SOCKET CLOSE_WAIT状态的说明

回顾一下TCP/IP连建立断开,以及常见大量的TIME_WAIT和CLOSE_WAIT状态原因 连接建立和断开过程:   CLOSED: 表示初始状态。 LISTEN: 这个也是非常容易理解的一个状态,表示服务器端的某个SOCKET处于监听状态,可以接受连接了。 SYN_RCVD: 这个状态表示接受到了SYN报文,在正常情况下,这个状态是服务器端的SOCKET在建立TCP连接时的三次握手会话过程中的一个中间状态,很短暂,基本上用netstat你是很难看到这种状态的,除非你 阅读详情
CLOSE_WAIT出现的原因: 就是某一方在网络连接断开后,对等方没有检测到这个错误(对方断开)而没有调用 closesocket,导致了这个状态的出现;
 
断开连接的时候: 
      当发起主动关闭的左边这方发送一个FIN过去后,右边被动关闭的这方要回应一个ACK,这个ACK是TCP回应的(同时TCP向上层应用程序提交一个ERROR,导致上面的SOCKET的send或者recv返回SOCKET_ERROR),而不是应用程序发送的,此时,被动关闭的一方就处于CLOSE_WAIT状态了。如果此时被动关闭的这一方不再继续调用closesocket,那么他就不会发送接下来的FIN,导致自己老是处于CLOSE_WAIT。只有被动关闭的这一方调用了closesocket,才会发送一个FIN给主动关闭的这一方,同时也使得自己的状态变迁为LAST_ACK,待接收到主动关闭方发送的ACK后,才会将SOCKET置为CLOSED。
    
检测到SOCKET_ORROR 则主动调用closesocket() 关闭套接字; 
***************************************************************
首先我们知道,如果我们的 Client 程序处于 CLOSE_WAIT 状态的话,说明套接字是被动关闭的!
因为如果是 Server 端主动断掉当前连接的话,那么双方关闭这个 TCP 连接共需要四个 packet :
       Server ---> FIN ---> Client
       Server <--- ACK <--- Client
    这 时候 Server 端处于 FIN_WAIT_2 状态;而我们的程序处于 CLOSE_WAIT 状态。
       Server <--- FIN <--- Client
这 时 Client 发送 FIN 给 Server , Client 就置为 LAST_ACK 状 态。
        Server ---> ACK ---> Client
Server 回应了 ACK ,那么 Client 的套接字才会真正置为 CLOSED 状态。

我们的程序处于 CLOSE_WAIT 状态,而不是 LAST_ACK 状 态 ,说明还没有发 FIN 给 Server ,那么可能是在关闭连接之前还有许多数据要发送或者其他事要做,导致没有发这个 FIN packet 。
原因知道了,那么为什么不发 FIN 包呢,难道会在关闭己方连接前有那么多事情要做吗?
还有一个问题,为什么有数千个连接都处于这个状态呢?难道那段时间内,服务器端总是主动拆除我们的连接吗?
不管怎么样,我们必须防止类似情况再度发生!
首先,我们要防止不断开辟新的 端口 ,这可以通过设置 SO_REUSEADDR 套接字选项做到:
重用本地地址和端口
以前我总是一个端口不行,就换一个新的使用,所以导致让数千个端口进入 CLOSE_WAIT 状态。如果下次还发生这种尴尬状况,我希望加一个限定,只是当前这个端口处于 CLOSE_WAIT 状态!
在调用
sockConnected = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
之后,我们要设置该套接字的选项来重用:
/// 允许重用本地地址和端口:
/// 这样的好处是,即使socket断了,调用前面的socket函数也不会占用另一个,而是始终就是一个端口
/// 这样防止socket始终连接不上,那么按照原来的做法,会不断地换端口。
int nREUSEADDR = 1;
setsockopt(sockConnected,
              SOL_SOCKET,
              SO_REUSEADDR,
              (const char*)&nREUSEADDR,
              sizeof(int));
教科书上是这么说的:这样,假如服务器关闭或者退出,造成本地地址和端口都处于 TIME_WAIT 状态,那么 SO_REUSEADDR 就显得非常有用。
也许我们无法避免被冻结在 CLOSE_WAIT 状态永远不出现,但起码可以保证不会占用新的端口。
其次,我们要设置 SO_LINGER 套接字选项:(相关介绍可参考:SO_LINGER 选项设置)
从容关闭还是强行关闭?
LINGER 是“拖延”的意思。
默认情况下 (Win2k) , SO_DONTLINGER 套接字选项的是 1 ; SO_LINGER 选项是, linger 为 {l_onoff : 0 , l_linger : 0} 。
如果在发送数据的过程中 (send() 没有完成,还有数据没发送 ) 而调用了 closesocket() ,以前我们一般采取的措施是“从容关闭”:
因为在退出服务或者每次重新建立 socket 之前,我都会先调用
/// 先将双向的通讯关闭
     shutdown(sockConnected, SD_BOTH);
     /// 安全起见,每次建立Socket连接前,先把这个旧连接关闭
closesocket(sockConnected);
我们这次要这么做:
设置 SO_LINGER 为零(亦即 linger 结构中的 l_onoff 域设为非零,但 l_linger 为 0 ) ,便不用担心 closesocket 调用进入“锁定”状态(等待完成),不论是否有排队数据未发送或未被确认。这种关闭方式称为“强行关闭”,因为套接字的虚电路立即被复位,尚未发出的所有数据都会丢失。在远端的 recv() 调用都会失败,并返回 WSAECONNRESET 错误。
在 connect 成功建立连接之后设置该选项:
linger m_sLinger;
m_sLinger.l_onoff = 1; // ( 在closesocket()调用,但是还有数据没发送完毕的时候容许逗留)
m_sLinger.l_linger = 0; // ( 容许逗留的时间为0秒)
setsockopt(sockConnected,
         SOL_SOCKET,
         SO_LINGER,
         (const char*)&m_sLinger,
         sizeof(linger));
总结
也许我们避免不了 CLOSE_WAIT 状态冻结的再次出现,但我们会使影响降到最小,希望那个重用套接字选项能够使得下一次重新建立连接时可以把 CLOSE_WAIT 状态踢掉。
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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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factor2000
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