取经之路 - 长连接和短链接

取经之路 - 长连接和短链接

本质上是TCP的长连接和短链接

HTTP是一个应用层协议

TCP是一个传输层协议

IP是一个网络层协议

TCP解决如何在IP层上可靠的传输数据

HTTP是一个无状态的协议,对事务的处理没有记忆能力

HTTP/1.0默认使用短链接

HTTP/1.1起默认使用长连接 通过请求头设置: connection: keep-alive

长连接

  • keep-alive保持一段时间的连接
  • 详解 keep-alive
如果一个给定的连接在两小时内没有任何的动作
	则服务器就向客户发一个探测报文段,客户主机必须处于以下4个状态之一:

        客户主机依然正常运行,并从服务器可达。
			客户的TCP响应正常,而服务器也知道对方是正常的,服务器在两小时后将保活定时器复位。

        客户主机已经崩溃,并且关闭或者正在重新启动。
			在任何一种情况下,客户的TCP都没有响应。服务端将不能收到对探测的响应,并在75秒后超时。
			服务器总共发送10个这样的探测 ,每个间隔75秒。如果服务器没有收到一个响应,
			它就认为客户主机已经关闭并终止连接。

        客户主机崩溃并已经重新启动。
			服务器将收到一个对其保活探测的响应,这个响应是一个复位,使得服务器终止这个连接。

        客户机正常运行,但是服务器不可达。
			这种情况与2类似,TCP能发现的就是没有收到探查的响应

短链接

  • 任务结束,连接断开
  • 短连接一般只会在 client/server间传递一次读写操作
  • 优点:管理起来比较简单,存在的连接都是有用的连接,不需要额外的控制手段

TCP三次握手建立连接

TCP四次挥手断开连接

https://blog.youkuaiyun.com/printf123scanf/article/details/105095919

优缺点

  • 可以省去较多的TCP建立和关闭的操作,减少浪费,节约时间

  • 存活功能的探测周期太长

  • Client与server之间的连接如果一直不关闭的话,会存在一个问题,随着客户端连接越来越多,server早晚有扛不住的时候

  • 管理较为简单

  • 如果客户请求频繁,将在TCP的建立和关闭操作上浪费时间和带宽

合适选择使用

  • 长连接多用于操作频繁,点对点的通讯,而且连接数不能太多情况
  • 像WEB网站的http服务一般都用短链接
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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