【亲测免费】 MSTPD:开源多生成树协议守护进程
项目介绍
MSTPD(Multiple Spanning Tree Protocol Daemon)是一个开源的用户空间守护进程,遵循GPLv2许可证。该项目旨在实现多生成树协议(MSTP),并兼容IEEE 802.1Q-2005标准。MSTPD在RSTP(快速生成树协议)方面已经通过了IXIA ANVL RSTP测试套件的验证,但在MSTP部分仍存在较多未测试的情况,因此不建议在生产环境中使用MSTP功能。
项目技术分析
MSTPD的核心功能是实现生成树协议,确保网络中的冗余路径不会形成环路,从而提高网络的稳定性和可靠性。项目依赖于Linux内核的桥接代码来获取桥接状态、接口状态等基本信息,并将CIST(公共生成树实例)状态转换为内核桥接接口的状态。这使得MSTPD在RSTP模式下可以替代现有的rstpd,甚至内核中的stp。
然而,MSTP标准要求桥接与VLAN基础设施紧密集成,支持多个独立的FID(转发信息数据库)和MSTI(多生成树实例),这在当前的Linux桥接代码中并未实现。因此,MSTPD在纯Linux环境中的实用性有限,但在嵌入式设备中,特别是那些使用专用硬件和驱动程序实现桥接功能的设备中,MSTPD可以发挥重要作用。
项目及技术应用场景
MSTPD适用于以下场景:
-
嵌入式设备:在嵌入式系统中,特别是那些使用专用硬件和驱动程序实现桥接功能的设备,MSTPD可以作为MSTP协议的实现方案,确保网络的冗余路径不会形成环路。
-
网络测试与开发:对于网络工程师和开发者来说,MSTPD可以作为一个开源的生成树协议实现,用于测试和开发新的网络功能或协议。
-
RSTP替代方案:在需要RSTP功能的场景中,MSTPD可以替代现有的rstpd,提供更灵活的配置选项和增强的统计功能。
项目特点
-
开源与社区支持:MSTPD是一个开源项目,用户可以自由下载、修改和分发代码。项目还提供了IRC频道(#mstpd @ freenode),用户可以加入并与其他开发者交流。
-
增强功能:除了标准的802.1Q-2005功能外,MSTPD还包含了一些在商业交换机中常见的增强功能,如BPDU Guard、Bridge Assurance和增强的统计功能。
-
灵活性与可扩展性:MSTPD的设计考虑到了嵌入式设备的需求,提供了一些钩子(hooks),允许用户插入特定于驱动程序的代码,以控制桥接硬件。
-
持续改进:项目的目标之一是创建可靠且经过充分测试的MSTP代码,并通过增加用户基数来提高测试覆盖率。
总之,MSTPD是一个功能强大且灵活的开源生成树协议守护进程,适用于嵌入式设备和网络测试开发场景。尽管MSTP部分仍需进一步测试和完善,但其RSTP功能已经足够成熟,可以作为现有解决方案的替代品。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00