Mycat传输层学习分析

本地进程间Socket通信解析

本地进程间socket通信是不经过网卡的,这一点源码分析测试时要注意。

【转】
本机的报文的路径是这样的:
应用层-> socket接口 -> 传输层(tcp/udp报文) -> 网络层 -> back to 传输层 -> backto socket接口 -.> 传回应用程序

在网络层,会在路由表查询路由,路由表(软件路由,真正的转发需要依靠硬件路由,这里路由表包括快速转发表和FIB表)初始化时会保存主机路由(host route,or 环回路由), 查询(先匹配mask,再匹配ip,localhost路由在路由表最顶端,最优先查到)后发现不用转发就不用走中断,不用发送给链接层了,不用发送给网络设备(网卡)。像网卡发送接收报文一样,走相同的接收流程,只不过net device是loopback device,最后发送回应用程序。这一套流程当然和转发和接收外网报文一样,都要经过内核协议栈的处理,不同的是本机地址不用挂net device.

通过WireShark网络抓包,分析mycat的通信内容,以便后续分析mycat的网络传输层架构。
这里写图片描述
图1
这里写图片描述
图2
图1和图2对比,可以看出mysql和mycat连接建立时,通信包是完全一致的。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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