How to verify the peer socket is dead?

  • 前言

对于TCP/IP网络编程而言,我们在读写数据时,当然希望获知对端是否还活着!量子纠缠态当然很是理想,但是现实网络世界中,两个不可见端点互相通讯,确定对方还活着的方法就是不断询问!我问-你答, 我问-你不答,我就当你死了, 所以对于TCP/IP网络编程而言, read最好有timeout机制保护,避免server无限制浪费资源去等待可能早已失效的对端;若业务层需要及时感知对端已死, 则需要心跳包机制, 典型的牺牲空间换取时间!对于linux raw sokcet , epoll, (同步阻塞)std::net::tcpstream/(同步非阻塞)mio::net::tcpstream/(异步)tokio::net::tcpstream而言, 对其接口调用返回结果和errno的判断是必须的!以此来检测对端是否还活着!

但是这都建立在两端TCP/IP协议栈可以正常交互的基础之上,比如4次关闭握手等!如果对端突然断电,网线脱落等, 则远端不会得到通知, 除非远端一直在向本端发送心跳包!

TCP/IP协议不是轮询型协议, 它不会主动帮你探测对端是否还活着!它被设计的目标之一就是对网络不做太多假设, 比如一定可达之类!它只是按照路由协议尽可能地找路,如果没路可达(对端已死也是无路可达),它就通过ICMP向本端报告无路可达!

对于需要发送的数据包,它提供校验, 顺序, 确认/重发, 收发窗口等主要机制,尽可能保证传输的可靠性!所以它不是绝对可靠的!再次强调TCP/IP不是轮询型协议, 虽然你可以对socket 设定SO_KEEPALIVE选项,命令TCP/IP帮你定时向对端发送心跳包,从而尽早得知对端生死!但是这个频率默认是2小时左右发一次!后来据说可以设定这个时间间隔更小一些!但是我不太赞成让TCP/IP协议栈帮你做!最好在自己的业务层代码中实现!我查阅了一些资料,也做了一些小实验, 不全面, 所以不敢说一定严谨, 只是归总出来,以备日后我参考方便而已!对于read/write等操作返回的:0 、-1、Ok(n)、 Err(e)等不同取值情况的准确含义简单归纳一下

后续内容请看: https://github.com/yujinliang/rust_learn/tree/master/peer_socket_dead_check

### 解决方案概述 为了有效验证用户是否为人类,可以采用多层防护机制来增强安全性并防止自动化工具的滥用。一种有效的策略是结合使用实时验证码技术和传统验证码方法。 #### 实时验证码技术的应用 通过引入实时验证码,要求用户在限定时间内响应显示于设备屏幕上的随机问题,并需注视手机内置摄像头完成操作[^1]。这种方法利用了时间敏感性和视觉确认两个因素,使得AI或ML程序难以迅速作出反应,从而提高了身份验证的安全性。 ```python import cv2 from datetime import timedelta, datetime def verify_real_time(user_response_time): start_time = datetime.now() # Simulate capturing user's attention via webcam (pseudo-code) cap = cv2.VideoCapture(0) ret, frame = cap.read() end_time = datetime.now() elapsed_time = end_time - start_time if elapsed_time <= timedelta(seconds=5): # Assuming max allowed response time is 5 seconds return True else: return False ``` #### 使用动态验证码加强安全 除了实时验证码外,还可以实施动态变化的四位数验证码作为额外保护手段。每当调用`generate_verification_code()`函数时都会生成新的唯一码串,这有助于阻止恶意软件重复利用旧验证码进行非法访问尝试[^2]。 ```python import random import string def generate_verification_code(): chars = string.digits size = 4 return ''.join(random.choice(chars) for _ in range(size)) ``` #### 结合多种验证方式提升可靠性 考虑到不同场景下的需求差异,建议综合运用标准挑战验证与Turnstile验证这两种形式。前者侧重于图形匹配等直观测试;后者则更注重行为分析,比如鼠标移动轨迹、点击模式等特征提取,以此区分真人与机器人活动[^3]。
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