TCP协议面试10连问,总会用得到,建议收藏

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先亮出这篇文章的思维导图

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TCP 作为传输层的协议,是一个软件工程师素养的体现,也是面试中经常被问到的知识点。在此,我将 TCP 核心的一些问题梳理了一下,希望能帮到各位。

001. 能不能说一说 TCP 和 UDP 的区别?

首先概括一下基本的区别:

TCP是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。

而UDP是一个面向无连接的传输层协议。(就这么简单,其它TCP的特性也就没有了)。

具体来分析,和 UDP 相比,TCP 有三大核心特性:

  1. 面向连接。所谓的连接,指的是客户端和服务器的连接,在双方互相通信之前,TCP 需要三次握手建立连接,而 UDP 没有相应建立连接的过程。
  2. 可靠性。TCP 花了非常多的功夫保证连接的可靠,这个可靠性体现在哪些方面呢?一个是有状态,另一个是可控制。

TCP 会精准记录哪些数据发送了,哪些数据被对方接收了,哪些没有被接收到,而且保证数据包按序到达,不允许半点差错。这是有状态。

当意识到丢包了或者网络环境不佳,TCP 会根据具体情况调整自己的行为,控制自己的发送速度或者重发。这是可控制。

相应的,UDP 就是无状态, 不可控的。

  1. 面向字节流。UDP 的数据传输是基于数据报的,这是因为仅仅只是继承了 IP 层的特性,而 TCP 为了维护状态,将一个个 IP 包变成了字节流。

002: 说说 TCP 三次握手的过程?为什么是三次而不是两次、四次?

恋爱模拟

以谈恋爱为例,两个人能够在一起最重要的事情是首先确认各自爱和被爱的能力。接下来我们以此来模拟三次握手的过程。

第一次:

男: 我爱你。

女方收到。

由此证明男方拥有爱的能力。

第二次:

女: 我收到了你的爱,我也爱你。

男方收到。

OK,现在的情况说明,女方拥有爱和被爱的能力。

第三次:

男: 我收到了你的爱。

女方收到。

现在能够保证男方具备被爱的能力。

由此完整地确认了双方爱和被爱的能力,两人开始一段甜蜜的爱情。

真实握手

当然刚刚那段属于扯淡,不代表本人价值观,目的是让大家理解整个握手过程的意义,因为两个过程非常相似。对应到 TCP 的三次握手,也是需要确认双方的两样能力: 发送的能力和接收的能力。于是便会有下面的三次握手的过程:

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从最开始双方都处于CLOSED状态。然后服务端开始监听某个端口,进入了LISTEN状态。

然后客户端主动发起连接,发送 SYN , 自己变成了SYN-SENT状态。

服务端接收到,返回SYN和ACK(对应客户端发来的SYN),自己变成了SYN-REVD。

之后客户端再发送ACK给服务端,自己变成了ESTABLISHED状态;服务端收到ACK之后,也变成了ESTABLISHED状态。

另外需要提醒你注意的是,从图中可以看出,SYN 是需要消耗一个序列号的,下次发送对应的 ACK 序列号要加1,为什么呢?只需要记住一个规则:

凡是需要对端确认的,一定消耗TCP报文的序列号。

SYN 需要对端的确认, 而 ACK 并不需要,因此 SYN 消耗一个序列号而 ACK 不需要。

为什么不是两次?

根本原因: 无法确认客户端的接收能力。

分析如下:

如果是两次,你现在发了 SYN 报文想握手,但是这个包滞留在了当前的网络中迟迟没有到达,TCP 以为这是丢了包,于是重传,两次握手建立好了连接。

看似没有问题,但是连接关闭后,如果这个滞留在网路中的包到达了服务端呢?这时候由于是两次握手,服务端只要接收到然后发送相应的数据包,就默认建立连接,但是现在客户端已经断开了。

看到问题的吧,这就带来了连接资源的浪费。

为什么不是四次?

三次握手的目的是确认双方发送和接收的能力,那四次握手可以嘛?

当然可以,100 次都可以。但为了解决问题,三次就足够了,再多用处就不大了。

三次握手过程中可以携带数据么?

第三次握手的时候,可以携带。前两次握手不能携带数据。

如果前两次握手能够携带数据,那么一旦有人想攻击服务器,那么他只需要在第一次握手中的 SYN 报文中放大量数据,那么服务器势必会消耗更多的时间和内存空间去处理这些数据,增大了服务器被攻击的风险。

第三次握手的时候,客户端已经处于ESTABLISHED状态,并且已经能够确认服务器的接收、发送能力正常,这个时候相对安全了,可以携带数据。

同时打开会怎样?

