如何使我的4900連接埠上的P2P應用程式可以從Internet存取?
為您的 P2P 應用程式啟用 Internet 存取(連接埠 4900)
挑戰:由於您的路由器,您在連接埠 4900 上執行的 P2P 應用程式無法從網路存取。
解決方案:以下是如何讓您的應用程式可透過網路存取:
1。本機網路辨識: 發現所有本機 IP 位址,並為每個具有 IP 位址的網路介面卡在連接埠 4900 上建立 UDP 套接字。
2。外部位址確定: 使用 STUN 或 TURN 伺服器確定您的外部 IP 位址和內部連接埠對映。 例如,您的本機位址 192.168.1.2:4900 可能會在外部轉換為 128.11.12.13:8888。
3。共用連線資訊:透過集合點服務或類似的通訊方法與其他用戶端共用收集的 IP 和連接埠對(候選清單)。
4。相互發現:遠端客戶端重複步驟 1 和 2 並共享其候選清單。
5。連線建立(打孔): 兩個客戶端都會向彼此的候選位址發送測試訊息並監聽回應。 此過程識別資料傳輸的可靠連接點。
技術選項:
- STUN:用於發現外部 IP 和連接埠對映的基本協定。
- TURN:擴充 STUN,在直接連接被防火牆或 NAT 阻止時提供中繼功能。
- ICE(互動式連線建立):利用 STUN 和 TURN 進行 P2P 連線設定的框架。
- WebRTC: 一個 ICE 變體,具有使用 STUN 和 TURN 進行 P2P 會話的現成庫。
- UPnP(通用即插即用)和 IGD(網際網路閘道設備協定):某些路由器支援使用這些協定的自動連接埠轉送。
- 開源函式庫:考慮使用 libnice (C)、libjingle (C) 和 PJNATH (C) 等函式庫來跨不同平台實作 ICE。
以上是如何使我的4900連接埠上的P2P應用程式可以從Internet存取?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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C#和C 的歷史與演變各有特色,未來前景也不同。 1.C 由BjarneStroustrup在1983年發明,旨在將面向對象編程引入C語言,其演變歷程包括多次標準化,如C 11引入auto關鍵字和lambda表達式,C 20引入概念和協程,未來將專注於性能和系統級編程。 2.C#由微軟在2000年發布,結合C 和Java的優點,其演變注重簡潔性和生產力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入異步編程,未來將專注於開發者的生產力和雲計算。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显著差异。1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

C 通過第三方庫(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )與XML交互。 1)使用庫解析XML文件,將其轉換為C 可處理的數據結構。 2)生成XML時,將C 數據結構轉換為XML格式。 3)在實際應用中,XML常用於配置文件和數據交換,提升開發效率。

C 在現代編程中仍然具有重要相關性。 1)高性能和硬件直接操作能力使其在遊戲開發、嵌入式系統和高性能計算等領域佔據首選地位。 2)豐富的編程範式和現代特性如智能指針和模板編程增強了其靈活性和效率,儘管學習曲線陡峭,但其強大功能使其在今天的編程生態中依然重要。

C 的未來將專注於並行計算、安全性、模塊化和AI/機器學習領域:1)並行計算將通過協程等特性得到增強;2)安全性將通過更嚴格的類型檢查和內存管理機制提升;3)模塊化將簡化代碼組織和編譯;4)AI和機器學習將促使C 適應新需求,如數值計算和GPU編程支持。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果臨界。 2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)

靜態分析在C 中的應用主要包括發現內存管理問題、檢查代碼邏輯錯誤和提高代碼安全性。 1)靜態分析可以識別內存洩漏、雙重釋放和未初始化指針等問題。 2)它能檢測未使用變量、死代碼和邏輯矛盾。 3)靜態分析工具如Coverity能發現緩衝區溢出、整數溢出和不安全API調用,提升代碼安全性。
