TCP四次挥手后的TIME_WAIT状态

聊聊tcp四次挥手中的TIME_WAIT状态存在的理由 记得在2012年的时候, 我开始找实习, 某公司笔试题目中提到了TIME_WAIT这些东西, 我简直是一脸懵逼, 第一次见, 这东西讨论来讨论去, 有用么? 呵呵哒。         下面叙述中, 用A表示tcp连接的主动关闭端, 用B表示被动关闭端。         我们知道, 在tcp四次挥手中, B发FIN包(第三次挥手)后, A马上回应最后的ACK,  此时, A的socket让然不能 阅读详情

首先查看TCP建立连接与断开连接的两对端的状态图,如下:
这里写图片描述
由图可知客户端在收到服务端的请求断开连接带有的FIN位结束报文段,并发送ACK确认以后,其并没有直接关闭,进入到CLOSED状态,而是转变为TIME_WAIT状态。

  1. TIME_WAIT状态是做什么的?
    在这个状态,顾名思义,即客户端连接要等待一段长为2MSL(报文段最大生存时间)的时间,才能关闭连接,在标准文档RFC 1122的MSL建议值为2min.
  2. 为什么存在此状态?
    (1)可靠的终止TCP的连接:即如上图,最后客户端确认服务器结束报文段6的ACK报文段7若传输中丢失,服务器没收到确认报文段,则会重发结束报文段,因此客户端需要停留在此状态以处理重复收到的结束报文段,从而向服务器发送确认报文段。若客户端此时已经变为closed状态,它则会以复位报文段来回复服务器,服务器则会认为这是一个错误。
    (2)保证让迟来的报文段有足够的时间被识别丢弃:当一个TCP连接处在TIME_WAIT状态,它则会依然占用当前的端口,新的连接时无法立即使用的,但当没有这个状态,当立即有新的TCP连接时,其会使用与刚才相同的IP地址与端口号,此时这个新的连接则极有可能收到原来连接的迟到的TCP报文段,这明显是不应该发生的,所以设置这个状态是极有必要的。

  3. 为什么TIME_WAIT状态要等待2MSL时间?
    由于TCP报文段最大生存时间为MSL,其保持2MSL时间可以确保网络上两个传输方向的尚未接收到的、迟到的报文段都已经消失,或被路由器丢弃,而2MSL时间后建立新的连接其绝不会收到原来连接的应用程序数据。

但在一些情况下,如:一般一个服务器的IP与端口号是固定的,但若这个服务器主动关闭连接异常终止,我们此时则需要立即重启此服务器,但由于它此时在TIME_WAIT状态则先会占着此IP地址与端口号,导致它会重启失败,而我们要改变这种情况,可用以下函数解决:

int setsockopt(int sockfd,int level,int optname,const void* optval,socklen_t optlen);

//可如以下如此调用:
int opt=1;
setsockopt(sock,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&opt,sizeof(opt));  

以上SO_REUSEADDR参数可强制进程立即使用处于TIME_WAIT状态连接占用的端口。

TCP三次握手和四次挥手,及TCP协议端口状态说明:CLOSE-WAIT、TIME-WAIT 、LISTENING、SYN_SENT、ESTABLISHED、LAST-ACK ... TCP三次握手和四次挥手状态图: 三次握手: 第一次 第一次握手:建立连接时,客户端发送SYN包(syn=j)到服务器,并进入SYN_SENT状态,等待服务器确认;SYN:同步序列编号(Synchronize Sequence Numbers)。 第二次 第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=j+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此... 阅读详情

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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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