技术：
多路复用技术是把多个低速信道组合成一个高速信道的技术，它可以有效的提高数据链路的利用率，从而使得一条高速的主干链路同时为多条低速的接入链路提供服务，也就是使得网络干线可以同时运载大量的语音和数据传输。多路复用技术是为了充分利用传输媒体，人们研究了在一条物理线路上建立多个通信信道的技术。
多路复用技术的实质是，将一个区域的多个用户数据通过发送多路复用器进行汇集，然后将汇集后的数据通过一个物理线路进行传送，接收多路复用器再对数据进行分离，分发到多个用户。多路复用通常分为频分多路复用、时分多路复用、波分多路复用、码分多址和空分多址。
二、基本原理：
频分多路复用的基本原理是在一条通信线路上设置多个信道，每路信道的信号以不同的载波频率进行调制，各路信道的载波频率互不重叠，这样一条通信线路就可以同时传输多路信号。
时分多路复用是以信道传输时间作为分割对象，通过多个信道分配互不重叠的时间片的方法来实现，因此时分多路复用更适用于数字信号的传输。它又分为同步时分多路复用和统计时分多路复用。
波分多路复用是光的频分多路复用，它是在光学系统中利用衍射光栅来实现多路不同频率光波信号的合成与分解。
码分多路复用也是一种共享信道的方法，每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，但使用的是基于码型的分割信道的方法，即每个用户分配一个地址码，各个码型互不重又叠，通信各方之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。码分多路复用技术主要用于无线通信系统，特别是移动通信系统。
它不仅可以提高通信的话音质量和数据传输的可靠性以及减少干扰对通信的影响，而且增大了通信系统的容量。笔记本电脑或个人数字助理(Personal Data Assistant, PDA) 以及掌上电脑(Handed Personal COmputer,HPC)等移动性计算机的联网通信就是使用了这种技术。

什么是NAT?作用是什么？
Network Address Translation，网络地址转换，即公网与私网地址转换的一种技术，通常通过装有NAT软件的路由器实现。它的作用主要有下面几点：
1.解决IP地址不足的问题（宽带分享）
2.安全性考虑：客户私网不会暴漏给公网
3.网络的变化不会影响客户私网的编址
NAT转换类型：
NAT转换类型包括静态转换、动态转换和端口多路复用
NAT转换模型：
RFC3489协议中定义了如下四种NAT转换模型

Full Cone

内网主机访问公网任意端口/IP，在NAT设备上形成NAT Binding转换表，此时互联网上的其他任意IP地址和端口都可以主动发起面向源地址和端口的访问连接。



Restricted Cone

内网主机访问公网某一特定端口/IP, 在NAT设备上形成NAT Binding转换表，此时只有被访问的IP地址（但端口不限制）可以反向主动发起面向源地址和端口的访问连接。




Port-restricted Cone

内网主机访问公网某一特定端口/IP, 在NAT设备上形成NAT Binding转换表，此时只有被访问的IP地址和端口可以反向主动发起面向源地址和端口的访问连接。



Symmetric

内网主机访问公网某一特定端口/IP, 在NAT设备上形成NAT Binding转换表，此时只有被访问的IP地址和端口可以反向主动发起面向源地址和端口的访问连接。但此模式与Port Restricted Cone最大的区别是，每访问一个不同的目的，源IP都会选用不同的源端口进行映射。且每个目的IP地址和端口只能主动向之前曾经访问过的那个源IP和源端口进行访问。



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本文参考：极客时间《Redis核心技术与实战》

Redis是一个高性能的键值数据库，它的性能这么优异主要源于以下几个方面：

内存数据库。Redis的键值操作是基于内存的，内存的访问速度很快。
高效的底层数据结构。Redis底层会用到压缩列表、跳表、哈希表等数据结构。
高性能IO模型。Redis使用基于多路复用的高性能IO模型。

下面会重点说一下底层数据结构和IO模型这两部分。
高效的底层数据结构
Redis支持的value类型有五种：String、List、Set、Sorted Set、Hash。
这些类型低层的数据结构分别是什么呢？在Redis中低层数据结构大致可分为六种：简单动态字符串、双向链表、压缩列表、哈希表、跳表、数组。上述五种value类型和这六种低层数据结构的关系如下：

String：简单动态字符串
List：双向链表、压缩列表
Set：哈希表、数组
Sorted Set：压缩列表、跳表
Hash：压缩列表、哈希表

List、Set、Sorted Set、Hash都对应两种低层数据结构，可以成为集合类型。
键值对组织方式
Redis中键值对的组织方式是哈希表。
使用哈希表可以实现对Key-Value键值对的快速访问。哈希表可以理解成是一个数组，那哈希表是如何存储不同类型的value的呢？其实这个哈希表中存储的元素是value的指针。不管是String还是其它类型，存储的都是指向value的指针。

每个哈希桶中存有执行key、value的指针。
使用哈希表，不可避免的可能存在哈希冲突的问题。Redis解决哈希冲突使用拉链法，并且还会进行rehash操作。
哈希冲突和Rehash
哈希冲突
哈希冲突是指，两个不同的Key通过哈希计算后被映射到同一个哈希桶中。
Redis解决哈希冲突的方法是拉链法。即同一个哈希桶中存储多个键值对，这些键值对通过链表存储。