如果双方同时发 SYN报文,状态变化会是怎样的呢?

这是一个可能会发生的情况。

状态变迁如下:

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在发送方给接收方发SYN报文的同时,接收方也给发送方发SYN报文,两个人刚上了!

发完SYN,两者的状态都变为SYN-SENT。

在各自收到对方的SYN后,两者状态都变为SYN-REVD。

接着会回复对应的ACK + SYN,这个报文在对方接收之后,两者状态一起变为ESTABLISHED。

这就是同时打开情况下的状态变迁。

003: 说说 TCP 四次挥手的过程

过程拆解

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刚开始双方处于ESTABLISHED状态。

客户端要断开了,向服务器发送 FIN 报文,在 TCP 报文中的位置如下图:

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发送后客户端变成了FIN-WAIT-1状态。注意, 这时候客户端同时也变成了half-close(半关闭)状态,即无法向服务端发送报文,只能接收。

服务端接收后向客户端确认,变成了CLOSED-WAIT状态。

客户端接收到了服务端的确认,变成了FIN-WAIT2状态。

随后,服务端向客户端发送FIN,自己进入LAST-ACK状态,

客户端收到服务端发来的FIN后,自己变成了TIME-WAIT状态,然后发送 ACK 给服务端。

注意了,这个时候,客户端需要等待足够长的时间,具体来说,是 2 个 MSL(Maximum Segment Lifetime,报文最大生存时间), 在这段时间内如果客户端没有收到服务端的重发请求,那么表示 ACK 成功到达,挥手结束,否则客户端重发 ACK。

等待2MSL的意义

如果不等待会怎样?

如果不等待,客户端直接跑路,当服务端还有很多数据包要给客户端发,且还在路上的时候,若客户端的端口此时刚好被新的应用占用,那么就接收到了无用数据包,造成数据包混乱。所以,最保险的做法是等服务器发来的数据包都死翘翘再启动新的应用。

那,照这样说一个 MSL 不就不够了吗,为什么要等待 2 MSL?

  • 1 个 MSL 确保四次挥手中主动关闭方最后的 ACK 报文最终能达到对端
  • 1 个 MSL 确保对端没有收到 ACK 重传的 FIN 报文可以到达

这就是等待 2MSL 的意义。

为什么是四次挥手而不是三次?

因为服务端在接收到FIN, 往往不会立即返回FIN, 必须等到服务端所有的报文都发送完毕了,才能发FIN。因此先发一个ACK表示已经收到客户端的FIN,延迟一段时间才发FIN。这就造成了四次挥手。

如果是三次挥手会有什么问题?

等于说服务端将ACK和FIN的发送合并为一次挥手,这个时候长时间的延迟可能会导致客户端误以为FIN没有到达客户端,从而让客户端不断的重发FIN。

同时关闭会怎样?

如果客户端和服务端同时发送 FIN ,状态会如何变化?如图所示:

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004: 说说半连接队列和 SYN Flood 攻击的关系

三次握手前,服务端的状态从CLOSED变为LISTEN, 同时在内部创建了两个队列:半连接队列和全连接队列,即SYN队列和ACCEPT队列。

半连接队列

当客户端发送SYN到服务端,服务端收到以后回复ACK和SYN,状态由LISTEN变为SYN_RCVD,此时这个连接就被推入了SYN队列,也就是半连接队列。

全连接队列

当客户端返回ACK, 服务端接收后,三次握手完成。这个时候连接等待被具体的应用取走,在被取走之前,它会被推入另外一个 TCP 维护的队列,也就是全连接队列(Accept Queue)。

SYN Flood 攻击原理

SYN Flood 属于典型的 DoS/DDoS 攻击。其攻击的原理很简单,就是用客户端在短时间内伪造大量不存在的 IP 地址,并向服务端疯狂发送SYN。对于服务端而言,会产生两个危险的后果:

  1. 处理大量的SYN包并返回对应ACK, 势必有大量连接处于SYN_RCVD状态,从而占满整个半连接队列,无法处理正常的请求。
  2. 由于是不存在的 IP,服务端长时间收不到客户端的ACK,会导致服务端不断重发数据,直到耗尽服务端的资源。

如何应对 SYN Flood 攻击?

