Linux shell 的ss

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原创 最新推荐文章于 2026-07-29 17:56:17 发布 6.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Linux网络管理命令ss的详细解释，ss的语法、用法和使用场景 Linux下的ss命令是Socket Statistics的缩写，也被称为IPC套接字统计。这是一个强大的网络管理命令，主要用于获取系统中socket的统计信息，可以帮助系统管理员诊断和排查网络问题，包括检查当前网络连接及端口状态、搜索网络问题、统计网络情况、过滤网络数据等等，从而解决网络问题，节省管理工作量，保证网络安全。 在处理大量socket连接时，比netstat更快更高效。这是因为ss命令利用了TCP协议栈中的tcp_diag模块。 阅读详情

ss的含义 Socket State

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[admin@v035114 ~]$ ss
State      Recv-Q Send-Q                       Local Address:Port                           Peer Address:Port   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:1023                           10.232.16.13:nfs     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:54487                          10.232.36.75:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888   
SYN-SENT   0      1                            10.232.35.114:37613                         10.232.14.220:webcache 
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:34337                          10.232.17.73:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:44849                          10.232.36.86:ssh     
ESTAB      1392   0                            10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:38479                          10.232.36.88:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:ssh     
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.35:ccmad   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:65432   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50906   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:51239   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:53277   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50813

第一列表示状态

第二列和第三列的Send-Q和Recv-Q含义

Send-Q 对方没有收到的数据或者说没有Ack的，还是本地缓冲区。

count of bytes not acknowledged by the remote host.

Recv -Q 数据已经在本地接收缓冲，但是还没有recv()

The count of bytes not copied by the user program connected to this socket.

2 选项-n表示不解析服务名

[admin@v035114 ~]$ ss -n
State      Recv-Q Send-Q                         Local Address:Port                           Peer Address:Port 
ESTAB      0      0                              10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888 
ESTAB      0      0                              10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888 
ESTAB      1392   0                              10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:22    
ESTAB      0      0                              10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:22    
ESTAB      0      0                              10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:22    
ESTAB      0      0                       ::ffff:10.232.35.114:22                       ::ffff:10.13.44.35:3114  
ESTAB      0      0                       ::ffff:10.232.35.114:22                       ::ffff:10.13.44.34:50813

端口22对应ssh

3 ss -l 显示本地打开的所有监听端口

[admin@v035114 ~]$ ss -l
Recv-Q Send-Q                            Local Address:Port                                Peer Address:Port   
0      0                                     127.0.0.1:15777                                          *:*       
0      0                                     127.0.0.1:15778                                          *:*       
0      0                                     127.0.0.1:smux                                           *:*       
0      0                                             *:50410                                          *:*       
0      0                                             *:netbios-ssn                                        *:*       
0      0                                             *:sunrpc                                         *:*       
0      0                                             *:http                                           *:*       
0      0                                             *:43698                                          *:*       
0      0                                             *:socks                                          *:*       
0      0                                             *:microsoft-ds                                        *:*       
0      0                                            :::ssh                                           :::*

使用-n看看服务使用的端口

[admin@v035114 ~]$ ss -ln
Recv-Q Send-Q                              Local Address:Port                                Peer Address:Port 
0      0                                       127.0.0.1:15777                                          *:*     
0      0                                       127.0.0.1:15778                                          *:*     
0      0                                       127.0.0.1:199                                            *:*     
0      0                                               *:50410                                          *:*     
0      0                                               *:139                                            *:*     
0      0                                               *:111                                            *:*     
0      0                                               *:80                                             *:*     
0      0                                               *:43698                                          *:*     
0      0                                               *:1080                                           *:*     
0      0                                               *:445                                            *:*     
0      0                                              :::22                                            :::*

22 对应ssh

80 对应http

111 对应sunrpc

139 对应netbios-ssn

4 -s 摘要

[admin@v035114 ~]$ ss -s 
Total: 89 (kernel 114)
TCP:   44 (estab 9, closed 23, orphaned 0, synrecv 0, timewait 22/0), ports 80

Transport Total     IP        IPv6
*         114       -         -        
RAW       0         0         0        
UDP       16        13        3        
TCP       21        17        4        
INET      37        30        7        
FRAG      0         0         0

orphaned什么意思？

最后的 ports 80 什么意思？

RAW、INET、FRAG什么意思？

IPv6 那一 列有好几行数值不为0 设么意思？

5 -t 显示TCP连接

[admin@v035114 ~]$ ss -t
State      Recv-Q Send-Q                       Local Address:Port                           Peer Address:Port   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:59861                         10.235.144.41:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888   
ESTAB      1392   0                            10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:ssh     
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.35:ccmad   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50813   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.50:54354

6 -u显示UDP连接

[admin@v035114 ~]$ ss -t
State      Recv-Q Send-Q                       Local Address:Port                           Peer Address:Port   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:59861                         10.235.144.41:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888   
ESTAB      1392   0                            10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:ssh     
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:ssh     
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.35:ccmad   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50813   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.50:54354

