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【斯坦福CS144】Lab7

article 2024/10/10 18:09:31

一、实验目的

在本课程中，你已经实现了互联网基础设施的重要部分。这个检查点不是关于实现，而是关于测量实际的互联网并报告特定路径的长期统计数据。

二、实验内容

1.收集数据

选择一个远程主机，其往返时间（RTT）从你的虚拟机至少需要100毫秒。一些可能的选项包括：www.cs.ox.ac.uk (英国牛津大学计算机系服务器)

162.105.253.58 (中国北京大学计算机中心)

www.canterbury.ac.nz (新西兰坎特伯雷大学服务器)

41.186.255.86 (卢旺达MTN)

首选：从你的位置选择一个RTT至少为100ms的原始目标

使用mtr或traceroute命令追踪你的虚拟机和这个主机之间的路由。

运行ping至少两小时，以收集这个互联网路径的数据。使用类似ping -D -n -i 0.2 hostname | tee data.txt的命令来保存数据到"data.txt"文件。（-D参数使ping记录每一行的时间戳，-i 0.2使其每0.2秒发送一个“回声请求”ICMP消息。-n参数使其跳过尝试使用DNS反向查找回复IP地址到主机名。）

注意：每0.2秒发送默认大小的ping是可以的，但请不要以比这更快的速度发送流量。

2.分析数据

如果你每秒发送五个ping，持续两小时，你将发送大约36,000个回声请求（= 5 × 3600 × 2），其中我们预期绝大多数在ping输出中收到回复。请使用你选择的编程语言和图形工具，包含：

整个时间间隔的总体传递率是多少？换句话说：收到的回声回复数除以发送的回声请求数是多少？

最长的连续成功ping（连续回复）是多少？

最长的连续丢包（连续未回复）是多少？

“数据包丢失”的事件在时间上是多么独立或相关？换句话说：给定回声请求#N收到回复，回声请求#(N+1)也成功回复的概率是多少？

给定回声请求#N未收到回复，回声请求#(N+1)成功回复的概率是多少？

这些数字（条件传递率）与第一个问题中的总体“无条件”数据包传递率相比如何？丢失是怎样的独立或突发的？

三、实验过程

运行ping -D -n -i 0.2 162.105.253.58 | tee data.txt 这行指令，连接“中国北京大学计算机中心”，收集这个互联网路径的数据

打开桌面上的data.txt文件，查看收集到的数据

安装pip

输入Y以完成安装

用pip安装pandas库，发现报错：error: externally-managed-environment

选择使用pipx解决此问题。输入sudo apt install pipx安装pipx

输入Y确定执行

稍作等待后安装完成

使用pipx ensurepath将其添加到PATH中

现在可以使用 Pipx 而不是 Pip 安装 Python 包。再次尝试安装pandas

编写一个python代码

运行此python程序

运行成功，实验结束。

四、实验体会

1.在实验过程中，我首先选择了远程主机 162.105.253.58，并使用 ping 命令收集数据。按实验要求应至少收集两小时，但本次实验主要目的在于完成这个过程，因此为节省时间，我选择缩短收集时间来完成这个过程。然后，我使用 pandas 库对数据进行处理和分析。最后，我使用python计算了整个时间间隔的总体传递率、最长的连续成功 ping 和连续丢包、数据包丢失的独立性或相关性等指标。这些数据为我们提供了互联网路径的性能和稳定性的详细信息。

2.这次实验遇到的主要问题是运行pip install时，通常会收到一个错误提示：error: externally-managed-environment，即“外部管理环境”错误，但这不是一个 bug。完整错误信息如下：

$ sudo pip3 install please-cli

error: externally-managed-environment

× This environment is externally managed

╰─> To install Python packages system-wide, try 'pacman -S

python-xyz', where xyz is the package you are trying to

install.

If you wish to install a non-Arch-packaged Python package,

create a virtual environment using 'python -m venv path/to/venv'.

Then use path/to/venv/bin/python and path/to/venv/bin/pip.

If you wish to install a non-Arch packaged Python application,

it may be easiest to use 'pipx install xyz', which will manage a

virtual environment for you. Make sure you have python-pipx

installed via pacman.

note: If you believe this is a mistake, please contact your Python installation or OS distribution provider. You can override this, at the risk of breaking your Python installation or OS, by passing --break-system-packages.

hint: See PEP 668 for the detailed specification.

“外部管理环境”错误背后的原因：Manjaro 22、Ubuntu 23.04、Fedora 38 以及其他的最新发行版中，正在使用 Python 包来实现此增强功能。

这个更新是为了避免「操作系统包管理器 (如pacman、yum、apt) 和 pip 等特定于 Python 的包管理工具之间的冲突」。

这些冲突包括 Python 级 API 不兼容和文件所有权冲突。

解决方案主要有三种：

①直接去掉这个提示，使用

sudo mv /usr/lib/python3.x/EXTERNALLY-MANAGED /usr/lib/python3.x/EXTERNALLY-MANAGED.bk

然后运行pip(3) install package_name 命令来安装python模块。

②使用pipx，这也是我在本实验中用来解决的方案。它会自动为您安装的每个应用程序创建一个新的虚拟环境。不仅。它还创建指向它的链接.local/bin。这样，安装该软件包的用户就可以从命令行中的任何位置运行它。

③使用venv

需要先安装venv，然后安装模块，再使用新的虚拟环境执行py文件。此处不再展开。

五、代码附录

xxx.py

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('./data.txt', names=['Timestamp', 'Received', 'RTT'])

# 将 'Received' 列转换为布尔类型
data['Received'] = data['Received'].astype(bool)

total_pings = len(data)
successful_pings = data['Received'].sum()
delivery_rate = successful_pings / total_pings
print(f"总体传递率: {delivery_rate:.2f}")

total_pings = len(data)
successful_pings = data['Received'].sum()
delivery_rate = successful_pings / total_pings
print(f"总体传递率: {delivery_rate:.2f}")

from itertools import groupby

def longest_streak(series):
    return max((sum(1 for _ in group) for key, group in groupby(series) if key), default=0)

longest_success_streak = longest_streak(data['Received'])
longest_failure_streak = longest_streak(~data['Received'])

print(f"最长连续成功ping: {longest_success_streak}")
print(f"最长连续丢包: {longest_failure_streak}")


# 计算连续请求的成功/失败关联
data['Next_Received'] = data['Received'].shift(-1)
correlated_success = data[(data['Received'] == True) & (data['Next_Received'] == True)].shape[0]
correlated_failure = data[(data['Received'] == False) & (data['Next_Received'] == True)].shape[0]

prob_success_following_success = correlated_success / successful_pings if successful_pings else 0
prob_success_following_failure = correlated_failure / (total_pings - successful_pings) if total_pings - successful_pings else 0

print(f"给定回声请求#N收到回复, #N+1 也成功回复的概率: {prob_success_following_success:.2f}")
print(f"给定回声请求#N未收到回复, #N+1 成功回复的概率: {prob_success_following_failure:.2f}")