TCP与UDP区别

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转载 最新推荐文章于 2025-07-13 23:34:03 发布 5.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
TCP、UDP的区别及使用场景 在正式传输数据之前，先适用预先的协议，建立点到点的链接。TCP建立的连接实际建立了一个双向的会话连接，即通讯双方都可以向对方发送数据什么是面向无连接？是指通信双方不需要事先建立一条通信线路，而是把每个带有目的地址的包（报文分组）送到线路上，由系统自主选定路线进行传输。邮政系统是一个无连接的模式，天罗地网式的选择路线，天女散花式的传播形式；IP、UDP协议就是一种无连接协议。 阅读详情

TCP与UDP区别

TCP---传输控制协议,提供的是面向连接、可靠的字节流服务。当客户和服务器彼此交换数据前，必须先在双方之间建立一个TCP连接，之后才能传输数据。TCP提供超时重发，丢弃重复数据，检验数据，流量控制等功能，保证数据能从一端传到另一端。

(下面这一段TCP介绍来自百度知道,原因是这段话比较好理解，因此加入进来)

TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）是基于连接的协议，也就是说，在正式收发数据前，必须和对方建立可靠的连接。一个TCP连接必须要经过三次“对话”才能建立起来，其中的过程非常复杂，我们这里只做简单、形象的介绍，你只要做到能够理解这个过程即可。我们来看看这三次对话的简单过程：主机A向主机B发出连接请求数据包：“我想给你发数据，可以吗？”，这是第一次对话；主机B向主机A发送同意连接和要求同步（同步就是两台主机一个在发送，一个在接收，协调工作）的数据包：“可以，你什么时候发？”，这是第二次对话；主机A再发出一个数据包确认主机B的要求同步：“我现在就发，你接着吧！”，这是第三次对话。三次“对话”的目的是使数据包的发送和接收同步，经过三次“对话”之后，主机A才向主机B正式发送数据。

UDP---用户数据报协议，是一个简单的面向数据报的运输层协议。UDP不提供可靠性，它只是把应用程序传给IP层的数据报发送出去，但是并不能保证它们能到达目的地。由于UDP在传输数据报前不用在客户和服务器之间建立一个连接，且没有超时重发等机制，故而传输速度很快;

下面一段来自百度知道

UDP（User Data Protocol，用户数据报协议）是与TCP相对应的协议。它是面向非连接的协议，它不与对方建立连接，而是直接就把数据包发送过去！ 
  UDP适用于一次只传送少量数据、对可靠性要求不高的应用环境。比如，我们经常使用“ping”命令来测试两台主机之间TCP/IP通信是否正常，其实“ping”命令的原理就是向对方主机发送UDP数据包，然后对方主机确认收到数据包，如果数据包是否到达的消息及时反馈回来，那么网络就是通的。例如，在默认状态下，一次“ping”操作发送4个数据包。大家可以看到，发送的数据包数量是4包，收到的也是4包（因为对方主机收到后会发回一个确认收到的数据包）。这充分说明了UDP协议是面向非连接的协议，没有建立连接的过程。正因为UDP协议没有连接的过程，所以它的通信效果高；但也正因为如此，它的可靠性不如TCP协议高。QQ就使用UDP发消息，因此有时会出现收不到消息的情况。 
verview
TCP (Transmission Control Protocol) is the most commonly used protocol on the Internet. The reason for this is because TCP offers error correction. When the TCP protocol is used there is a "guaranteed delivery." This is due largely in part to a method called "flow control." Flow control determines when data needs to be re-sent, and stops the flow of data until previous packets are successfully transferred. This works because if a packet of data is sent, a collision may occur. When this happens, the client re-requests the packet from the server until the whole packet is complete and is identical to its original.

UDP (User Datagram Protocol) is anther commonly used protocol on the Internet. However, UDP is never used to send important data such as webpages, database information, etc; UDP is commonly used for streaming audio and video. Streaming media such as Windows Media audio files (.WMA) , Real Player (.RM), and others use UDP because it offers speed! The reason UDP is faster than TCP is because there is no form of flow control or error correction. The data sent over the Internet is affected by collisions, and errors will be present. Remember that UDP is only concerned with speed. This is the main reason why streaming media is not high quality.




 

  

  
 


On the contrary, UDP has been implemented among some trojan horse viruses. Hackers develop scripts and trojans to run over UDP in order to mask their activities. UDP packets are also used in DoS (Denial of Service) attacks. It is important to know the difference between TCP port 80 and UDP port 80. If you don't know what ports are go here.


Frame Structure
As data moves along a network, various attributes are added to the file to create a frame. This process is called encapsulation. There are different methods of encapsulation depending on which protocol and topology are being used. As a result, the frame structure of these packets differ as well. The images below show both the TCP and UDP frame structures.



