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在图解http第一章说明，网络通信必须要同时知道IP地址和mac地址，ip地址可以获取到，关于mac地址就呵呵了
一，关于IP地址：
1.1IP地址编址方式
ABC类ip地址规则：网络号+主机号生存，如下图
1.2ip工作过程
数据包传送的关键是将目标节点的IP地址映射到中间节点的MAC地址
1.3搜狐获取ip地址
<script src="http://pv.sohu.com/cityjson?ie=utf-8"></script>
<script type="text/javascript">
// 下面这行和上面的script一起使用 获取真实IP地址
document.write(returnCitySN["cip"] + ',' + returnCitySN["cname"] + "真实IP地址")
</script >
二，关于mac地址：
2.1解析mac地址
存在第二层数据链路层，MAC地址也叫物理地址、硬件地址，由网络设备制造商生产时烧录在网卡(Network lnterface Card)的EPROM(一种闪存芯片，通常可以通过程序擦写)。IP地址与MAC地址在计算机里都是以二进制表示的，IP地址是32位的，而MAC地址则是48位的 [3] 。
MAC地址的长度为48位(6个字节)，通常表示为12个16进制数，如：00-16-EA-AE-3C-40就是一个MAC地址，其中前3个字节，16进制数00-16-EA代表网络硬件制造商的编号，它由IEEE(电气与电子工程师协会)分配，而后3个字节，16进制数AE-3C-40代表该制造商所制造的某个网络产品(如网卡)的系列号
2.1工作过程
网络上的数据包从初始点开始 ，经过一个个中间节点最终到达目标节点 ，数据包是如何从初始节点开始识别一个个中间节点最终找到目标节点的呢? 实际上初始节点是根据目标节点的地址 ，将目标节点的IP地址映射到中间节点的MAC地址，找到第一个中间节点。从第一个中间节点出发，根据目标节点的IP地址映射到第二个中间节点的MAC地址，从而找到第二个中间节点……，以此类推，直到当找到最后一个中间节点后，从最后一个中间节点出发，根据目标节点的地址映射到目的节点的MAC地址，从而将数据包传送给目标主机。所以数据包的传送过程就是：不断地将目标节点的地址映射到一个个中间节点的MAC地址，再从一个个中间节点出发，直到找到最终的目标节点 [5] 。
数据包传送的关键是将目标节点的IP地址映射到中间节点的MAC地址。IP地址与MAC地址的映射要通过ARP地址解析协议来完成，它可将网络中的IP地址映射到主机的MAC地址，如交换机可以根据网络中的IP地址来找到本地主机的MAC地址。具体过程是：当交换机接收到来自网上一个数据包时，会根据该数据包的目标IP地址，查看交换机内部是否有跟该IP地址对应的MAC地址 ，如果有上次保留下来的对应的MAC地址，就会将该数据包 转发到对应MAC地址的主机上去。如果在交换机内部没有与目标)地址对应的MAC地址，则交换机会根据ARP协议将目标IP地址按照“表”中的对应关系映射成MAC地址 ，数据包就被转送到对应的MAC地址的主机上
三，FingerprintJS
FingerprintJS（下文简称 FPJS）是一个浏览器指纹库，同时具有开源版和 Pro 版（付费版），可查询浏览器属性并从中计算出哈希值。与 Cookie 和本地存储不同，指纹在隐身模式下保持不变，甚至在浏览器数据清除时也是如此。
它最早的灵感就是来源于 EFF 提出浏览器指纹的概念，在此基础上，又增加了许多特征参数，包括一些新型的识别技术，比如：Canvas、AudioContext 等，在不断地迭代中，优化这些参数，并用最快的方式生成指纹。
开源版本通过浏览器捕捉到各种指标并通过哈希算法组合成一个指纹，我把这些指标分成四类，浏览器特性、存储、媒体查询、其它。具体如上图所示。目前 GitHub Star 数有 14.1k, 并被 8000+ 网站使用。
到底什么样的指纹是唯一和稳定的？
唯一性指在不同的设备，或者不同的浏览器上，每个指纹都是不同的。实际情况是，总会有各种指标都完全相同的用户，那么就会生成一样的指纹，比如唯一性能达到 95%，那 100 个指纹中，有 5 个是重复的。
稳定性指用户每次打开相同设备的相同浏览器，生成的指纹是一样的。如果用户没有修改设备或者浏览器的设置，且浏览器没有升级，生成的 ID 是不会变的。但是在实际情况中，如果选用了一些不稳定的指标参与计算或者用户使用了一些反指纹手段，那么可能每次生成的都会不一样。
为了提高唯一和稳定，我们的指纹不仅应该结合许多指标，还应该尽量筛选出区分度大和稳定性高的指标，需要找到平衡唯一和稳定的指标组合。在控制变量的情况下，随着指标的增多，唯一性增强，但同时稳定性会减弱。
结论：pc端无法生成唯一标识
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/400206593
https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs