7.2 Shutdown系统调用

本文介绍了Linux系统中shutdown系统调用如何用于关闭TCP连接,详细解析了内核函数和其在不同阶段如何操作。当连接未完成建立时,shutdown会触发tcp_disconnect断开连接;在连接建立后,根据应用进程选择的关闭模式,shutdown可能在tcp_recvmsg中返回,不读取数据。此外,close系统调用也可实现同时关闭读写并释放socket资源。

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        当应用进程不想再接收数据时,就可以关闭TCP连接。关闭的方式有两种:如果进程既不想发送数据,也不想接收数据,则可以选择完全关闭;如果进程不想发送数据,但仍可以接收数据,可以执行“半关闭”。

        关闭TCP连接可以使用shutdown系统调用:

int shutdown(int sockfd, int how);
        sockfd是要关闭的TCP socket的文件描述符,how是用来指定关闭方式:为SHUT_RD则关闭收包,为SHUT_WR则关闭发包,为SHUT_RDWR则都关闭。

        shutdown系统调用对应的内核函数为:


1932 SYSCALL_DEFINE2(shutdown, int, fd, int, how)
1933 {
1934     int err, fput_needed;
1935     struct socket *sock;
1936
1937     sock = sockfd_lookup_light(fd, &err, &fput_needed);
1938     if (sock != NULL) {  
1939         err = security_socket_shutdown(sock, how);
1940         if (!err)
1941             err = sock->ops->shutdown(sock, how); //指向inet_shutdown函数
1942         fput_light(sock->file, fput_needed);
1943     }
1944     return err;
1945 }
            inet_shutdown函数:
 811 int inet_shutdown(struct socket *sock, int how)
 812 {   
 813     struct sock *sk = sock->sk;
 814     int err = 0;   
 815     
 816     /* This should really check to make sure
 817      * the socket is a TCP socket. (WHY AC...)
 818      */
 819     how++; /* maps 0->1 has the advantage of making bit 1 rcvs and
 820                1->2 bit 2 snds.         
 821                2->3 */
 822     if ((how & ~SHUTDOWN_MASK) || !how) /* MAXINT->0 */
 823         return -EINVAL;
 824     
 825     lock_sock(sk);
 826     if (sock->state == SS_CONNECTING) {  //连接建立尚未完成
 827         if ((1 << sk->sk_state) &
 828             (TCPF_SYN_SENT | TCPF_SYN_RECV | TCPF_CLOSE))
 829             sock->state = SS_DISCONNECTING;
 830         else
 831             sock->state = SS_CONNECTED;
 832     }
 833     
 834     switch (sk->sk_state) {
 835     case TCP_CLOSE:
 836         err = -ENOTCONN;
 837         /* Hack to wake up other listeners, who can poll for
 838            POLLHUP, even on eg. unconnected UDP sockets -- RR */
 839     default: //TCP_ESTABLISHED状态下关闭连接会到达这里
 840         sk->sk_shutdown |= how;
 841         if (sk->sk_prot->shutdown)
 842             sk->sk_prot->shutd
import java.io.*; import java.nio.ByteBuffer; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.*; import java.util.concurrent.*; public class EnhancedMp3Processor { // 通道数据容器(包含缓冲区+最后更新时间) private static class ChannelData { ByteArrayOutputStream buffer = new ByteArrayOutputStream(); long lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); } private final ConcurrentHashMap<Integer, ChannelData> channelMap = new ConcurrentHashMap<>(); private final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmssSSS"); private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1); private static final long TIMEOUT_MS = 30000; // 30秒超时 public EnhancedMp3Processor() { // 启动超时检测任务 scheduler.scheduleAtFixedRate(this::checkTimeouts, TIMEOUT_MS, TIMEOUT_MS, TimeUnit.MILLISECONDS); } public void processPacket(byte[] packetData) throws IOException { // 基础校验逻辑保持不变... ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(packetData); // 跳过包头校验等原有逻辑... byte status = buffer.get(); int channel = Byte.toUnsignedInt(buffer.get()); ChannelData channelData = channelMap.computeIfAbsent(channel, k -> new ChannelData()); // 更新最后活跃时间 channelData.lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); // 写入数据 byte[] audioData = new byte[1024]; buffer.get(audioData); channelData.buffer.write(audioData); // 正常结束处理 if (status == 0) { saveAndClean(channel, channelData.buffer); channelMap.remove(channel); } } // 超时检测方法 private void checkTimeouts() { long now = System.currentTimeMillis(); Iterator<Map.Entry<Integer, ChannelData>> it = channelMap.entrySet().iterator(); while (it.hasNext()) { Map.Entry<Integer, ChannelData> entry = it.next(); ChannelData data = entry.getValue(); if (now - data.lastUpdateTime > TIMEOUT_MS) { try { saveAndClean(entry.getKey(), data.buffer); it.remove(); System.out.println("超时强制保存通道: " + entry.getKey()); } catch (IOException e) { System.err.println("超时保存失败: " + e.getMessage()); } } } } // 带异常处理的保存方法 private void saveAndClean(int channel, ByteArrayOutputStream baos) throws IOException { if (baos.size() == 0) return; String timestamp = dateFormat.format(new Date()); String filename = channel + "_" + timestamp + ".mp3"; try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filename)) { baos.writeTo(fos); } finally { baos.reset(); } } public void shutdown() { scheduler.shutdown(); // 关闭前保存所有剩余数据 channelMap.forEach((k, v) -> { try { saveAndClean(k, v.buffer); } catch (IOException e) { /* 记录日志 */ } }); } }实际上,一台设备有六路,每一路每秒可发送4万多数据包,六路可同时发送,现场有30台设备,这段代码,是否在这种场景下可以使用?
03-08
<think>嗯,用户给了一个Java代码的EnhancedMp3Processor类,问在特定场景下是否适用。场景是:一台设备有六路,每路每秒发送4万多个数据包,六路同时发送,现场有30台设备。需要分析这段代码能否应对。 首先,我得理解代码的功能。看起来这个类是用来处理MP3数据包的,可能来自多个通道。每个数据包处理后保存为文件。关键点在于并发处理和数据存储的效率,以及资源管理。 用户提到的数据量很大。每路每秒4万包,六路就是24万包/秒/设备,30台设备的话,总共有720万包/秒。这数字很高,需要考虑代码的性能和资源消耗。 看代码结构,用了ConcurrentHashMap来存储通道数据,每个通道对应一个ChannelData,包含缓冲区和最后更新时间。处理数据包时,更新缓冲区,超时检测线程定期检查并保存超时的数据。 首先,内存方面,每个数据包有1024字节的音频数据。如果每秒处理24万包,每包1KB,那么每设备每秒需要约240MB内存。30台设备的话就是7200MB,也就是7GB/秒,这显然内存会迅速耗尽,导致OOM错误。因为ChannelData的缓冲区是ByteArrayOutputStream,持续写入而不及时清理的话,内存增长非常快。 然后看ConcurrentHashMap的使用。虽然ConcurrentHashMap是线程安全的,但在高并发下,尤其是频繁的computeIfAbsent操作,可能会有锁竞争问题。每个数据包都会访问map,可能导致性能瓶颈。另外,超时检测的迭代器在遍历时,如果数据量大,也会占用较多时间,影响整体处理速度。 线程池方面,ScheduledExecutorService用了单线程,可能处理超时任务不够及时,尤其是在大量通道需要检测时,单线程可能成为瓶颈。超时检测每30秒执行一次,但如果数据量太大,遍历所有通道可能需要较长时间,导致检测不及时。 IO方面,保存文件使用FileOutputStream,每次保存都会写文件。如果同时有大量通道超时或被正常结束,频繁的文件写入操作可能导致磁盘IO过载,特别是多个设备同时运行时,IO压力更大。 另外,ByteArrayOutputStream的write操作是同步的,当多个线程同时写入同一个通道的缓冲区时,可能会有锁竞争,但代码中每个通道的数据处理是否会被多个线程同时处理?processPacket方法是否被多线程调用?如果外部调用是并发的,同一通道可能被多个线程处理,导致缓冲区写入冲突,因为ChannelData实例是每个通道一个,但不同数据包可能在不同的线程中被处理到同一个通道。例如,同一通道的两个数据包同时到达,两个线程都会操作同一个ChannelData的buffer,而ByteArrayOutputStream的write方法不是线程安全的,这会导致数据损坏。 