  1. 增加 SYN 连接,也就是增加半连接队列的容量。
  2. 减少 SYN + ACK 重试次数,避免大量的超时重发。
  3. 利用 SYN Cookie 技术,在服务端接收到SYN后不立即分配连接资源,而是根据这个SYN计算出一个Cookie,连同第二次握手回复给客户端,在客户端回复ACK的时候带上这个Cookie值,服务端验证 Cookie 合法之后才分配连接资源。

005: 介绍一下 TCP 报文头部的字段

报文头部结构如下(单位为字节):

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请大家牢记这张图!

源端口、目标端口

如何标识唯一标识一个连接?答案是 TCP 连接的四元组——源 IP、源端口、目标 IP 和目标端口。

那 TCP 报文怎么没有源 IP 和目标 IP 呢?这是因为在 IP 层就已经处理了 IP 。TCP 只需要记录两者的端口即可。

序列号

即Sequence number, 指的是本报文段第一个字节的序列号。

从图中可以看出,序列号是一个长为 4 个字节,也就是 32 位的无符号整数,表示范围为 0 ~ 2^32 - 1。如果到达最大值了后就循环到0。

序列号在 TCP 通信的过程中有两个作用:

  1. 在 SYN 报文中交换彼此的初始序列号。
  2. 保证数据包按正确的顺序组装。

ISN

即Initial Sequence Number(初始序列号),在三次握手的过程当中,双方会用过SYN报文来交换彼此的 ISN。

ISN 并不是一个固定的值,而是每 4 ms 加一,溢出则回到 0,这个算法使得猜测 ISN 变得很困难。那为什么要这么做?

如果 ISN 被攻击者预测到,要知道源 IP 和源端口号都是很容易伪造的,当攻击者猜测 ISN 之后,直接伪造一个 RST 后,就可以强制连接关闭的,这是非常危险的。

而动态增长的 ISN 大大提高了猜测 ISN 的难度。

确认号

即ACK(Acknowledgment number)。用来告知对方下一个期望接收的序列号,小于ACK的所有字节已经全部收到。

标记位

常见的标记位有SYN,ACK,FIN,RST,PSH。

SYN 和 ACK 已经在上文说过,后三个解释如下: FIN:即 Finish,表示发送方准备断开连接。

RST:即 Reset,用来强制断开连接。

PSH:即 Push, 告知对方这些数据包收到后应该马上交给上层的应用,不能缓存。

窗口大小

占用两个字节,也就是 16 位,但实际上是不够用的。因此 TCP 引入了窗口缩放的选项,作为窗口缩放的比例因子,这个比例因子的范围在 0 ~ 14,比例因子可以将窗口的值扩大为原来的 2 ^ n 次方。

校验和

占用两个字节,防止传输过程中数据包有损坏,如果遇到校验和有差错的报文,TCP 直接丢弃之,等待重传。

可选项

可选项的格式如下:

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常用的可选项有以下几个:

  • TimeStamp: TCP 时间戳,后面详细介绍。
  • MSS: 指的是 TCP 允许的从对方接收的最大报文段。
  • SACK: 选择确认选项。
  • Window Scale:窗口缩放选项。

006: 说说 TCP 快速打开的原理(TFO)

第一节讲了 TCP 三次握手,可能有人会说,每次都三次握手好麻烦呀!能不能优化一点?

可以啊。今天来说说这个优化后的 TCP 握手流程,也就是 TCP 快速打开(TCP Fast Open, 即TFO)的原理。

优化的过程是这样的,还记得我们说 SYN Flood 攻击时提到的 SYN Cookie 吗?这个 Cookie 可不是浏览器的Cookie, 用它同样可以实现 TFO。

TFO 流程

首轮三次握手

首先客户端发送SYN给服务端,服务端接收到。

注意哦!现在服务端不是立刻回复 SYN + ACK,而是通过计算得到一个SYN Cookie, 将这个Cookie放到 TCP 报文的 Fast Open选项中,然后才给客户端返回。

客户端拿到这个 Cookie 的值缓存下来。后面正常完成三次握手。

首轮三次握手就是这样的流程。而后面的三次握手就不一样啦!

