firewalld和iptables的区别与应用

news/2025/10/15 17:35:45/文章来源:https://www.cnblogs.com/easybook/p/19143880

firewalldiptables 都是 Linux 系统中用于配置网络防火墙的工具,它们都基于内核的 netfilter 框架来过滤网络流量,但在设计理念、配置方式和使用体验上有显著区别。

以下是两者的主要区别:


1. 架构与设计理念

特性 iptables firewalld
核心 直接操作 iptables 规则链(如 INPUT、FORWARD、OUTPUT) 使用 iptables/nftables 作为后端,提供动态防火墙管理
设计思想 静态规则管理,直接修改规则链 动态管理,支持运行时修改而无需重启防火墙
配置模型 基于“链(chains)和规则(rules)”的底层模型 基于“区域(zones)和策略”的高层抽象模型

2. 配置方式与易用性

特性 iptables firewalld
配置文件 /etc/sysconfig/iptables(传统) /usr/lib/firewalld//etc/firewalld/
命令工具 iptables, iptables-save, iptables-restore firewall-cmd(命令行), firewall-config(图形界面)
学习曲线 较陡峭,需要理解链、表、匹配条件等 更友好,通过“区域”概念简化配置
动态更新 修改规则后立即生效,但传统脚本方式可能需重载 支持运行时添加/删除规则,无需重启服务

🔹 示例对比:开放 SSH 端口

  • iptables:
      bash   iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT  

  • firewalld:
      bash   firewall-cmd --permanent --add-service=ssh   firewall-cmd --reload  


3. 区域(Zones)概念

  • firewalld 特有功能
      - 引入“区域”概念,如 public, internal, trusted, dmz 等。
      - 每个网络接口可以分配到不同区域,不同区域有不同的安全策略。
      - 例如:eth0public 区域(限制严格),eth1trusted 区域(完全信任)。

  • iptables
      - 没有区域概念,所有规则统一管理,灵活性高但配置复杂。


4. 持久化与重载

特性 iptables firewalld
保存规则 需手动执行 service iptables saveiptables-save > file 使用 --permanent 参数保存,或自动管理
重载影响 重载可能中断现有连接(除非使用 iptables-restore 原子更新) 支持不中断连接的动态更新(部分操作仍需 reload)

5. 后端支持

  • firewalld 可以使用多种后端:
      - 默认:iptables(传统)
      - 较新版本支持:nftables(更高效,现代替代)
  • iptables 工具本身是独立的,不依赖 firewalld。

6. 适用场景

场景 推荐工具
快速部署、日常服务器管理、桌面环境 firewalld(更简单直观)
精细控制、复杂规则、脚本自动化、嵌入式系统 iptables(更灵活底层)
需要动态调整防火墙策略(如云环境) firewalld
传统系统维护或已有 iptables 脚本 iptables

7. 共存问题

  • firewalldiptables 服务不应同时启用,因为它们都操作同一套 netfilter 规则,可能导致冲突。
  • 如果启用了 firewalld,应禁用 iptables 服务:
      bash   systemctl stop iptables   systemctl disable iptables   systemctl enable firewalld   systemctl start firewalld  

总结

维度 iptables firewalld
定位 底层、精细控制 高层、易用管理
适合人群 网络管理员、高级用户 普通用户、运维新手
发展趋势 传统,逐渐被 nftables 替代 现代 Linux 发行版默认(如 RHEL/CentOS/Fedora)
推荐使用 复杂场景、脚本化部署 日常管理、快速配置

💡 建议:对于大多数现代 Linux 系统(如 CentOS 7+、RHEL、Fedora),推荐使用 firewalld;若需要极致控制或兼容旧脚本,可使用 iptables

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/937658.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

视觉定位引导劈刀修磨系统赋能芯片封装

在芯片制造的引线键合工序中,劈刀如同精密的“缝纫针”,负责将微细的金线、银线等准确地连接在芯片和基板之间。劈刀修磨是芯片制造中一项看似微小却至关重要的环节,它是一项对精度要求极高的微细加工,其同轴度精度…

@wraps(func)

@wraps(func) 是 Python 标准库 functools 模块提供的一个装饰器,主要用于保留被装饰函数的元信息(metadata)。当我们使用自定义装饰器包装函数时,被装饰后的函数会丢失原函数的名称、文档字符串等信息,而 @wraps…

antdx 如何接入dify

antdx 如何接入difyimport { UserOutlined } from @ant-design/icons; import { Bubble, Sender, useXAgent, useXChat } from @ant-design/x; import { Flex, type GetProp } from antd; import React from react;con…

递归函数的精确时间统计

import time from functools import wrapsdef recursion_timer(func):"""装饰器:用于统计递归函数的总执行时间"""# 闭包变量:跟踪是否已经开始计时和开始时间is_timing = Falsestart…