所以,这里存在线程安全问题。ConcurrentHashMap保证了通道的原子性获取,但同一个ChannelData实例的buffer被多个线程同时写入时,没有同步机制,会导致数据混乱。需要检查processPacket方法是否会被多线程调用,如果是,则需要为每个ChannelData的buffer添加同步措施,比如使用synchronized块。 此外,超时检测线程在遍历channelMap时,如果同时有processPacket在修改map,虽然ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的,不会抛出异常,但可能无法及时反映最新变化。不过,代码中在超时检测时使用iterator.remove(),而processPacket中使用channelMap.remove(),可能不会有太大问题,但需要确认ConcurrentHashMap的并发操作是否安全。 再者,每个数据包处理时,都会从ByteBuffer读取1024字节的音频数据。如果实际数据包大小不足,buffer.get(audioData)可能会抛出BufferUnderflowException。代码中是否处理了这种情况?原代码中的注释提到“基础校验逻辑保持不变...”,但实际校验部分可能被省略,导致潜在异常未被捕获,进而影响程序稳定性。 还有,shutdown方法中关闭scheduler后,遍历channelMap并保存数据,但如果在保存过程中有新的数据包被处理,可能会出现问题。需要确保在shutdown时,所有处理已停止,避免并发修改。 针对用户的高并发场景,总结问题点: 1. 内存消耗巨大,无法处理高数据量,导致OOM。 2. ConcurrentHashMap在高并发下的性能问题。 3. ChannelData.buffer的线程不安全写入。 4. 文件IO压力过大,无法应对大量写入请求。 5. 单线程超时检测可能成为瓶颈。 6. 数据包处理可能存在的异常未处理。 改进建议可能包括: - 限制缓冲区大小,定期写入文件,避免内存累积。 - 使用更高效的数据结构,比如分块存储或直接写入文件,减少内存占用。 - 对每个ChannelData的buffer添加同步机制或使用线程安全的缓冲区。 - 采用异步IO或批量写入,减少磁盘压力。 - 增加异常处理,确保数据包格式正确。 - 分布式处理,将不同设备或通道分散到不同处理器节点。</think>该代码在当前设计下可能无法支撑所述高并发场景,以下是详细分析及改进建议: #### **一、核心问题分析** 1. **内存瓶颈** - **计算**:单设备每秒数据量 $6 \text{路} \times 40000 \text{包/秒} \times 1024 \text{B} = 240MB/秒$,30台设备总数据量 $7.2GB/秒$ - **问题**:`ByteArrayOutputStream` 持续累积数据,未设置上限,必然导致内存溢出(OOM) 2. **并发性能问题** - **锁竞争**:`ConcurrentHashMap.computeIfAbsent` 在极端高并发下可能成为瓶颈 - **线程安全**:多线程同时操作同一 `ChannelData.buffer` 时(同一通道可能被不同设备复用),`ByteArrayOutputStream` 非线程安全 3. **IO写入瓶颈** - **高频文件操作**:每个通道结束或超时都会生成单独文件,30台设备可能产生 $30 \times 6 \times 2 = 360$ 文件/分钟(假设30秒超时) - **磁盘吞吐**:普通机械硬盘写入速度约 $100MB/秒$,SSD约 $500MB/秒$,远低于场景需求 4. **超时检测缺陷** - **单线程检测**:`ScheduledExecutorService` 使用单线程遍历所有通道,高负载时检测延迟显著 --- #### **二、改进方案建议** 1. **内存优化** - **分块写入**:改为循环缓冲区或直接写入临时文件,避免内存累积 - **限制缓冲区**:设置最大缓存阈值(例如 $10MB$),超限时触发提前保存 2. **并发优化** - **分区锁**:将通道按哈希分组,使用 `StampedLock` 或分段锁降低竞争 - **线程安全缓冲区**:替换 `ByteArrayOutputStream` 为 `BytesStream`(Netty等库提供无锁实现) 3. **IO优化** - **批量写入**:合并多个通道数据至同一文件,采用内存映射文件(`MappedByteBuffer`)提升效率 - **异步存储**:引入 `Disruptor` 或 `Kafka` 队列解耦处理与存储 4. **超时检测改进** - **多线程检测**:根据设备数量动态分配检测线程池 - **增量式检测**:使用时间轮算法(HashedWheelTimer)替代全量遍历 --- #### **三、代码关键修改示例** ```java // 改进后的缓冲区设计(分块存储) private static class SafeChannelData { private final List<byte[]> blocks = new CopyOnWriteArrayList<>(); private volatile long lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); public void addBlock(byte[] data) { blocks.add(data); lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); } } // 异步保存逻辑(使用Disruptor队列) private final Disruptor<SaveEvent> disruptor = new Disruptor<>(...); public void saveAsync(int channelId, List<byte[]> blocks) { disruptor.publishEvent((event, seq) -> { event.channel = channelId; event.blocks = blocks; }); } ``` --- #### **四、架构扩展建议** 1. **分布式处理**:将不同设备分配到多个处理节点(如Kafka分区消费) 2. **流处理框架**:迁移至Flink/Spark Streaming实现自动背压控制与容错 3. **监控告警**:集成Prometheus监控内存、队列深度等关键指标 **结论**:当前代码适用于低并发场景,但在所述高负载环境下需全面重构,建议采用分布式流处理架构。
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