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    千次阅读 2016-08-27 08:25:41
    网络是极其复杂的,这种复杂包含混沌和不确定网络是一个典型的复杂系统。然而网络映射到程序员的心里,它只是一条确定的管道!这种思路会带来问题。程序员与运维/网管之间的斗争依然在继续,在这个无休止的争论...
    网络是极其复杂的,这种复杂包含混沌和不确定性,网络是一个典型的复杂系统。然而网络映射到程序员的心里,它只是一条确定的管道!这种思路会带来问题。程序员与运维/网管之间的斗争依然在继续,在这个无休止的争论中,我不断切换着自己的角色,这一次,我将站在程序员的对立面。
            从我的故事说起,这些故事我故意打乱了时间顺序,请看到此文的人并且知道这些事的,不要往自己身上映射,纯技术讨论,无关褒贬!

    我的故事一:手机访问慢

    那是我刚毕业的时候了,在一家小公司做VOIP,我接手了一个Symbian UIQ程序的开发,这是一个联网的程序,经理的意思是,访问一定要快,绝不能慢。需求很明确,几乎所有的网络程序都是这么个需求。我于是就开始了没日没夜的奋战,我刚毕业时发誓要做一个标准程序员,我觉得这是一定可以完成的。然而,事后证明,这往往是程序员的通病。
    ...
            后来我离职了。
            因为,我无法做到访问不慢...其实这不是我的错,这是那个手机的错,那个手机买的带宽太低了,那时没有3G,那时只是GPRS,后来我知道,你只要换一张SIM卡,就快了,然而还是解决不了基站坏了导致的访问慢问题,事实上,我也解决不了由于地震海底缆线受损导致的访问慢问题,那时google还是可以用的...
            我耿耿于怀,我离职了,因为我没有完成需求,这个需求是:必须快,不能慢!!PS:这个经理是一个当时有8年经验的老桌面程序(不怎么联网的那种)程序员。

    我的故事二:弹证书慢

    那时的我在搞SSL相关的,而且那个时候我已经是公司里相比其他程序员更懂一点网络的人了,于是很多网络方面的问题大家都会问我。和故事一相反,这里的程序员会认为一切慢的原因都是网络的原因,而不是程序的原因,于是这活儿自然就落到我头上了。
            怎么个慢法?我们的服务器是双向SSL认证的,浏览器要上传一张证书,如果有多张,那就要选择,因此会弹出一个选择证书的框,弹这个框从连接开始计时,特别慢!
            虽然并不是说我必须解决,但即便友情支持也要尽可能完美,我比较崇尚德国工匠精神,精确,完美!
            于是我把自己关在机房一个下午,最终确认这是一个Linux内核BUG导致的问题,与网络无关!出来后眼睛都是疼的。为什么大家会认为这是网络问题,而我第一反应却是程序问题呢?
            因为我在只有一跳的自建环境内可以100%重现该问题。
            自那以后,我经历了无数次的此类过程,水平也因此逐渐长进,逐渐形成了我的价值观和方法论。
            知道我想说什么了吗?
            能100%重现的,就不是混沌的,那是确定的事情,按照程序员的思维,确定的事情一定是哪里的一个语句使然!然而网络是混沌的,是不确定的。

    我的故事三:连接被重置

    这可能是最近最近的事情了,我正反两面来讲。
            我首先肯定一下自己。
            多对多C/S环境,统计数据显示有大量的连接被重置,我第一时间分析的是数据的聚集特征,而不是去搞抓包这种细节。我是对的,因为根本无需抓包,大数据显示发生这类错误的服务器是同一台,和故事二一样,我直接盯上了那台服务器!然后从那台服务器作为一个新的开始,开始新的排查!最终,问题完美确认,请参考故事五。
            然后我想说一下同事A。
            和我的观点不同,同事A也有自己的方法论,他只是希望去分析抓包,我也照着比划了几下...不同点在于,我是自上而下的分析数据特征,他是自下而上的分析,所以,在这个场景下,我的效率会更加高些。这是为什么呢?因为网络是混沌的,是不确定的,但是主机是确定的,主机上跑的程序也是确定的,自上而下可以瞬间发现主机异常,而分析数据包则会湮没到茫茫海洋!这笔大数据是可贵的,它可以帮你发现每一个客户端的特征,只是还有大部分程序员不知道怎么用这笔数据。