当发生哈希冲突时，Redis通过将冲突的元素存储到一个链表中，来解决冲突问题。
冲突链表上的元素只能顺序逐一查找，随着存储的元素越来越多，冲突的元素也会越来越多，这会影响Redis的查询性能。
所以，Redis还会进行rehash操作。
Rehash
rehash操作是指，Redis会增加哈希桶的数量，使新增的元素能后分散在不同的哈希桶中，减少了单个桶中元素的数量。
如果直接在原全局哈希表上增加容量是不可以的，因为一般哈希算法和哈希表容量是有关联的，当哈希表容量变化时，哈希算法中的一些参数也会变化，key映射的位置也就变化了。所以在进行rehash的时候需要使用新的哈希表来进行扩容。
在Redis中，默认有两个全局哈希表：哈希表1和哈希表2。一开始默认使用的是哈希表1，哈希表2还未分配空间，随着写入数据越来越多，Redis会进行如下rehash操作：

给哈希表2分配空间，比如是哈希表1的两倍。
将哈希表1中的数据重新映射，并同步到哈希表2中。
释放哈希表1的空间。

在第二步中，涉及数据的拷贝，如果数据量很大的话，会消耗很多资源，造成Redis线程阻塞，处理请求的效率下降。
不可以一次性拷贝大量数据，那是否可以分阶段，每次只拷贝少量的数据呢？当然是可以的。
Redis采用的方式是，每次处理一个请求，将哈希表1当前请求的哈希桶的数据拷贝到哈希表2中。即渐进式rehash。
各种低层数据类型的操作效率
数组
O(N)
双向链表
O(N)
哈希表
O(1)
压缩列表
压缩列表在表头有是三个字段，zlbytes、zltail、zllen，分别表示列表长度、列表末尾偏移量、列表中元素个数。
所以如果查询压缩列表第一个元素或者做后一个元素的复杂度是O(1)，查询其他元素的复杂度是O(N)。
跳表
对于链表，如果我们顺序查询，那么时间复杂度是O(N)。当数据量非常大时，效率就比较低了。优化O(N)，可以想办法将其优化为O(logN)。对于查询时间复杂度为O(logN)的数据结构，最常见的是二叉搜索树，那么就可以借鉴二叉搜索树的思想来优化链表查询。
将二叉搜索树最后一层看作完整链表的话，那么上边其它层次可以视为链表不同层级的索引。
通过添加索引的方式可以提高检索效率。

其查询时间复杂度是O(logN)。
高性能IO模型
我们常说Redis是单线程，是指Redis的网络IO和键值对操作是单线程的。
Redis单线程模型可以达到每秒数十万的处理级别，主要是因为以下两点：

Redis大部分操作都是基于内存的
Redis采用多路复用IO模型来处理网络请求

因为Redis是单线程的，如果某个请求特别耗时，就会导致其他请求被阻塞，Redis整体性能下降。
在网络IO中主要涉及的操作有：

listen：监听客户端请求
accept：创建客户端链接
recv：接收客户端请求数据
handle：处理客户端请求
send：向客户端返回响应

那么在网络IO中可能存在的阻塞点主要有哪些呢？在网络IO中，主要的阻塞点有两个：accept和recv。
比如监听到客户端请求，要进行创建链接，但是一直未成功，那么就会阻塞在accept。
非阻塞IO
如果accept或者recv函数发生阻塞时，会使整个Redis线程阻塞。幸运的是，我们有非阻塞IO模型。
在非阻塞模式下，如果Redis调用accept一直未成功创建链接，那么accept会返回，这样Redis就可以继续处理其他请求。
非阻塞模式的使用主要体现在两个函数上：

listen: 创建监听套接字。设置非阻塞模式时，accept()非阻塞。
accept: 创建已链接套接字。设置非阻塞模式时，recv()、send()非阻塞。

在设置非阻塞模式时，需要有监听机制来保证，当有客户端想要创建链接时 或者 有客户端数据到达时通知Redis进行处理，并且监听的不同事件，对应的处理方法也不同，这就是多路复用IO。
多路复用IO
常见的多路复用IO机制有select、epoll等。
在多路复用机制下，允许同时存在多个监听套接字和多个已连接套接字。当这些套接字上有请求到达，会调用对应的事件处理函数，也就是基于事件的回调机制。
当有请求到达时，会先讲请求放入事件队列中，Redis会不断的读取队列中的事件，并调用对应的处理函数。
虽然通过多路复用机制，使Redis可以快速响应客户端请求，但是对于请求Redis还是一个一个顺序处理的，比如客户端数据的读写。Redis 6.0的多线程机制一定程度提高了Redis对客户端数据读写的性能。
上边我们提到，如果某个请求特别耗时，那么会导致其他请求被阻塞。我们说了在socket处理阶段可能存在的耗时操作，那么在Redis具体执行操作阶段会有什么耗时操作吗？这当然有。
Server层的耗时操作
在Redis服务层面可能存在的耗时操作主要有以下几个：

bigkey，bigkey的创建和释放都比较耗时。Redis 4.0提出的lazy-free机制，一定程度降低了bigkey释放的耗时。
低效查询，比如范围查询等。
大量key集中过期，耗时主要在删除过期key。
RDB快照，耗时主要在fork子进程阶段。

其他特殊场景下可能存在的耗时操作：

缓存淘汰，当内存不足时，会进行缓存淘汰，加大了操作耗时。
AOF刷盘，当开启always机制时，每次请求都会写磁盘，Redis性能会严重降低。