后面的三次握手

在后面的三次握手中,客户端会将之前缓存的 Cookie、SYN 和HTTP请求(是的,你没看错)发送给服务端,服务端验证了 Cookie 的合法性,如果不合法直接丢弃;如果是合法的,那么就正常返回SYN + ACK。

重点来了,现在服务端能向客户端发 HTTP 响应了!这是最显著的改变,三次握手还没建立,仅仅验证了 Cookie 的合法性,就可以返回 HTTP 响应了。

当然,客户端的ACK还得正常传过来,不然怎么叫三次握手嘛。

流程如下:

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注意: 客户端最后握手的 ACK 不一定要等到服务端的 HTTP 响应到达才发送,两个过程没有任何关系。

TFO 的优势

TFO 的优势并不在与首轮三次握手,而在于后面的握手,在拿到客户端的 Cookie 并验证通过以后,可以直接返回 HTTP 响应,充分利用了1 个RTT(Round-Trip Time,往返时延)的时间提前进行数据传输,积累起来还是一个比较大的优势。

007: 能不能说说TCP报文中时间戳的作用?

timestamp是 TCP 报文首部的一个可选项,一共占 10 个字节,格式如下:

  •  
kind(1 字节) + length(1 字节) + info(8 个字节)

其中 kind = 8, length = 10, info 有两部分构成: timestamp和timestamp echo,各占 4 个字节。

那么这些字段都是干嘛的呢?它们用来解决那些问题?

接下来我们就来一一梳理,TCP 的时间戳主要解决两大问题:

  • 计算往返时延 RTT(Round-Trip Time)
  • 防止序列号的回绕问题

计算往返时延 RTT

在没有时间戳的时候,计算 RTT 会遇到的问题如下图所示:

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如果以第一次发包为开始时间的话,就会出现左图的问题,RTT 明显偏大,开始时间应该采用第二次的;

如果以第二次发包为开始时间的话,就会导致右图的问题,RTT 明显偏小,开始时间应该采用第一次发包的。

实际上无论开始时间以第一次发包还是第二次发包为准,都是不准确的。

那这个时候引入时间戳就很好的解决了这个问题。

比如现在 a 向 b 发送一个报文 s1,b 向 a 回复一个含 ACK 的报文 s2 那么:

  • step 1: a 向 b 发送的时候,timestamp 中存放的内容就是 a 主机发送时的内核时刻 ta1。
  • step 2: b 向 a 回复 s2 报文的时候,timestamp 中存放的是 b 主机的时刻 tb, timestamp echo字段为从 s1 报文中解析出来的 ta1。
  • step 3: a 收到 b 的 s2 报文之后,此时 a 主机的内核时刻是 ta2, 而在 s2 报文中的 timestamp echo 选项中可以得到 ta1, 也就是 s2 对应的报文最初的发送时刻。然后直接采用 ta2 - ta1 就得到了 RTT 的值。

防止序列号回绕问题

现在我们来模拟一下这个问题。

序列号的范围其实是在0 ~ 2 ^ 32 - 1, 为了方便演示,我们缩小一下这个区间,假设范围是 0 ~ 4,那么到达 4 的时候会回到 0。

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假设在第 6 次的时候,之前还滞留在网路中的包回来了,那么就有两个序列号为1 ~ 2的数据包了,怎么区分谁是谁呢?这个时候就产生了序列号回绕的问题。

那么用 timestamp 就能很好地解决这个问题,因为每次发包的时候都是将发包机器当时的内核时间记录在报文中,那么两次发包序列号即使相同,时间戳也不可能相同,这样就能够区分开两个数据包了。

008: TCP 的超时重传时间是如何计算的?

TCP 具有超时重传机制,即间隔一段时间没有等到数据包的回复时,重传这个数据包。

那么这个重传间隔是如何来计算的呢?

今天我们就来讨论一下这个问题。

这个重传间隔也叫做超时重传时间(Retransmission TimeOut, 简称RTO),它的计算跟上一节提到的 RTT 密切相关。这里我们将介绍两种主要的方法,一个是经典方法,一个是标准方法。

经典方法

经典方法引入了一个新的概念——SRTT(Smoothed round trip time,即平滑往返时间),没产生一次新的 RTT. 就根据一定的算法对 SRTT 进行更新,具体而言,计算方式如下(SRTT 初始值为0):

SRTT = (α * SRTT) + ((1 - α) * RTT)

其中,α 是平滑因子,建议值是0.8,范围是0.8 ~ 0.9。

拿到 SRTT,我们就可以计算 RTO 的值了:


RTO = min(ubound, max(lbound, β * SRTT))

β 是加权因子,一般为1.3 ~ 2.0, lbound 是下界,ubound 是上界。

其实这个算法过程还是很简单的,但是也存在一定的局限,就是在 RTT 稳定的地方表现还可以,而在 RTT 变化较大的地方就不行了,因为平滑因子 α 的范围是0.8 ~ 0.9, RTT 对于 RTO 的影响太小。

