HTTP报文详解

引用
学习Web开发不好好学习HTTP报文,将会“打拳不练功,到老一场空”,你花在犯迷糊上的时间比你沉下心来学习HTTP的时间肯定会多很多。

HTTP请求报文解剖  

HTTP请求报文由3部分组成( 请求行+请求头+请求体 ): 

 

下面是一个实际的请求报文: 

 

①是请求方法,GET和POST是最常见的HTTP方法,除此以外还包括DELETE、HEAD、OPTIONS、PUT、TRACE。不过,当前的大多数浏览器只支持GET和POST,Spring 3.0提供了一个HiddenHttpMethodFilter,允许你通过“_method”的表单参数指定这些特殊的HTTP方法(实际上还是通过POST提交表单)。服务端配置了HiddenHttpMethodFilter后,Spring会根据_method参数指定的值模拟出相应的HTTP方法,这样,就可以使用这些HTTP方法对处理方法进行映射了。 

②为请求对应的URL地址,它和报文头的Host属性组成完整的请求URL,③是协议名称及版本号。 

④是HTTP的报文头,报文头包含若干个属性,格式为“属性名:属性值”,服务端据此获取客户端的信息。 

⑤是报文体,它将一个页面表单中的组件值通过param1=value1&param2=value2的键值对形式编码成一个格式化串,它承载多个请求参数的数据。不但报文体可以传递请求参数,请求URL也可以通过类似于“/chapter15/user.html? param1=value1&param2=value2”的方式传递请求参数。 

对照上面的请求报文,我们把它进一步分解,你可以看到一幅更详细的结构图: 

 


引用
HttpWatch是强大的网页数据分析工具,安装后将集成到Internet Explorer工具栏中。它不用代理服务器或一些复杂的网络监控工具,就能抓取请求及响应的完整信息,包括Cookies、消息头、查询参数、响应报文等,是Web应用开发人员的必备工具。


HTTP请求报文头属性  

报文头属性是什么东西呢?我们不妨以一个小故事来说明吧。 

引用
快到中午了,张三丰不想去食堂吃饭,于是打电话叫外卖:老板,我要一份[鱼香肉丝],要12:30之前给我送过来哦,我在江湖湖公司研发部,叫张三丰。


这里,你要[鱼香肉丝]相当于HTTP报文体,而“12:30之前送过来”,你叫“张三丰”等信息就相当于HTTP的报文头。它们是一些附属信息,帮忙你和饭店老板顺利完成这次交易。 

请求HTTP报文和响应HTTP报文都拥有若干个报文关属性,它们是为协助客户端及服务端交易的一些附属信息。 


常见的HTTP请求报文头属性  

Accept  

请求报文可通过一个“Accept”报文头属性告诉服务端 客户端接受什么类型的响应。 

如下报文头相当于告诉服务端,俺客户端能够接受的响应类型仅为纯文本数据啊,你丫别发其它什么图片啊,视频啊过来,那样我会歇菜的~~~: 

Java代码   收藏代码
  1. Accept:text/plain  


Accept属性的值可以为一个或多个MIME类型的值,关于MIME类型,大家请参考: http://en.wikipedia.org/wiki/MIME_type  

Cookie  

客户端的Cookie就是通过这个报文头属性传给服务端的哦!如下所示: 
Java代码   收藏代码
  1. Cookie: $Version=1; Skin=new;jsessionid=5F4771183629C9834F8382E23BE13C4C  

服务端是怎么知道客户端的多个请求是隶属于一个Session呢?注意到后台的那个jsessionid=5F4771183629C9834F8382E23BE13C4C木有?原来就是通过HTTP请求报文头的Cookie属性的jsessionid的值关联起来的!(当然也可以通过重写URL的方式将会话ID附带在每个URL的后面哦)。 


Referer  

表示这个请求是从哪个URL过来的,假如你通过google搜索出一个商家的广告页面,你对这个广告页面感兴趣,鼠标一点发送一个请求报文到商家的网站,这个请求报文的Referer报文头属性值就是http://www.google.com。 
引用

唐僧到了西天. 
如来问:侬是不是从东土大唐来啊? 
唐僧:厉害!你咋知道的! 
如来:呵呵,我偷看了你的Referer... 