    我的故事四:nmap扫描

    网络上获得任何数据,都是统计数据,都不是精确的,这是程序员所不想看到的事实,然而却必须正视!
            多对多C/S环境,必须符合一定规则的客户端才能参与连接,我查出一大批伪造的客户端,但我不能确定还会不会有别的。我的证据是什么呢?程序员可能更希望我能拿出抓包数据板上钉钉,说:看,这就是你们伪造客户端的证据!
            可是,一个pcap包能看出什么呢?答案是什么也看不出!
            我的方法是nmap。然而程序员可能不太相信nmap的结果,因为中间经历了太多的设备,很多东西都是Guess,不是确定的,不符合程序员的价值观!这也是为什么一帮程序员加班到深夜去Debug,然后来了一个运维一个traceroute就查出问题的原因。程序员宁可相信自己的代码有问题,也不愿猜测是网络有问题,因为代码是确定的,traceroute或者nmap的结果是不确定的。
            好吧,说下结论吧,我nmap的结果完全正确。在nmap过程中,我当然也不是一扫定乾坤,我也是扫了大量的地址,然后看数据聚集性的。

    故事五:运营商不可信

    接着故事三,当我查到异常设备后,我是怎么进一步分析的呢?由于异常设备只是一个代理,我需要去找原始主机,通过配置就能找到,很快,几乎不需要时间。然后呢?
            然后我没有去查两台机器的日志,而是先去看两台机器的连通性!如果是程序员,为了尽快确认不是自己的问题,肯定会去查日志,查代码版本,查发布...
            事实证明这是对的,两台机器之间的单向丢包率达到了90%+。然后呢?然后问题扔出去,就不管了,因为后面的事情我也关不着了,这是运营商的问题。
            我为什么就知道连通性有问题,直觉吗?不是!还是那个观点,如果程序有问题,就不会在第二跳代码上发生错误聚集,而是普遍离散。所以一定是网络的问题。

    故事六:Spanning Tree与网线插反

    CCIE真的不是吹的。敲各种命令,然后得到各种结果,还好,我能看懂这些。
            2013年年中,我与一群CCIE共事,与其说共事不如说对抗,我在怀疑自己程序问题的同时,他们在证明网络没有问题。最终的结论是,程序没问题,网络有故障。这个故障太低级,以至于CCIE们根本不屑!
            网线插反了!
            这个故事好像没有任何结论,但事实上,我想说的是,要不是思考过以及搞过一段时间真正的网络,我真的要被那些CCIE给坑惨了!

    故事七:程序员看pcap包

    这个不仅仅是我的故事,是所有程序员的故事。

            程序员看数据包,一般都会集中于TCP或者应用层,展开点说不仅仅是看数据包,看日志也一样。而事实上如果已经发现聚集效应,IP头以及MAC头上的信息更加重要,因为IP和MAC是绑定于主机的。

    故事八:统计意义

    紧接着故事三,当我解决了大量(几乎所有)的连接重置问题后,接连几天平安无事。然而后面数据报表上有出现了连接被重置,于是被要求排查,但是我拒绝了。
            拒绝的理由是,这些重置没有聚集效应,且数量太少,没有统计意义。互联网是一个没有法律的世界,如果有人违反了规则,谁也无法阻挡。所以我的理由是,解决这几起异常事件,出力不讨好,可能仅仅就是随机的恶意事件。
            网络是一个统计实体,永远不要试图精确化,不然会死得很惨。世界上任何一个地方的任何一个事件都会让TCP/IP网络产生波动,比如英国有个傻逼上厕所忘了带纸,他会打电话给朋友,这么一件小事就会引起TCP/IP网络流量的波动,偶然间让你的数据从0.0035变成了0.0037,这是什么,这是蝴蝶效应!程序员经理会问,相差的那0.0002是怎么回事?然后有个人定位到英国那个傻逼在厕所拉完屎打了个电话...此乃真神!

    故事九:端到端与骨干网

    一个程序员写了一套程序,一个客户端,一个服务端,然后写完了就集成测试,在自己的网络内测试一切良好。然后最终,最终这套程序要部署在两个地点,一个青海,一个上海,结果呢?
            其行为完全不符合预期。
            我就干过这事,那是很早之前了。
            程序员往往会忽略骨干网。因为他们根本没有机会接触真正的网络。真正的网络都是那些技校毕业然后在社会上考了个HCSE或者CCNP的人才会接触的,我就是其中半个,我的另外半身是程序员。

            程序员永远都只会把网络当成一条理所当然的管道,当程序的行为与预期不同时,他们(我曾经是”他们“的一员,但现在我只是”他们“的半员)总是期待修改程序就能解决问题,因为程序是唯一他们能控制的,但是运维和网管却看清了一切,虽然也不是100%的看清,但起码比程序员看得清。当程序员越来越多的被那些所谓的”框架“引导到更加上层的位置时,他们失去的却是底层网络基本的知识。
            这个现状正如当今的”女司机“一词一样,会开车,但只是简单的开车,没有解决突发情况问题的能力...引发车祸...
            作为一个懂点(我很自信比大多数程序懂的更多)网络的程序员,我想说的是,不要当鸵鸟,把头埋在土里忽略网络,不要当”女司机“,只会开不会修...