标准方法

为了解决经典方法对于 RTT 变化不敏感的问题,后面又引出了标准方法,也叫Jacobson / Karels 算法。

一共有三步。

第一步: 计算SRTT,公式如下:


SRTT = (1 - α) * SRTT + α * RTT

注意这个时候的 α跟经典方法中的α取值不一样了,建议值是1/8,也就是0.125。

第二步: 计算RTTVAR(round-trip time variation)这个中间变量。

RTTVAR = (1 - β) * RTTVAR + β * (|RTT - SRTT|)

β 建议值为 0.25。这个值是这个算法中出彩的地方,也就是说,它记录了最新的 RTT 与当前 SRTT 之间的差值,给我们在后续感知到 RTT 的变化提供了抓手。

第三步: 计算最终的RTO:

RTO = µ * SRTT + ∂ * RTTVAR

µ建议值取1, ∂建议值取4。

这个公式在 SRTT 的基础上加上了最新 RTT 与它的偏移,从而很好的感知了 RTT 的变化,这种算法下,RTO 与 RTT 变化的差值关系更加密切。

009: 能不能说一说 TCP 的流量控制?

对于发送端和接收端而言,TCP 需要把发送的数据放到发送缓存区, 将接收的数据放到接收缓存区。

而流量控制索要做的事情,就是在通过接收缓存区的大小,控制发送端的发送。如果对方的接收缓存区满了,就不能再继续发送了。

要具体理解流量控制,首先需要了解滑动窗口的概念。

TCP 滑动窗口

TCP 滑动窗口分为两种: 发送窗口和接收窗口。

发送窗口

发送端的滑动窗口结构如下:

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其中包含四大部分:

  • 已发送且已确认
  • 已发送但未确认
  • 未发送但可以发送
  • 未发送也不可以发送

其中有一些重要的概念,我标注在图中:

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发送窗口就是图中被框住的范围。SND 即send, WND 即window, UNA 即unacknowledged, 表示未被确认,NXT 即next, 表示下一个发送的位置。

接收窗口

接收端的窗口结构如下:

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REV 即 receive,NXT 表示下一个接收的位置,WND 表示接收窗口大小。

流量控制过程

这里我们不用太复杂的例子,以一个最简单的来回来模拟一下流量控制的过程,方便大家理解。

首先双方三次握手,初始化各自的窗口大小,均为 200 个字节。

假如当前发送端给接收端发送 100 个字节,那么此时对于发送端而言,SND.NXT 当然要右移 100 个字节,也就是说当前的可用窗口减少了 100 个字节,这很好理解。

现在这 100 个到达了接收端,被放到接收端的缓冲队列中。不过此时由于大量负载的原因,接收端处理不了这么多字节,只能处理 40 个字节,剩下的 60 个字节被留在了缓冲队列中。

注意了,此时接收端的情况是处理能力不够用啦,你发送端给我少发点,所以此时接收端的接收窗口应该缩小,具体来说,缩小 60 个字节,由 200 个字节变成了 140 字节,因为缓冲队列还有 60 个字节没被应用拿走。

因此,接收端会在 ACK 的报文首部带上缩小后的滑动窗口 140 字节,发送端对应地调整发送窗口的大小为 140 个字节。

此时对于发送端而言,已经发送且确认的部分增加 40 字节,也就是 SND.UNA 右移 40 个字节,同时发送窗口缩小为 140 个字节。

这也就是流量控制的过程。尽管回合再多,整个控制的过程和原理是一样的。

010: 能不能说说 TCP 的拥塞控制?

上一节所说的流量控制发生在发送端跟接收端之间,并没有考虑到整个网络环境的影响,如果说当前网络特别差,特别容易丢包,那么发送端就应该注意一些了。而这,也正是拥塞控制需要处理的问题。

对于拥塞控制来说,TCP 每条连接都需要维护两个核心状态:

  • 拥塞窗口(Congestion Window,cwnd)
  • 慢启动阈值(Slow Start Threshold,ssthresh)

涉及到的算法有这几个:

  • 慢启动
  • 拥塞避免
  • 快速重传和快速恢复

接下来,我们就来一一拆解这些状态和算法。首先,从拥塞窗口说起。

拥塞窗口

拥塞窗口(Congestion Window,cwnd)是指目前自己还能传输的数据量大小。

那么之前介绍了接收窗口的概念,两者有什么区别呢?