7 -p显示使用socket的pid，第一次使用这个命令就是利用-p选项找java的pid，然后jstack java进程， ss -p | grep "db-ip"

[admin@v035114 ~]$ ss -p
State      Recv-Q Send-Q                       Local Address:Port                           Peer Address:Port   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:59861                         10.235.144.41:ssh      users:(("ssh",20182,3))
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888   
ESTAB      1392   0                            10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:ssh      users:(("ssh",19281,3))
SYN-SENT   0      1                            10.232.35.114:46842                         10.232.14.220:webcache 
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:ssh      users:(("ssh",10249,3))
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:ssh      users:(("ssh",10346,3))
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.35:ccmad   
ESTAB      0      180                   ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50813   
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.50:54354

括号里面第3位不知道什么意思？
最后一行的::fffff:是什么意思？

8 -o显示定时器信息

[admin@v035114 ~]$ ss -o
State      Recv-Q Send-Q                       Local Address:Port                           Peer Address:Port   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:59861                         10.235.144.41:ssh      timer:(keepalive,21min,0)
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:43583                          10.235.171.2:15888   
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:33943                          10.235.171.1:13888    timer:(keepalive,6.248ms,0)
ESTAB      1392   0                            10.232.35.114:59068                         10.20.142.112:ssh      timer:(keepalive,19min,0)
SYN-SENT   0      1                            10.232.35.114:56005                         10.232.14.220:webcache  timer:(on,1.092ms,0)
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:60156                          10.232.36.88:ssh      timer:(keepalive,32min,0)
ESTAB      0      0                            10.232.35.114:51222                          10.232.36.86:ssh      timer:(keepalive,30min,0)
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.35:ccmad    timer:(keepalive,11min,0)
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.34:50813    timer:(keepalive,18min,0)
ESTAB      0      0                     ::ffff:10.232.35.114:ssh                      ::ffff:10.13.44.50:54354    timer:(keepalive,21min,0)

看到两个类型的timer，都不知道什么意思？

on

keepalive

9 -i 显示内部TCP信息，只打印后几列

[admin@v035114 ~]$ ss -i
        Local Address:Port              Peer Address:Port   
        10.232.35.114:59861            10.235.144.41:ssh      rto:0.212 ato:0.04 cwnd:3 ssthresh:100 qack:11
        10.232.35.114:43583             10.235.171.2:15888    rto:0.204 ato:0.04 cwnd:3 ssthresh:100
        10.232.35.114:33943             10.235.171.1:13888    rto:0.212 ato:0.04 cwnd:3 ssthresh:100
        10.232.35.114:59068            10.20.142.112:ssh      rto:0.212 ato:0.04 cwnd:20 ssthresh:100
        10.232.35.114:43376            10.232.14.220:webcache 
        10.232.35.114:60156             10.232.36.88:ssh      rto:0.204 ato:0.04 ssthresh:100 bidir
        10.232.35.114:51222             10.232.36.86:ssh      rto:0.204 ato:0.04 cwnd:3 ssthresh:100
 ::ffff:10.232.35.114:ssh         ::ffff:10.13.44.35:ccmad    rto:0.256 ato:0.04 cwnd:3 ssthresh:3 qack:14
 ::ffff:10.232.35.114:ssh         ::ffff:10.13.44.34:50813    rto:0.476 ato:0.04 cwnd:5 ssthresh:100 bidir
 ::ffff:10.232.35.114:ssh         ::ffff:10.13.44.50:54354    rto:0.316 ato:0.04 cwnd:4 ssthresh:100 qack:1


rto

ato

cwnd

ssthresh 都是什么意思啊？

10  Filter过滤的例子

ss -o state established '( dport = :smtp or sport = :smtp )'   显示所有已建立的SMTP连接
ss -o state established '( dport = :http or sport = :http )'  显示所有已建立的HTTP连接





 

 

 


 

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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")

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作

LINUX106 shell:{/usr/bin/expect＜＜ -END e{ eof{}}END} & done wait,let ss1[$i]++ echo $j:${ss1[$j]},ca

1. [] && ssh-keygen -N '' -f ~/.ssh/id_rsa while read ip pass do {expect <<-END set timeout 30 spawn ssh-copy-ip -f { eof { exit }}END fi } & done< wait 2.state=`ss -ant|grep 22|cut -` for i in $state let s1[$i]++ $j:${s1[$j]} 3.case $s in s} service vs

czhc1140075663的博客 480

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载

linux中6个被低估但很有用的命令

Linux 中的“ss”命令是一个实用程序，用于显示有关套接字连接、网络接口和网络统计信息的详细信息。它代表“套接字统计”，并为旧的“netstat”命令提供了强大的替代方案。：显示系统上所有打开套接字的详细信息，包括侦听端口、已建立的连接和等待连接的套接字。：它可以显示有关网络接口的信息，例如其状态、MTU（最大传输单元）和网络统计信息。：该命令可以提供各种网络统计信息，包括 TCP、UDP、ICMP 和 IP 统计信息。这对于监控网络活动、分析网络性能以及排除网络相关问题非常有用。

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Linux817 shell:until,nfs,random

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