    此文以上,无论褒贬请勿对号入座。涉及到的事情都是真事,但只是想传达一种理念,无关褒贬。

          ----Gaius Julius Caesar如是说:人们只想看到自己想看到的那部分,那就把这部分给他们看!(同时利用他们看不到的那部分奴役他们)
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    算法复杂性是19964-1966年由索洛莫诺夫、科尔莫戈罗夫和柴廷分别独立提出的,粗略的说,算法复杂性就是产生特定的图形花纹(或符号序列)的最短程序的长度与图形花纹(或符号序列)本身的大小之比的极限。这里‘长度’和‘大小’均按二进制位数计,而‘程序’则是在普适的理论计算机上执行。

    复杂性定义在这样的理解上:一个实际系统总是通过人们的某种观测被认识的,而各种观测通常都产生一个或一些数据序列

    例如脉冲星的光信息或者人类的心电图和脑电图序列、托卡马克热核聚变装置的各种光、电仪器的测量输出数据序列等。

    因此一个实际系统常常用一个或一些数据序列来代表。

    这个思想可以推广到代表实际系统的符号序列(图形花纹在现代的数字技术意义上也可以被一个或一些数据或符号序列来表示)。如果(如同在 20 世纪中叶那样)大家特别重视再现这些数据或符号序列的计算机程序的长短,就可以用程序的长短来表示相应实际系统的复杂性的大小。

    “不难明白,上述算法复杂性其实是随机数的一种判据。为写出实质上比给定数更短的程序,需利用该数包含的某种规律,若无规律可循,依定义该数就是随机的,相应的最短程序只能是在打印语句中照抄该数。程序长度比该数多出 PRINT 五个字母,取无穷极限后就没有差别了”


     显然,这种定义必然导致的结论是:系统越随机就越复杂,算法复杂性单调地依赖于随机性

    这代表了比较早期的认识。当科学界普遍接受了 20 世纪 60 年代以来的一些物理学具有根本性的新认识之后,大家根本地改变了这种认为越随机就越复杂的观点。

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  • 复杂网络的研究

    千次阅读 2018-11-04 21:53:53
    从广义上说,任何网络都可以称之为复杂网络,即使是规则网络和随机网络,也是复杂网络的特例。 2. 复杂网络研究意义 : 复杂网络理论可以应用于保护许多现实系统的正常运行。也就是开展复杂网络稳定研究,对于...

    1. 复杂网络定义


    复杂网络概念最开始的时候是相对于规则网络和随机网络提出来的,即介于规则网络和随机网络之间的网络都可以称之为复杂网络。—狭义的复杂网络
    从广义上说,任何网络都可以称之为复杂网络,即使是规则网络和随机网络,也是复杂网络的特例。

    2. 复杂网络研究意义


    复杂网络理论可以应用于保护许多现实系统的正常运行。也就是开展复杂网络稳定性研究,对于一些技术网络的设计和基础设施网络的保护同样具有重要的意义,也可以有效地防止黑客侵入互联网,并组织病毒在万维网上传播蔓延。
    在医疗方面直接针对集散节点(即那些与很多人具有连接关系的人)采取措施接种疫苗,可以达到和好效果。
    在经济管理领域,利用复杂网络了解公司,产业和经济之间的连接方式,有助于监控和预防大规模的经济衰退。

    3. 复杂网络基本参数


    1. 平均最短路径长度:任意两节点之间的距离的平均值。
    2. 聚集系数: 一般与平均最短路径一起提出,因为它们俩是“小世界”效应的两个重要性质。用来刻画两个朋友之间互为朋友的概率。
    3. 度分布: 网络中一个随机选择的节点度为k的概率
    有向图分为出度和入度
    无向网络度分布
    4. 介数:在研究之初,没有介数的概念,在网络节点和边的重要性上的研究和对于网络中社区的划分的研究,提出介数概念。**节点的介数被定义为网络中所有的最短路径中经过该点的数目的比例。**介数反映了相应的节点或者边在整个网络中的作用和影响力,具有很强的现实意义。

    4. 复杂网络的经典模型

    1. 规则网络模型:

      1. 全局耦合网络:任意两个节点都有边直接相连
      2. 最近邻耦合网络 :每个节点只和它周围的邻居相连
      3. 星型耦合网络:只有一个中心节点,其余的N-1个节点与这个中心节点相连接。
    2. 随机模型: 典型例子ER随机模型 研究的课题为:当概率p为多大时,随机模型就会产生一些特殊的性质。

    3. “小世界”模型: “小世界”模型起源于,首先建立一个低维的网络结构,然后增加或移动一些边,以生成较低密度的“捷径”,他们将网络中较远的部分连接起来。WS模型构造出来的网络具有:较高的平均聚类系数和较低的最短路径长度