  • 接收窗口(rwnd)是接收端给的限制
  • 拥塞窗口(cwnd)是发送端的限制

限制谁呢?

限制的是发送窗口的大小。

有了这两个窗口,如何来计算发送窗口?

发送窗口大小 = min(rwnd, cwnd)

取两者的较小值。而拥塞控制,就是来控制cwnd的变化。

慢启动

刚开始进入传输数据的时候,你是不知道现在的网路到底是稳定还是拥堵的,如果做的太激进,发包太急,那么疯狂丢包,造成雪崩式的网络灾难。

因此,拥塞控制首先就是要采用一种保守的算法来慢慢地适应整个网路,这种算法叫慢启动。运作过程如下:

  • 首先,三次握手,双方宣告自己的接收窗口大小
  • 双方初始化自己的拥塞窗口(cwnd)大小
  • 在开始传输的一段时间,发送端每收到一个 ACK,拥塞窗口大小加 1,也就是说,每经过一个 RTT,cwnd 翻倍。如果说初始窗口为 10,那么第一轮 10 个报文传完且发送端收到 ACK 后,cwnd 变为 20,第二轮变为 40,第三轮变为 80,依次类推。

难道就这么无止境地翻倍下去?当然不可能。它的阈值叫做慢启动阈值,当 cwnd 到达这个阈值之后,好比踩了下刹车,别涨了那么快了,老铁,先 hold 住!

在到达阈值后,如何来控制 cwnd 的大小呢?

这就是拥塞避免做的事情了。

拥塞避免

原来每收到一个 ACK,cwnd 加1,现在到达阈值了,cwnd 只能加这么一点: 1 / cwnd。那你仔细算算,一轮 RTT 下来,收到 cwnd 个 ACK, 那最后拥塞窗口的大小 cwnd 总共才增加 1。

也就是说,以前一个 RTT 下来,cwnd翻倍,现在cwnd只是增加 1 而已。

当然,慢启动和拥塞避免是一起作用的,是一体的。

快速重传和快速恢复

快速重传

在 TCP 传输的过程中,如果发生了丢包,即接收端发现数据段不是按序到达的时候,接收端的处理是重复发送之前的 ACK。

比如第 5 个包丢了,即使第 6、7 个包到达的接收端,接收端也一律返回第 4 个包的 ACK。当发送端收到 3 个重复的 ACK 时,意识到丢包了,于是马上进行重传,不用等到一个 RTO 的时间到了才重传。

这就是快速重传,它解决的是是否需要重传的问题。

选择性重传

那你可能会问了,既然要重传,那么只重传第 5 个包还是第5、6、7 个包都重传呢?

当然第 6、7 个都已经到达了,TCP 的设计者也不傻,已经传过去干嘛还要传?干脆记录一下哪些包到了,哪些没到,针对性地重传。

在收到发送端的报文后,接收端回复一个 ACK 报文,那么在这个报文首部的可选项中,就可以加上SACK这个属性,通过left edge和right edge告知发送端已经收到了哪些区间的数据报。因此,即使第 5 个包丢包了,当收到第 6、7 个包之后,接收端依然会告诉发送端,这两个包到了。剩下第 5 个包没到,就重传这个包。这个过程也叫做选择性重传(SACK,Selective Acknowledgment),它解决的是如何重传的问题。

快速恢复

当然,发送端收到三次重复 ACK 之后,发现丢包,觉得现在的网络已经有些拥塞了,自己会进入快速恢复阶段。

在这个阶段,发送端如下改变:

  • 拥塞阈值降低为 cwnd 的一半
  • cwnd 的大小变为拥塞阈值
  • cwnd 线性增加

以上就是 TCP 拥塞控制的经典算法: 慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复。

011: 能不能说说 Nagle 算法和延迟确认?

Nagle 算法

试想一个场景,发送端不停地给接收端发很小的包,一次只发 1 个字节,那么发 1 千个字节需要发 1000 次。这种频繁的发送是存在问题的,不光是传输的时延消耗,发送和确认本身也是需要耗时的,频繁的发送接收带来了巨大的时延。

而避免小包的频繁发送,这就是 Nagle 算法要做的事情。

具体来说,Nagle 算法的规则如下:

  • 当第一次发送数据时不用等待,就算是 1byte 的小包也立即发送
  • 后面发送满足下面条件之一就可以发了:
    • 数据包大小达到最大段大小(Max Segment Size, 即 MSS)
    • 之前所有包的 ACK 都已接收到

延迟确认

试想这样一个场景,当我收到了发送端的一个包,然后在极短的时间内又接收到了第二个包,那我是一个个地回复,还是稍微等一下,把两个包的 ACK 合并后一起回复呢?

