再叙TIME_WAIT

再叙TIME_WAIT

之所以起这样一个题目是因为很久以前我曾经写过一篇介绍TIME_WAIT的文章,不过当时基本属于浅尝辄止,并没深入说明问题的来龙去脉,碰巧这段时间反复被别人问到相关的问题,让我觉得有必要全面总结一下,以备不时之需。

讨论前大家可以拿手头的服务器摸摸底,记住「ss」比「netstat」快:

shell> ss -ant | awk '
    NR>1 {++s[$1]} END {for(k in s) print k,s[k]}
'

如果你只是想单独查询一下TIME_WAIT的数量,那么还可以更简单一些:

shell> cat /proc/net/sockstat

我猜你一定被巨大无比的TIME_WAIT网络连接总数吓到了!以我个人的经验,对于一台繁忙的Web服务器来说,如果主要以短连接为主,那么其TIME_WAIT网络连接总数很可能会达到几万,甚至十几万。虽然一个TIME_WAIT网络连接耗费的资源无非就是一个端口、一点内存,但是架不住基数大,所以这始终是一个需要面对的问题。

为什么会存在TIME_WAIT?

TCP在建立连接的时候需要握手,同理,在关闭连接的时候也需要握手。为了更直观的说明关闭连接时握手的过程,我们引用「The TCP/IP Guide」中的例子

TCP Close

TCP Close

因为TCP连接是双向的,所以在关闭连接的时候,两个方向各自都需要关闭。先发FIN包的一方执行的是主动关闭;后发FIN包的一方执行的是被动关闭。主动关闭的一方会进入TIME_WAIT状态,并且在此状态停留两倍的MSL时长。

穿插一点MSL的知识:MSL指的是报文段的最大生存时间,如果报文段在网络活动了MSL时间,还没有被接收,那么会被丢弃。关于MSL的大小,RFC 793协议中给出的建议是两分钟,不过实际上不同的操作系统可能有不同的设置,以Linux为例,通常是半分钟,两倍的MSL就是一分钟,也就是60秒,并且这个数值是硬编码在内核中的,也就是说除非你重新编译内核,否则没法修改它:

#define TCP_TIMEWAIT_LEN (60*HZ)

如果每秒的连接数是一千的话,那么一分钟就可能会产生六万个TIME_WAIT。

为什么主动关闭的一方不直接进入CLOSED状态,而是进入TIME_WAIT状态,并且停留两倍的MSL时长呢?这是因为TCP是建立在不可靠网络上的可靠的协议。例子:主动关闭的一方收到被动关闭的一方发出的FIN包后,回应ACK包,同时进入TIME_WAIT状态,但是因为网络原因,主动关闭的一方发送的这个ACK包很可能延迟,从而触发被动连接一方重传FIN包。极端情况下,这一去一回,就是两倍的MSL时长。如果主动关闭的一方跳过TIME_WAIT直接进入CLOSED,或者在TIME_WAIT停留的时长不足两倍的MSL,那么当被动关闭的一方早先发出的延迟包到达后,就可能出现类似下面的问题:

  • 旧的TCP连接已经不存在了,系统此时只能返回RST包
  • 新的TCP连接被建立起来了,延迟包可能干扰新的连接

不管是哪种情况都会让TCP不再可靠,所以TIME_WAIT状态有存在的必要性。

如何控制TIME_WAIT的数量?

从前面的描述我们可以得出这样的结论:TIME_WAIT这东西没有的话不行,不过太多可能也是个麻烦事。下面让我们看看有哪些方法可以控制TIME_WAIT数量,这里只说一些常规方法,另外一些诸如SO_LINGER之类的方法太过偏门,略过不谈。

ip_conntrack:顾名思义就是跟踪连接。一旦激活了此模块,就能在系统参数里发现很多用来控制网络连接状态超时的设置,其中自然也包括TIME_WAIT:

shell> modprobe ip_conntrack
shell> sysctl net.ipv4.netfilter.ip_conntrack_tcp_timeout_time_wait

我们可以尝试缩小它的设置,比如十秒,甚至一秒,具体设置成多少合适取决于网络情况而定,当然也可以参考相关的案例。不过就我的个人意见来说,ip_conntrack引入的问题比解决的还多,比如性能会大幅下降,所以不建议使用。

tcp_tw_recycle:顾名思义就是回收TIME_WAIT连接。可以说这个内核参数已经变成了大众处理TIME_WAIT的万金油,如果你在网络上搜索TIME_WAIT的解决方案,十有八九会推荐设置它,不过这里隐藏着一个不易察觉的陷阱