    4. “无尺度”网络:又可以称之为网络生长模型,反映了复杂网络的另一特性,网络的节点度分布函数具有幂律形式。在“无尺度”模型中,节点和边按照一定的方式被加入到网络中,网络以某种方式进行生长。
      **

    5. 小结

    1. 较小的平均最短路径长度以及较大的聚集系数是复杂网络“小世界”特性的体现,它集中反映了现实网络环境下高集聚性和短连接距离的特点;度分布服从幂律分布体现了复杂网络的“无尺度”特性,即网络的平均度不能反应网络中度的大致分布情况,现实中的“长尾”分布和“二八定律”反映的就是这一特性;介数在一定程度上反映了网络中单个节点和边的重要性。

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    TYPE ASCII HTML
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    Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
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    Luke

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    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

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    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ(n)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

    Γ(z)=0tz1etdt . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06Mon 13Mon 20已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三李四王五你好!李四, 最近怎么样?你最近怎么样,王五?我很好,谢谢!我很好,谢谢!李四想了很长时间,文字太长了不适合放在一行.打量着王五...很好... 王五, 你怎么样?张三李四王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0开始我的操作确认?结束yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

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    ! //

    文章编号:1007—1423(2014)17—0007—05 DOI:10.3969~.issn.1007—1423.2014.17.002

    复杂网络算法中K—shel与介数中心性算法的实现

    邵浩 一,陈东方 一,刘欣 1,Z

    (1.武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉 430065;

    2.智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室,武汉 430065)

    摘要:

    复杂网络中实现节点的中心性有许多算法 ,这些算法可以让人们快速识别出各种社交环境中的核心人物与话题。常

    用的中心性指标有度中心性.介数中心性、紧密中心性、特征向量中心性和 K—shel1分解方法。但是现有的理论中,仅

    仅提及算法的概念.并且实现的复杂性过高,算法的提及更多是用于分析阶段。为了解决这个问题,主要提出介数中

    心性指标和K—she1分解方法的程序实现.以便更好地应用于各种场合。

    关键词:

    介数中心性;K—shel1分解方法;算法实现;复杂网络

    基金项 目:

    国家级省级大学生创新创业训练计划项目(No.201310488003)、湖北省教育厅科研基金资助项目(No.B20101104)、湖

    北省重点实验室开放基金资助项目(No.znss2013BO12)、武汉科技大学科研基金资助项目(No.2009xzl,2012xz015)、武

    汉科技大学大学生科技创新基金研究项 目(No.12ZRA053)

    0 引言

    现实生活中的很多网络都是以复杂网络(Complex

    Network)的形式存在 。例如生命科学领域的各种网络、

    社会网络等 特别是在 1998年 Wats和 Strogatz在

    Nature杂志上发表文章引入了小世界 (smal—world)网

    络模 型【 1以及 1999年 BarabOsi和 Albe~在 Science上

    发表文章指出.许多实际的复杂网络的连接度分布具

    有幂律形式[21之后 .复杂网络 的研究掀起一股新的热

    潮。我们现在的生活就处在各种各样的社交环境中。每

    个人、每个商品之间都有关系。针对这些关系的分析 ,

    并挖掘出数据背后的价值对于精准的信息营销与广告

    推荐都有重大的意义。不仅在现实世界中.这些相关的

    研究与分析具有重要的价值 ,在我们的虚拟世界中.也

    存在巨大的价值 。虚拟环境是现实环境的仿真 .在我们

    的虚拟网络购物平台里面.也可以通过对于虚拟网络

    相关节点信息的分析,实现虚拟世界的相关应用。

    学术界在复杂网络进行了深入的研究 复杂网络

    的分析中.常以各种中心性指标或者 K—shel1分解算法

    来衡量节点影响力的大小 1977年 Freeman提出基于

    介数中心性(Betweenlies Centrality)的方法来衡量节点

    中心性f3J.他认为中间成员对路径两端的成员具有“更

    大的人际关系影响”.但是该衡量方法有很高的时间复

    杂度与空间复杂度的限制 2001年 Brandes提出了一

    种快速计算介数中心性的算法嗍.对于一个无 向图 G=

    ( ,E),其中 代表图中所有节点的集合。E代表图中

    所有边的集合,其算法的时间复杂度降到0(VE)。2010

    年.Maksim Kitsak等人在 Nature Physics杂志上发表一

    篇影响学术界的论文 .该篇文献中首次提及 K—shel1分

    解算法 .并给出该分解算法与其他各中心性算法的对

    比,表明该算法能排除度对节点的影响嘲。但是各项指

    标的研究主要提及的是思想或者更多的处于分析阶

    段,因为

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空空如也

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复杂网络的复杂性