延迟确认(delayed ack)所做的事情,就是后者,稍稍延迟,然后合并 ACK,最后才回复给发送端。TCP 要求这个延迟的时延必须小于500ms,一般操作系统实现都不会超过200ms。

不过需要主要的是,有一些场景是不能延迟确认的,收到了就要马上回复:

  • 接收到了大于一个 frame 的报文,且需要调整窗口大小
  • TCP 处于 quickack 模式(通过tcp_in_quickack_mode设置)
  • 发现了乱序包

两者一起使用会怎样?

前者意味着延迟发,后者意味着延迟接收,会造成更大的延迟,产生性能问题。

012. 如何理解 TCP 的 keep-alive?

大家都听说过 http 的keep-alive, 不过 TCP 层面也是有keep-alive机制,而且跟应用层不太一样。

试想一个场景,当有一方因为网络故障或者宕机导致连接失效,由于 TCP 并不是一个轮询的协议,在下一个数据包到达之前,对端对连接失效的情况是一无所知的。

这个时候就出现了 keep-alive, 它的作用就是探测对端的连接有没有失效。

在 Linux 下,可以这样查看相关的配置:

sudo sysctl -a | grep keepalive

// 每隔 7200 s 检测一次

net.ipv4.tcp_keepalive_time = 7200

// 一次最多重传 9 个包

net.ipv4.tcp_keepalive_probes = 9

// 每个包的间隔重传间隔 75 s

net.ipv4.tcp_keepalive_intvl = 75

不过,现状是大部分的应用并没有默认开启 TCP 的keep-alive选项,为什么?

站在应用的角度:

  • 7200s 也就是两个小时检测一次,时间太长
  • 时间再短一些,也难以体现其设计的初衷, 即检测长时间的死连接

因此是一个比较尴尬的设计。

推荐视频:

看看清华大佬如何讲解---面试盲区TCP、SOCKET三次握手(点击直接观看)

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搭建一个能支撑百人稳定在线的我的世界服务器,远不止选择服务端和安装插件那么简单。服务器架设涉及硬件选型、Java环境、端口放行、启动脚本与systemd守护等基础环节,而大型RPG玩法还依赖MythicMobs、Quests、LuckPerms等插件协同工作。理解这些技术组件的原理与配置逻辑,是确保长线运营的关键。对于希望打造原创剧情、职业副本和自定义Boss的团队而言,合理规划MySQL数据库、RCON批量管理及性能调优,能显著降低后期维护成本。本文围绕RPG服务器核心能力,从环境准备到插件部署,再到常见

weixin_27230891的博客 370

往返时间 (RTT)

往返时间是一个网络性能指标,表示数据包从源传输到目的地再返回源所需的时间。它通常以毫秒 (ms) 为单位,是确定网络连接质量和效率的关键参数。要理解 RTT 的概念,想象一下通过邮政服务给朋友寄一封信。信件到达您的朋友以及您的朋友回复给您所需的时间构成了您通信的往返时间。同样,在计算机网络中,数据包就像这些字母一样,RTT 表示它们完成往返所需的时间。

PeterTu的博客 5502

用Python+LLM实现小说自动转剧本:从爬取到生成的完整实战指南(附GitHub源码)

本文提供了一份完整的实战指南,详细介绍了如何利用Python和大语言模型(LLM)构建一个自动化的小说转剧本工具。文章从网络爬虫获取文本开始,逐步讲解了使用LLM进行智能解析与结构化、集成专业模型进行情绪分析与动作生成,最终合成并输出格式规范的剧本文档。通过模块化架构设计和附带的GitHub源码,帮助开发者掌握从数据获取到内容生成的全流程,实现高效的小说剧本转换器。

xray4的博客 413

Reactor 响应式编程(第一篇:Reactor核心)

响应式:响应式编程: 全异步、消息、事件回调默认还是用当前线程,生成整个流、发布流、流操作.log();//只要不指定线程池,默认发布者用的线程就是订阅者的线程;

moments的博客 1572

TCP三次握手过程中的半连接和全连接

accept过程: 当server端主动调用accept时,会将该client从半连接状态队列转入到全连接状态队列,并生成该client的fd,此后server通过该fd与client进行会话。之后 如果client不断去重新发出连接请求,最终server端的半连接状态队列将满(大小有listen接口设置),连接状态处于SYN_RECV状态(通过netstat 命令可以看到 Recv-Q已达到连接个数上限和连接状态)对于server端来说,

dinghuiyang的博客 3302

如何让C++程序生成dump文件?生成dump文件的方式有哪些?如何使用Windbg分析dump文件?

