流媒体传输协议全景：14 种技术的原理、局限与选型根因
这 14 个流媒体技术不在同一层。一条完整直播链路通常是： 摄像头/编码器 → 摄取（RTMP / SRT / RIST / WebRTC-WHIP / WebTransport）→ 转码 → 交付（HLS / LL-HLS / DASH / LL-DASH / HESP / HTTP-FLV）→ 观众
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H.264 / H.265 / H.266 Web 前端播放选型：2026 年该用哪一代
在 MiBee NVR 监控大屏项目里，前端到底给 16 路摄像头拉 H.264 还是 H.265 流？这是个看似简单但越挖越深的问题。H.265 同画质码率只有 H.264 的一半，带宽和存储都省；但网上不少资料又说"H.265 浏览器支持差、Firefox 不支持、要装扩展"。到底哪些说法还成立？
Continue reading →iroh 项目深度调研：dial-by-key 的 P2P 传输栈与 libp2p 的另一条路
P2P 传输栈里，libp2p 长期是默认选项——但它的协议栈庞大、配置面广，每次新项目都要在 tcp/quic/webrtc/noise/yamux/identify/kad/relay/dcutr 一长串 feature 里挑组合。iroh 是 Rust 生态里走另一条路的库：只做 QUIC + dial-by-public-key + NAT 穿透，把传输层收敛到很小，再在它上面叠加 blobs/gossip/docs 三个可选模块。2026 年 6 月 15 日 n0 发布 iroh 1.0，slogan 是「Dial Keys, not IPs」，经过 4 年开发、65 个预发布版本后第一次稳定。
Continue reading →多指纹库聚合引擎全景调研：fingers、Kscan、Nuclei 等 7 大项目对比
在网络安全工作中，指纹识别是资产发现和攻击面管理的基础环节。然而，单一指纹库往往覆盖面有限——Nmap 强于网络层服务探测但弱于 Web 技术栈识别，Wappalyzer 擅长 Web 前端框架检测却无法感知底层协议，WhatWeb 对 CMS 识别精准却缺乏端口扫描能力。实际场景中，一个目标可能同时涉及网络设备、Web 应用、云服务等多种资产类型，仅依赖单一指纹库必然产生大量遗漏。
Continue reading →NPSL 许可证限制与开源替代指纹库选型指南
Nmap 是网络扫描领域的标杆工具，其指纹数据库（nmap-os-db、nmap-service-probes）经过二十余年的积累，已成为业界的黄金标准。然而，自 Nmap 7.90（2021 年）起，Nmap 的许可证从 GPLv2 变更为 NPSL（Nmap Public Source License），新增了大量超出标准 GPL 的限制条款。
Continue reading →Nmap 指纹库加载工具开发方案：Go vs Rust vs Zig 三语言对比
Nmap 拥有全球最全面的网络指纹数据库——超过 6000 条服务探测签名和 5000+ OS 指纹。但它的指纹引擎以 C++ 实现，深度绑定 PCRE2 正则和 nsock 异步 I/O，直接复用意味着你必须接受整个 Nmap 的架构约束。
Continue reading →Nmap 指纹数据库完整解析：七大核心库、NSE 扩展与版本演进
Nmap（Network Mapper）是目前全球最广泛使用的开源网络扫描与安全审计工具。它的核心识别能力依赖于七大内置指纹数据库——这些数据库覆盖操作系统、服务版本、协议、端口、MAC 厂商、RPC 程序以及 NSE 脚本扩展等多个维度。截至最新版本 Nmap 7.99（2026 年 3 月 26 日发布），这些数据库已发展为网络安全领域最全面、最活跃的指纹识别生态系统之一。
Continue reading →Gossip 在生产系统中的应用
本系列前面四篇文章层层递进，从 Gossip 的 Epidemic 传播理论，到 SWIM 的成员管理协议，再到 Rust 和 Go 语言的 P2P 实现，最后到 P2P 生产环境最佳实践——我们建立了一个完整的 Gossip 知识体系。
Continue reading →SWIM 协议与集群成员管理
在前一篇文章中，我们深入探讨了 Gossip 协议的核心原理——Epidemic 传播模型、反熵与谣言传播的区别，以及 Phi Accrual 故障检测器的数学基础。Gossip 提供了一种通用的信息传播机制，但如果要构建一个完整的分布式集群，仅有信息传播是不够的：每个节点需要知道集群中还有谁——谁在线、谁已经离开、谁刚刚加入。
Continue reading →Gossip 协议核心原理
在 P2P 网络中，每个节点都需要在不依赖中心服务器的前提下，获取整个集群的状态信息——哪些节点在线、数据存储在何处、是否有新节点加入或旧节点离开。这个问题的本质是：在一个无法预测的、动态的网络中，如何高效且可靠地传播信息？
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