很多貌似神奇的网页监控软件(如著名的  我要啦 ),只要在你的网页上放上一段JavaScript,就可以帮你监控流量,全国访问客户的分布情况等报表和图表,其原理就是通过这个Referer及其它一些HTTP报文头工作的。 

Cache-Control  

对缓存进行控制,如一个请求希望响应返回的内容在客户端要被缓存一年,或不希望被缓存就可以通过这个报文头达到目的。 

如以下设置,相当于让服务端将对应请求返回的响应内容不要在客户端缓存: 
Java代码   收藏代码
  1. Cache-Control: no-cache  


其它请求报文头属性  

参见: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_header_fields  

如何访问请求报文头  

由于请求报文头是客户端发过来的,服务端当然只能读取了,以下是HttpServletRequest一些用于读取请求报文头的API: 

Java代码   收藏代码
  1. //获取请求报文中的属性名称  
  2. java.util.Enumeration<java.lang.String>   getHeaderNames();  
  3.   
  4. //获取指定名称的报文头属性的值  
  5. java.lang.String getHeader(java.lang.String name)   


由于一些请求报文头属性“太著名”了,因此HttpServletRequest为它们提供了VIP的API: 

Java代码   收藏代码
  1. //获取报文头中的Cookie(读取Cookie的报文头属性)  
  2.  Cookie[]   getCookies() ;  
  3.   
  4. //获取客户端本地化信息(读取 Accept-Language 的报文头属性)  
  5. java.util.Locale    getLocale()   
  6.   
  7. //获取请求报文体的长度(读取Content-Length的报文头属性)  
  8. int getContentLength();  


HttpServletRequest可以通过 
Java代码   收藏代码
  1. HttpSession getSession()   

获取请求所关联的HttpSession,其内部的机理是通过读取请求报文头中Cookie属性的JSESSIONID的值,在服务端的一个会话Map中,根据这个JSESSIONID获取对应的HttpSession的对象。(这样,你就不会觉得HttpSession很神秘了吧,你自己也可以做一个类似的会话管理   ) 

HTTP响应报文解剖  

响应报文结构  

HTTP的响应报文也由三部分组成( 响应行+响应头+响应体 ): 

 

以下是一个实际的HTTP响应报文: 

 

①报文协议及版本; 
②状态码及状态描述; 
③响应报文头,也是由多个属性组成; 
④响应报文体,即我们真正要的“干货”。 

响应状态码  

和请求报文相比,响应报文多了一个“响应状态码”,它以“清晰明确”的语言告诉客户端本次请求的处理结果。 

HTTP的响应状态码由5段组成: 

  • 1xx 消息,一般是告诉客户端,请求已经收到了,正在处理,别急...
  • 2xx 处理成功,一般表示:请求收悉、我明白你要的、请求已受理、已经处理完成等信息.
  • 3xx 重定向到其它地方。它让客户端再发起一个请求以完成整个处理。
  • 4xx 处理发生错误,责任在客户端,如客户端的请求一个不存在的资源,客户端未被授权,禁止访问等。
  • 5xx 处理发生错误,责任在服务端,如服务端抛出异常,路由出错,HTTP版本不支持等。


以下是几个常见的状态码: 

200 OK  

你最希望看到的,即处理成功! 

303 See Other  

我把你redirect到其它的页面,目标的URL通过响应报文头的Location告诉你。 
引用
悟空:师傅给个桃吧,走了一天了  
唐僧:我哪有桃啊!去王母娘娘那找吧


304 Not Modified  

告诉客户端,你请求的这个资源至你上次取得后,并没有更改,你直接用你本地的缓存吧,我很忙哦,你能不能少来烦我啊! 