[HZOI]CSP-S模拟32

CSP-S模拟32 今天打的要睡着了,根本没有大脑可以思考小 Z 专场!(是谁不重要,无限 %%% )T1 小 Z 爱计数 是 签到题 ,差点挂掉的签到题。 题意:有三种操作(+1、-1、归零),给定 n 个询问,问存不存在一种情况满足…

大素材毕业设计选题推荐-基于大数据的全球经济指标数据分析与可视化环境-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData

大素材毕业设计选题推荐-基于大数据的全球经济指标数据分析与可视化环境-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData2025-10-15 16:52 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报pre { white-space: pre !important; word-wrap: n…

D. MAD Interactive Problem

View PostD. MAD Interactive ProblemD. MAD Interactive Problem Problem - D - Codeforces 我们可以进行如下操作: ① 从左到右将 \(i(1 \le i \le 2n)\) 放入 \(s\),然后查询 \(s\),如果答案是某个数字,那么 \(…

在 gitea 服务器端查询 lfs 文件占用情况

1、使用数据库管理工具打开 gitea 的数据库(如 sqlite 模式下:db/gogs.db) 2、执行以下 SQL 语句: SELECTr.owner_name || / || r.name AS repo_name,m.oid,printf(%.2f MB, m.size / 1024.0 / 1024.0) AS size_mb…

HDR图像生成算法详解

HDR技术概述 高动态范围(HDR)图像生成是通过合成多张不同曝光度的图像,来捕捉超出传统显示设备范围的亮度信息。以下是主要的HDR生成算法及其MATLAB实现。 HDR成像基本原理 动态范围定义 动态范围 = 最大可记录亮度…

Introduction: Why Optimization?

在接触凸优化课程当中十分感到头疼,所以在网上搜寻各种资源,发现一位前辈撰写的自己学习凸优化的过程。我的凸优化学习之路 | 韩鼎の个人网站于是想也要慢慢啃下这块难啃的骨头。 引言:为什么要优化? 主要原因是在…

基于MATLAB的二自由度机械臂PID控制仿真

一、动力学建模(拉格朗日方程) 1. 机械臂参数定义 % 机械臂参数(单位:kgm) m1 = 2.0; m2 = 1.5; % 连杆质量 l1 = 0.8; l2 = 0.6; % 连杆长度 I1 = 0.16; I2 = 0.063; % 转动惯量 g = 9.81; % 重力加速度2. 正运动…

Spring AOP原理

目录1. AOP核心概念2. 动态代理机制(1)JDK动态代理(2)CGLIB动态代理3. AOP执行流程4. 与AspectJ的关系总结 Spring AOP(面向切面编程)是Spring框架的核心特性之一,它基于动态代理和字节码增强技术实现,能够在不…

Azure VM (46) 分布式tcping监控

Azure VM (46) 分布式tcping监控《Windows Azure Platform 系列文章目录》具体的项目在我的github里:https://github.com/leizhang1984/pingmesh

Ventoy引导Kali live USB持久化

Ventoy 引导 Kali Live USB 持久化Ventoy 引导 Kali Live USB 持久化Ventoy 介绍 使用 Ventoy 替代 ISO 写盘 Ventoy 数据持久化插件简述 创建 Live 系统持久化文件 创建数据交换分区参考Ventoy 介绍 以下介绍来自 Ven…

知识库管理工具深度测评:ONES、Confluence 等10款工具全面对比

在数字化转型浪潮下,企业越来越重视知识资产的沉淀与共享。根据 Gartner 发布的《Knowledge Management Market Guide 2024》,全球超过85%的中大型组织已经采用知识库管理工具(Knowledge Base Management Tools)来…

从SGD到AdamW:深度学习优化器演进全解析与实践指南

从SGD到AdamW:深度学习优化器演进全解析与实践指南从SGD到AdamW:深度学习优化器演进全解析与实践指南 摘要 在深度学习中,优化器(Optimizer)是连接模型与数据的桥梁,它负责根据损失函数的梯度来更新模型的参数,…

【面试题】人工智能工程师高频面试题汇总:循环神经网络篇(题目+答案)

后台私信雯雯老师,备注:循环神经网络,领取更多相关面试题 随着人工智能技术的突飞猛进,AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作,面试的时候得展示出你不仅技术过硬,还得能解决问题。所以,提…

做了个手机上的“视频播放器”,获益匪浅

先上代码再解释踩过的坑。<html><head><meta charset="UTF-8"> <meta name="screen-orientation" content="landscape"> <meta name="viewport" …

CEF关闭流程

整理了一下之前写的cef推荐的关闭流程的文档 参考文档和实际demo来看,关闭流程离屏渲染和非离屏渲染时不同的,主要区别在于非离屏渲染有一个cef自建的窗口,非离屏渲染的退出和这个窗口密切相关。 CefBrowserHost::T…

AI一周资讯 251005-251015

OpenAI 2025开发者大会:多款新模型与工具重磅发布 OpenAI在2025年开发者大会上发布了一系列新模型和新工具。AgentKit是面向开发者和企业构建、部署和优化智能体的工具集,含Agent Builder、Connector Registry等组件…