本文详细介绍了如何让C++程序生成dump文件、生成dump文件的多种方式以及如何使用Windbg分析dump文件,并给出了对应的实战分析案例,有一定的实战参考价值。

dvlinker的技术专栏 5万+

TCP 半连接队列和全连接队列

在 TCP 三次握手的时候,Linux 内核会维护两个队列,分别是:半连接队列,全连接队列。

weixin_44479862的博客 2415

k230 +canMV+ LVGL控件 仿手表表盘触摸屏滚动、选中后弹窗效果完整示例程序

现在智能手表用的越来越多,其交互方式比较有特点,现在k230开发板上,基于LVGL(Light and Versatile Graphics Library)编写一个嵌入式GUI应用程序,使用LVGL配合触摸屏实现模仿智能手表的表盘滚动效果,实际效果如下:程序使用LVGL图形库和MediaManager程序,创建带有触摸屏交互的GUI应用。程序主要功能包括显示初始化、LVGL初始化、创建GUI界面(包含一个可滚动的按钮列表,每个按钮点击会弹出消息框),以及处理触摸屏输入。

weixin_47446386的博客 1175

SAP 发票凭证反向冲销

发票凭证反向冲销: 业务模拟: MIRO发票校验后,生成发票凭证号: 事务代码MR8M,输入凭证号码,反向冲销(类似于MIGO入库后的反向冲销): 此时进入MIRO查看,发现冲销成功,可以再次做MIRO发票校验: ...

willieyuan的博客 7708

tcp之半连接全连接队列

全连接半连接 半连接:syn queue,完成第一次握手后,服务端收到后回复SYN+ACK后,服务端进入SYN_RCVD状态,连接会放入半连接队列。当服务端发送SYN_ACK后将会开启一个定时器,如果超时没有收到客户端的ACK,将会重发SYN_ACK包。重传的次数由/proc/sys/net/ipv4/tcp_synack_retries控制,默认是5次。 全连接:accept queue,完成三次握手后,连接会移除半连接队列,放入全连接队列 tcp与半连接全连接队列关系图 监控 配置 // 半连接配置-

阿呆的专栏 1263

最新Python爬虫实战(入门爬虫篇)——案例3:爬取二次元cos图片批量下载到本地(附上完整爬虫代码)

本次案例通过Python爬虫技术实现了二次元图片的批量下载。代码采用模块化设计,函数实现cookies的自动解析,简化了配置流程,涵盖“请求列表页→提取详情页URL→请求详情页→提取图片链接→保存图片”的完整流程,与豆瓣案例的核心逻辑和格式完全对齐。学习重点包括:抓包工具定位多层级数据源、正则表达式匹配复杂链接、模拟请求头绕过反爬机制、文件名安全处理及自动化文件管理。需要注意控制请求频率并遵守网站使用规范,适用于入门爬虫实践,帮助学习者掌握多层级页面爬取的核心逻辑。

努力让自己发光,对的人才能迎着光而来 14万+

TCP协议面试10连问,总会用得到,建议收藏~

推荐阅读:前阿里P7架构师,分享工作心得及面试经验,助力圆梦大厂 阿里P8架构师谈:工作1-5年的Java工程师,怎样提高核心竞争力 先亮出这篇文章的思维导图 TCP 作为传输层的协议,是一个软件工程师素养的体现,也是面试中经常被问到的知识点。在此,我将 TCP 核心的一些问题梳理了一下,希望能帮到各位。 001. 能不能说一说 TCP 和 UDP 的区别? 首先概括一下基本的区别: TCP是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。 而UD...

文章中资料均可获取,有需要请添加yunduoa2019即可 2209

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

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我是猿人,一个热爱技术、热爱编程的IT猿。技术是开源的,知识是共享的!写作是对自己学习的总结和记录,如果您对 Java、分布式、微服务、中间件、Spring Boot、Spring Clo...

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【115期】TCP协议面试10连问,总会用得到,建议收藏~

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lwip-2.0.3

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