 

  
TCP FRAME STRUCTURE

  
  
UDP FRAME STRUCTURE

  
 


The payload field contains the actually data. Notice that TCP has a more complex frame structure. This is largely due to the fact the TCP is a connection-oriented protocol. The extra fields are need to ensure the "guaranteed delivery" offered by TCP.
UDP 
    UDP 与 TCP 的主要区别在于 UDP 不一定提供可靠的数据传输。事实上，该协议不能保证数据准确无误地到达目的地。UDP 在许多方面非常有效。当某个程序的目标是尽快地传输尽可能多的信息时（其中任意给定数据的重要性相对较低），可使用 UDP。ICQ 短消息使用 UDP 协议发送消息。 
    许多程序将使用单独的TCP连接和单独的UDP连接。重要的状态信息随可靠的TCP连接发送，而主数据流通过UDP发送。

TCP
    TCP的目的是提供可靠的数据传输，并在相互进行通信的设备或服务之间保持一个虚拟连接。TCP在数据包接收无序、丢失或在交付期间被破坏时，负责数据恢复。它通过为其发送的每个数据包提供一个序号来完成此恢复。记住，较低的网络层会将每个数据包视为一个独立的单元，因此，数据包可以沿完全不同的路径发送，即使它们都是同一消息的组成部分。这种路由与网络层处理分段和重新组装数据包的方式非常相似，只是级别更高而已。
    为确保正确地接收数据，TCP要求在目标计算机成功收到数据时发回一个确认（即 ACK）。如果在某个时限内未收到相应的 ACK，将重新传送数据包。如果网络拥塞，这种重新传送将导致发送的数据包重复。但是，接收计算机可使用数据包的序号来确定它是否为重复数据包，并在必要时丢弃它。

TCP与UDP的选择  

    如果比较UDP包和TCP包的结构，很明显UDP包不具备TCP包复杂的可靠性与控制机制。与TCP协议相同，UDP的源端口数和目的端口数也都支持一台主机上的多个应用。一个16位的UDP包包含了一个字节长的头部和数据的长度，校验码域使其可以进行整体校验。（许多应用只支持UDP，如：多媒体数据流，不产生任何额外的数据，即使知道有破坏的包也不进行重发。）  
    很明显，当数据传输的性能必须让位于数据传输的完整性、可控制性和可靠性时，TCP协议是当然的选择。当强调传输性能而不是传输的完整性时，如：音频和多媒体应用，UDP是最好的选择。在数据传输时间很短，以至于此前的连接过程成为整个流量主体的情况下，UDP也是一个好的选择，如：DNS交换。把SNMP建立在UDP上的部分原因是设计者认为当发生网络阻塞时，UDP较低的开销使其有更好的机会去传送管理数据。TCP丰富的功能有时会导致不可预料的性能低下，但是我们相信在不远的将来，TCP可靠的点对点连接将会用于绝大多数的网络应用。

总结：
tcp协议和udp协议的差别 
                   	TCP				 UDP 
是否连接    	面向连接 		面向非连接 
传输可靠性 	可靠 			不可靠 
应用场合		 传输大量数据 	少量数据 
速度			 慢 				快
原文网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_493309600100clrw.html

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TCP协议和UDP协议详解（十分详细） 1.介绍了TCP和UDP的区别； 2. 介绍了TCP和UDP的报文格式及其作用； 3.介绍了其通信机制； 立即下载

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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")

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Actkeying的博客 1666

TCP、UDP、WebSocket的区别

TCP：可靠性高、适合传输完整数据的场景，因连接和确认机制开销较大，不适合实时性要求高的场景。UDP：效率高、适合对实时性要求高的数据传输，但不保证数据的顺序和完整性。WebSocket：基于TCP的持久连接，支持实时的双向通信，适合需要频繁交互的应用，如聊天、通知等。

weixin_43968370的博客 1254

TCP 与 UDP的区别 java

The difference between TCP/IP and UDPCitation：=http://xuxd32.blog.163.com/blog/static/4812193320114885118923/Java主要关注传输层, 在传输层TCP，UDP是两种传输数据流的方式。一、TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）Connection-o

bb0905010427的专栏 1907

TCP与UDP的区别

一、TCP与UDP的区别        基于连接与无连接         对系统资源的要求（TCP较多，UDP少）  　　UDP程序结构较简单  　　流模式与数据报模式  　　TCP保证数据正确性，UDP可能丢包  　　TCP保证数据顺序，UDP不保证 　        每一条TCP连接只能是点到点的        UDP支持一对一，一对多，多对一和多对多的交互通信 二、

Tyrion_Matrix的博客 347

TCP、UDP、HTTP、SOCKET、WebSocket之间的区别

TCP、UDP、HTTP、SOCKET、WebSocket之间的区别 转-----https://blog.youkuaiyun.com/sinat_31057219/article/details/72872359 TCP为什么是三次握手，为什么不是两次或者四次 && TCP四次挥手 TCP的几个状态 (SYN, FIN, ACK, PSH, RST, URG) TCP/IP协议栈主要分为四层:应用层、传输层、网络层、数据链路层, 每层都有相应的协议，如下图 I...

seabirds 369
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