404 Not Found  

你最不希望看到的,即找不到页面。如你在google上找到一个页面,点击这个链接返回404,表示这个页面已经被网站删除了,google那边的记录只是美好的回忆。 

500 Internal Server Error  

看到这个错误,你就应该查查服务端的日志了,肯定抛出了一堆异常,别睡了,起来改BUG去吧! 


其它的状态码参见: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_status_codes  


有些响应码,Web应用服务器会自动给生成。你可以通过HttpServletResponse的API设置状态码: 

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  1. //设置状态码,状态码在HttpServletResponse中通过一系列的常量预定义了,如SC_ACCEPTED,SC_OK  
  2. void    setStatus(int sc)   


常见的HTTP响应报文头属性  

Cache-Control  

响应输出到客户端后,服务端通过该报文头属告诉客户端如何控制响应内容的缓存。 

下面,的设置让客户端对响应内容缓存3600秒,也即在3600秒内,如果客户再次访问该资源,直接从客户端的缓存中返回内容给客户,不要再从服务端获取 (当然,这个功能是靠客户端实现的,服务端只是通过这个属性提示客户端“应该这么做”,做不做,还是决定于客户端,如果是自己宣称支持HTTP的客户端,则就应该这样实现) 。 

Java代码   收藏代码
  1. Cache-Control: max-age=3600  


ETag  

一个代表响应服务端资源(如页面)版本的报文头属性,如果某个服务端资源发生变化了,这个ETag就会相应发生变化。它是Cache-Control的有益补充,可以让客户端“更智能”地处理什么时候要从服务端取资源,什么时候可以直接从缓存中返回响应。 

关于ETag的说明,你可以参见: http://en.wikipedia.org/wiki/HTTP_ETag 。 
Spring 3.0还专门为此提供了一个org.springframework.web.filter.ShallowEtagHeaderFilter(实现原理很简单,对JSP输出的内容MD5,这样内容有变化ETag就相应变化了),用于生成响应的ETag,因为这东东确实可以帮助减少请求和响应的交互。 

下面是一个ETag: 
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  1. ETag: "737060cd8c284d8af7ad3082f209582d"  


Location  

我们在JSP中让页面Redirect到一个某个A页面中,其实是让客户端再发一个请求到A页面,这个需要Redirect到的A页面的URL,其实就是通过响应报文头的Location属性告知客户端的,如下的报文头属性,将使客户端redirect到iteye的首页中: 

Java代码   收藏代码
  1. Location: http://www.iteye.com  


Set-Cookie  

服务端可以设置客户端的Cookie,其原理就是通过这个响应报文头属性实现的: 

Java代码   收藏代码
  1. Set-Cookie: UserID=JohnDoe; Max-Age=3600; Version=1  



其它HTTP响应报文头属性  

更多其它的HTTP响应头报文,参见: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_HTTP_header_fields  


如何写HTTP请求报文头  

在服务端可以通过HttpServletResponse的API写响应报文头的属性: 

Java代码   收藏代码
  1. //添加一个响应报文头属性  
  2. void    setHeader(String name, String value)   


象Cookie,Location这些响应都是有福之人,HttpServletResponse为它们都提供了VIP版的API: 
Java代码   收藏代码
  1. //添加Cookie报文头属性  
  2. void addCookie(Cookie cookie)   
  3.   
  4. //不但会设置Location的响应报文头,还会生成303的状态码呢,两者天仙配呢  
  5. void    sendRedirect(String location)   

计算机网络——HTTP协议详解(上) 计算机网络HTTP协议部分详解,包括HTTP协议简单介绍、HTTP请求、HTTP响应 阅读详情

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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")

HTTP 请求报文详解

一、通过 Fiddler 抓包看到接口请求数据 1512 x 630 1917 x 799 二、抓包数据分析 上面这一块叫请求报文 984 x 294 下面这一块叫响应报文 1401 x 314 三、请求报文图解分析 1222 x 418 请求行部分: POST:请求方法https://openapiv52.ketangpai.com//UserApi/login :请求地址 HTTP/1.1:HTTP 版本 请求头部分: 2.1、Host: openap

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