当多个客户端通过NAT方式联网并与服务端交互时,服务端看到的是同一个IP,也就是说对服务端而言这些客户端实际上等同于一个,可惜由于这些客户端的时间戳可能存在差异,于是乎从服务端的视角看,便可能出现时间戳错乱的现象,进而直接导致时间戳小的数据包被丢弃。参考:tcp_tw_recycle和tcp_timestamps导致connect失败问题

tcp_tw_reuse:顾名思义就是复用TIME_WAIT连接。当创建新连接的时候,如果可能的话会考虑复用相应的TIME_WAIT连接。通常认为「tcp_tw_reuse」比「tcp_tw_recycle」安全一些,这是因为一来TIME_WAIT创建时间必须超过一秒才可能会被复用;二来只有连接的时间戳是递增的时候才会被复用。官方文档里是这样说的:如果从协议视角看它是安全的,那么就可以使用。这简直就是外交辞令啊!按我的看法,如果网络比较稳定,比如都是内网连接,那么就可以尝试使用。

不过需要注意的是在哪里使用,既然我们要复用连接,那么当然应该在连接的发起方使用,而不能在被连接方使用。举例来说:客户端向服务端发起HTTP请求,服务端响应后主动关闭连接,于是TIME_WAIT便留在了服务端,此类情况使用「tcp_tw_reuse」是无效的,因为服务端是被连接方,所以不存在复用连接一说。让我们延伸一点来看,比如说服务端是PHP,它查询另一个MySQL服务端,然后主动断开连接,于是TIME_WAIT就落在了PHP一侧,此类情况下使用「tcp_tw_reuse」是有效的,因为此时PHP相对于MySQL而言是客户端,它是连接的发起方,所以可以复用连接。

说明:如果使用tcp_tw_reuse,请激活tcp_timestamps,否则无效。

tcp_max_tw_buckets:顾名思义就是控制TIME_WAIT总数。官网文档说这个选项只是为了阻止一些简单的DoS攻击,平常不要人为的降低它。如果缩小了它,那么系统会将多余的TIME_WAIT删除掉,日志里会显示:「TCP: time wait bucket table overflow」。

需要提醒大家的是物极必反,曾经看到有人把「tcp_max_tw_buckets」设置成0,也就是说完全抛弃TIME_WAIT,这就有些冒险了,用一句围棋谚语来说:入界宜缓。

有时候,如果我们换个角度去看问题,往往能得到四两拨千斤的效果。前面提到的例子:客户端向服务端发起HTTP请求,服务端响应后主动关闭连接,于是TIME_WAIT便留在了服务端。这里的关键在于主动关闭连接的是服务端!在关闭TCP连接的时候,先出手的一方注定逃不开TIME_WAIT的宿命,套用一句歌词:把我的悲伤留给自己,你的美丽让你带走。如果客户端可控的话,那么在服务端打开KeepAlive,尽可能不让服务端主动关闭连接,而让客户端主动关闭连接,如此一来问题便迎刃而解了。

参考文档:

  1. tcp短连接TIME_WAIT问题解决方法大全(1)——高屋建瓴
  2. tcp短连接TIME_WAIT问题解决方法大全(2)——SO_LINGER
  3. tcp短连接TIME_WAIT问题解决方法大全(3)——tcp_tw_recycle
  4. tcp短连接TIME_WAIT问题解决方法大全(4)——tcp_tw_reuse
  5. tcp短连接TIME_WAIT问题解决方法大全(5)——tcp_max_tw_buckets
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig import torch import os import time from huggingface_hub import snapshot_download # 设置国内镜像源(关键修改) os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 配置4-bit量化 bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, bnb_4bit_use_double_quant=True ) # 国内可用的模型镜像(中文优化版) MODEL_NAME = "Lin-Chen/ShareGPT4V-7B" # 推荐使用这个 # 备选模型: # "OpenLMLab/LLaVA-7B-v1.5" # "SkyWork/LLaVA-1.5-7B" def load_model_with_retry(max_retries=3): """带重试机制的模型加载函数""" for attempt in range(max_retries): try: print(f"尝试加载模型 (第 {attempt+1} 次)...") # 尝试从缓存加载 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( MODEL_NAME, quantization_config=bnb_config, device_map="auto", trust_remote_code=True, resume_download=True, # 支持断点续传 local_files_only=attempt > 0 # 首次失败后尝试本地文件 ) return model except Exception as e: print(f"加载失败: {str(e)}") if attempt < max_retries - 1: # 首次失败时尝试手动下载 if attempt == 0: print("尝试通过镜像源手动下载模型...") try: snapshot_download( repo_id=MODEL_NAME, local_dir=f"./{MODEL_NAME.split('/')[-1]}", resume_download=True, max_workers=4 ) except Exception as dl_e: print(f"下载失败: {str(dl_e)}") wait_time = 10 * (attempt + 1) print(f"{wait_time}秒后重试...") time.sleep(wait_time) raise RuntimeError(f"无法加载模型,请检查网络连接或手动下载") print("正在初始化模型,请耐心等待...") model = load_model_with_retry() # 显存使用报告 allocated = torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3 reserved = torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3 print(f"模型加载完成!显存占用: {allocated:.2f} GB (总保留: {reserved:.2f} GB)") # 额外诊断信息 print("\n==== 系统诊断 ====") print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") print(f"当前设备: {torch.cuda.current_device()}") print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}"),分析这个
最新发布
07-12
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值