http socket

本文深入解析TCP连接的三次握手及断开的四次握手过程,对比HTTP连接的“请求—响应”模式,介绍Socket的工作原理及其与TCP、HTTP的区别。

文章转摘自互联网。

1、TCP连接

手机能够使用联网功能是因为手机底层实现了TCP/IP协议,可以使手机终端通过无线网络建立TCP连接。TCP协议可以对上层网络提供接口,使上层网络数据的传输建立在“无差别”的网络之上。

建立起一个TCP连接需要经过“三次握手”:

第一次握手:客户端发送syn包(syn=j)到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认;

第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=j+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态;

第三次握手:客户端收到服务器的SYN+ACK包,向服务器发送确认包ACK(ack=k+1),此包发送完毕,客户端和服务器进入ESTABLISHED状态,完成三次握手。

握手过程中传送的包里不包含数据,三次握手完毕后,客户端与服务器才正式开始传送数据。理想状态下,TCP连接一旦建立,在通信双方中的任何一方主动关闭连接之前,TCP 连接都将被一直保持下去。断开连接时服务器和客户端均可以主动发起断开TCP连接的请求,断开过程需要经过“四次握手”(过程就不细写了,就是服务器和客户端交互,最终确定断开)


2、HTTP连接

HTTP协议即超文本传送协议(Hypertext Transfer Protocol ),是Web联网的基础,也是手机联网常用的协议之一,HTTP协议是建立在TCP协议之上的一种应用。

HTTP连接最显著的特点是客户端发送的每次请求都需要服务器回送响应,在请求结束后,会主动释放连接。从建立连接到关闭连接的过程称为“一次连接”。

1)在HTTP 1.0中,客户端的每次请求都要求建立一次单独的连接,在处理完本次请求后,就自动释放连接

2)在HTTP 1.1中则可以在一次连接中处理多个请求,并且多个请求可以重叠进行,不需要等待一个请求结束后再发送下一个请求。

由于HTTP在每次请求结束后都会主动释放连接,因此HTTP连接是一种“短连接”,要保持客户端程序的在线状态,需要不断地向服务器发起连接请求。通常的做法是即时不需要获得任何数据,客户端也保持每隔一段固定的时间向服务器发送一次“保持连接”的请求,服务器在收到该请求后对客户端进行回复,表明知道客户端“在线”。若服务器长时间无法收到客户端的请求,则认为客户端“下线”,若客户端长时间无法收到服务器的回复,则认为网络已经断开。


3、SOCKET原理

3.1套接字(socket)概念

套接字(socket)是通信的基石,是支持TCP/IP协议的网络通信的基本操作单元。它是网络通信过程中端点的抽象表示,包含进行网络通信必须的五种信息:连接使用的协议,本地主机的IP地址,本地进程的协议端口,远地主机的IP地址,远地进程的协议端口。

应用层通过传输层进行数据通信时,TCP会遇到同时为多个应用程序进程提供并发服务的问题。多个TCP连接或多个应用程序进程可能需要通过同一个 TCP协议端口传输数据。为了区别不同的应用程序进程和连接,许多计算机操作系统为应用程序与TCP/IP协议交互提供了套接字(Socket)接口。应用层可以和传输层通过Socket接口,区分来自不同应用程序进程或网络连接的通信,实现数据传输的并发服务。

3.2 建立socket连接

建立Socket连接至少需要一对套接字,其中一个运行于客户端,称为ClientSocket ,另一个运行于服务器端,称为ServerSocket 。

套接字之间的连接过程分为三个步骤:服务器监听,客户端请求,连接确认。

服务器监听:服务器端套接字并不定位具体的客户端套接字,而是处于等待连接的状态,实时监控网络状态,等待客户端的连接请求 

客户端请求:指客户端的套接字提出连接请求,要连接的目标是服务器端的套接字。为此,客户端的套接字必须首先描述它要连接的服务器的套接字,指出服务器端套接字的地址和端口号,然后就向服务器端套接字提出连接请求。

连接确认:当服务器端套接字监听到或者说接收到客户端套接字的连接请求时,就响应客户端套接字的请求,建立一个新的线程,把服务器端套接字的描述发给客户端,一旦客户端确认了此描述,双方就正式建立连接。而服务器端套接字继续处于监听状态,继续接收其他客户端套接字的连接请求。


4、SOCKET连接与TCP连接

创建Socket连接时,可以指定使用的传输层协议,Socket可以支持不同的传输层协议(TCP或UDP),当使用TCP协议进行连接时,该Socket连接就是一个TCP连接。


5、Socket连接与HTTP连接 

由于通常情况下Socket连接就是TCP连接,因此Socket连接一旦建立,通信双方即可开始相互发送数据内容,直到双方连接断开。但在实际网络应用中,客户端到服务器之间的通信往往需要穿越多个中间节点,例如路由器、网关、防火墙等,大部分防火墙默认会关闭长时间处于非活跃状态的连接而导致 Socket 连接断连,因此需要通过轮询告诉网络,该连接处于活跃状态。

而HTTP连接使用的是“请求—响应”的方式,不仅在请求时需要先建立连接,而且需要客户端向服务器发出请求后,服务器端才能回复数据。

很多情况下,需要服务器端主动向客户端推送数据,保持客户端与服务器数据的实时与同步。此时若双方建立的是Socket连接,服务器就可以直接将数据传送给客户端;若双方建立的是HTTP连接,则服务器需要等到客户端发送一次请求后才能将数据传回给客户端,因此,客户端定时向服务器端发送连接请求,不仅可以保持在线,同时也是在“询问”服务器是否有新的数据,如果有就将数据传给客户端。

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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