TCP 拆包、粘包

本文详细解析了TCP协议中的粘包和拆包现象,包括其产生的原因和常见场景,如数据大于TCP发送缓冲区剩余空间导致的拆包,以及应用层未及时处理接收缓冲区数据引发的粘包。并提供了几种解决方案,如通过首部包含数据长度信息、固定数据包长度和使用分界标记等手段,帮助应用层正确处理数据。

拆包、粘包举例

比如发送端要往接收端发送2个数据包
1.收到2个数据包,没发送拆包和粘包情况;
2.收到1个数据包,TCP把2个数据包合成1个发送给接收端了,这样应用层不能处理合成1个的两个数据包,应用层不知道两个数据包之间的分隔在哪,所以很难处理,这是粘包问题;
3.收到2个数据包,但1个数据包产生了粘包(发送端的1个半数据包),另1个数据包产生了拆包(只有发送端中1个数据包的半个包),这样应用层也是很难处理粘包、拆包的;

粘包、拆包发生原因

发生TCP粘包或拆包有很多原因,现列出常见的几点,可能不全面,欢迎补充,

1、要发送的数据大于TCP发送缓冲区剩余空间大小,将会发生拆包。

2、待发送数据大于MSS(最大报文长度),TCP在传输前将进行拆包。

3、要发送的数据小于TCP发送缓冲区的大小,TCP将多次写入缓冲区的数据一次发送出去,将会发生粘包。

4、接收数据端的应用层没有及时读取接收缓冲区中的数据,将发生粘包。

 

解决

由于TCP是不知道应用层的数据包的分界的,所以我们应用层是决定不了传输层对数据包拆包还是粘包,不过应用层可以通应用层协议栈设计给数据包加分界标记,来处理最后接收到的数据,不管拆分还是粘包都可以处理好。

1.发送端给数据包增加首部,首部包含数据包中数据的长度,这样接收端的应用层接收数据后,根据首部中的长度就知道数据的实际长度了,可以很好处理数据了。
通常设计思路,比如第1个字段使用32int表示数据的长度,接着是数据内容。
2.设置数据包的长度为固定的长度,不够数据则以空格填补;
3.应用层在发送每个数据包时,给每个数据包加分界标记,比如回车换行.

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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