【转载】TCP粘包问题分析及解决

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本文深入探讨了TCP粘包现象的原因及其对应用层数据传输的影响，并提供了几种有效的解决方案。通过理解粘包产生的背景，读者可以更好地掌握如何在实际开发中避免这一问题。
【转载】 TCP粘包问题分析和解决（全）
历乱的日记簿
05-17 216
TCP通信粘包问题分析和解决（全） 在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据，合并成一个大的数据块，然后进行封包。这样，接收端，就难于分辨出来了，必须提供科学的拆包机制。 对于UDP，不会使用块的合并优化算法，这样，实际上目前认为，是由于UDP支持的是一对多的模式，所以接收端的
TCP粘包，拆包及解决方法
猛犸象
07-01 4481
在进行Java NIO学习时，发现，如果客户端连续不断的向服务端发送数据包时，服务端接收的数据会出现两个数据包粘在一起的情况，这就是TCP协议中经常会遇到的粘包以及拆包的问题。 我们都知道TCP属于传输层的协议，传输层除了有TCP协议外还有UDP协议。那么UDP是否会发生粘包或拆包的现象呢？答案是不会。UDP是基于报文发送的，从UDP的帧结构可以看出，在UDP首部采用了16bit来指示UDP数据报文的长度，因此在应用层能很好的将不同的数据报文区分开，从而避免粘包和拆包的问题。而TCP是基于字节流的，虽然应用
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fuzhenglai的博客
07-11 667
TCP通信粘包问题分析和解决（全） 在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据，合并成一个大的数据块，然后进行封包。这样，接收端，就难于分辨出来了，必须提供科学的
TCP粘包问题分析和解决（全）
diaoqu4574的博客
10-06 104
TCP通信粘包问题分析和解决（全） 在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据，合并成一个大的数据块，然后进行封包。这样，接收端，就难于分辨出来了，必须提供...
【转载】TCP粘包问题分析和解决（全）
weixin_33852020的博客
10-30 97
TCP通信粘包问题分析和解决（全） 在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多次间隔较小、数据量小的数据，合并成一个大的数据块，然后进行封包。这样，接收端，就难于分辨出来了，必须提供科学的拆包机...
TCP通信粘包问题分析和解决
aaronthon的博客
01-24 163

 
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 在socket网络程序中，TCP和UDP分别是面向连接和非面向连接的。因此TCP的socket编程，收发两端（客户端和服务器端）都要有成对的socket，因此，发送端为了将多个发往接收端的包，更有效的发到对方，使用了优化方法（Nagle算法），将多...
TCP粘包问题解决
Candyerer的博客
03-26 237
1.1 描述背景 采用TCP协议进行网络数据传送的软件设计中，普遍存在粘包问题。 这主要是由于现代操作系统的网络传输机制所产生的。我们知道，网络通信采用的套接字(socket)技术，其实现实际是由系统内核提供一片连续缓存(流缓冲)来实现应用层程序与网卡接口之间的中转功能。 多个数据包被连续存储于连续的缓存中，在对数据包进行读取时由于无法确定发生方的发送边界，而采用某一估测值大小来进行数据读出，若双方的size不一致时就会使数据包的边界发生错位，导致读出错误的数据分包，进而曲解原始数据含义。 2.1 设计
QTcpSocket 及 TCP粘包分析
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Code搬运工
01-07 1万+
一、长连接与短连接1、长连接 Client方与Server方先建立通讯连接，连接建立后不断开， 然后再进行报文发送和接收。2、短连接 Client方与Server每进行一次报文收发交易时才进行通讯连接，交易完毕后立即断开连接。此种方式常用于一点对多点通讯，比如多个Client连接一个Server。二、什么时候需要考虑粘包问题?1、如果利用tcp每次发送数据，就与对方建立连接，然后双方
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qq_20999867的博客
09-20 613
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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