[zz]CLOSE_WAIT状态的生成原因

本文深入探讨了TCP连接中CLOSE_WAIT状态产生的原因及解决方案,重点分析了客户端与服务器交互过程中的状态变化,提出了设置SO_REUSEADDR和SO_LINGER选项等应对策略。

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CLOSE_WAIT状态的生成原因

转载自:http://www.cnblogs.com/kevin-wu/archive/2006/11/27/574369.html
首先我们知道,如果我们的Client程序处于CLOSE_WAIT状态的话,说明套接字是被动关闭的!

因为如果是Server端主动断掉当前连接的话,那么双方关闭这个TCP连接共需要四个packet:

       Server  --->  FIN  --->  Client

       Server  <---  ACK  <---  Client

    这时候Server端处于FIN_WAIT_2状态;而我们的程序处于CLOSE_WAIT状态。

       Server  <---  FIN  <---  Client

这时Client发送FIN给Server,Client就置为LAST_ACK状态。

        Server  --->  ACK  --->  Client

Server回应了ACK,那么Client的套接字才会真正置为CLOSED状态。

 

我们的程序处于CLOSE_WAIT状态,而不是LAST_ACK状态,说明还没有发FIN给Server,那么可能是在关闭连接之前还有许多数据要发送或者其他事要做,导致没有发这个FIN packet。

 

原因知道了,那么为什么不发FIN包呢,难道会在关闭己方连接前有那么多事情要做吗?

elssann举例说,当对方调用closesocket的时候,我的程序正在调用recv中,这时候有可能对方发送的FIN包我没有收到,而是由TCP代回了一个ACK包,所以我这边套接字进入CLOSE_WAIT状态。

所以他建议在这里判断recv函数的返回值是否已出错,是的话就主动closesocket,这样防止没有接收到FIN包。

因为前面我们已经设置了recv超时时间为30秒,那么如果真的是超时了,这里收到的错误应该是WSAETIMEDOUT,这种情况下也可以主动关闭连接的。

 

还有一个问题,为什么有数千个连接都处于这个状态呢?难道那段时间内,服务器端总是主动拆除我们的连接吗?

 

不管怎么样,我们必须防止类似情况再度发生!

首先,我们要保证原来的端口可以被重用,这可以通过设置SO_REUSEADDR套接字选项做到:


重用本地地址和端口
以前我总是一个端口不行,就换一个新的使用,所以导致让数千个端口进入CLOSE_WAIT状态。如果下次还发生这种尴尬状况,我希望加一个限定,只是当前这个端口处于CLOSE_WAIT状态!

在调用

sockConnected = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);

之后,我们要设置该套接字的选项来重用:

/// 允许重用本地地址和端口:

/// 这样的好处是,即使socket断了,调用前面的socket函数也不会占用另一个,而是始终就是一个端口

/// 这样防止socket始终连接不上,那么按照原来的做法,会不断地换端口。

int nREUSEADDR = 1;

setsockopt(sockConnected,

              SOL_SOCKET,

              SO_REUSEADDR,

              (const char*)&nREUSEADDR,

              sizeof(int));
 

教科书上是这么说的:这样,假如服务器关闭或者退出,造成本地地址和端口都处于TIME_WAIT状态,那么SO_REUSEADDR就显得非常有用。

也许我们无法避免被冻结在CLOSE_WAIT状态永远不出现,但起码可以保证不会占用新的端口。

其次,我们要设置SO_LINGER套接字选项:

从容关闭还是强行关闭?
LINGER是“拖延”的意思。

默认情况下(Win2k),SO_DONTLINGER套接字选项的是1;SO_LINGER选项是,linger为{l_onoff:0,l_linger:0}。

如果在发送数据的过程中(send()没有完成,还有数据没发送)而调用了closesocket(),以前我们一般采取的措施是“从容关闭”:

因为在退出服务或者每次重新建立socket之前,我都会先调用

/// 先将双向的通讯关闭

     shutdown(sockConnected, SD_BOTH);

     /// 安全起见,每次建立Socket连接前,先把这个旧连接关闭

closesocket(sockConnected);

 

我们这次要这么做:

设置SO_LINGER为零(亦即linger结构中的l_onoff域设为非零,但l_linger为0),便不用担心closesocket调用进入“锁定”状态(等待完成),不论是否有排队数据未发送或未被确认。这种关闭方式称为“强行关闭”,因为套接字的虚电路立即被复位,尚未发出的所有数据都会丢失。在远端的recv()调用都会失败,并返回WSAECONNRESET错误。

在connect成功建立连接之后设置该选项:

linger m_sLinger;

m_sLinger.l_onoff = 1;  // (在closesocket()调用,但是还有数据没发送完毕的时候容许逗留)

m_sLinger.l_linger = 0; // (容许逗留的时间为0秒)

setsockopt(sockConnected,

         SOL_SOCKET,

         SO_LINGER,

         (const char*)&m_sLinger,

         sizeof(linger));
 

 

总结
也许我们避免不了CLOSE_WAIT状态冻结的再次出现,但我们会使影响降到最小,希望那个重用套接字选项能够使得下一次重新建立连接时可以把CLOSE_WAIT状态踢掉。


我的意思是:当一方关闭连接后,另外一方没有检测到,就导致了CLOSE_WAIT的出现,上次我的一个朋友也是这样,他写了一个客户端和 APACHE连接,当APACHE把连接断掉后,他没检测到,出现了CLOSE_WAIT,后来我叫他检测了这个地方,他添加了调用 closesocket的代码后,这个问题就消除了。
如果你在关闭连接前还是出现CLOSE_WAIT,建议你取消shutdown的调用,直接两边closesocket试试。


另外一个问题:

比如这样的一个例子:
当客户端登录上服务器后,发送身份验证的请求,服务器收到了数据,对客户端身份进行验证,发现密码错误,这时候服务器的一般做法应该是先发送一个密码错误的信息给客户端,然后把连接断掉。

如果把
m_sLinger.l_onoff = 1;
m_sLinger.l_linger = 0;
这样设置后,很多情况下,客户端根本就收不到密码错误的消息,连接就被断了。

 


出现CLOSE_WAIT的原因很简单,就是某一方在网络连接断开后,没有检测到这个错误,没有执行closesocket,导致了这个状态的实现,这在TCP/IP协议的状态变迁图上可以清楚看到。同时和这个相对应的还有一种叫TIME_WAIT的。

另外,把SOCKET的SO_LINGER设置为0秒拖延(也就是立即关闭)在很多时候是有害处的。
还有,把端口设置为可复用是一种不安全的网络编程方法。

 

能不能解释请看这里
http://blog.youkuaiyun.com/cqq/archive/2005/01/26/269160.aspx

 

再看这个图:

http://tech.ccidnet.com/pub/attachment/2004/8/322252.png

断开连接的时候,
当发起主动关闭的左边这方发送一个FIN过去后,右边被动关闭的这方要回应一个ACK,这个ACK是TCP回应的,而不是应用程序发送的,此时,被动关闭的一方就处于CLOSE_WAIT状态了。如果此时被动关闭的这一方不再继续调用closesocket,那么他就不会发送接下来的FIN,导致自己老是处于CLOSE_WAIT。只有被动关闭的这一方调用了closesocket,才会发送一个FIN给主动关闭的这一方,同时也使得自己的状态变迁为LAST_ACK。



比如被动关闭的是客户端。。。

当对方调用closesocket的时候,你的程序正在

int nRet = recv(s,....);
if (nRet == SOCKET_ERROR)
{
// closesocket(s);
return FALSE;
}

很多人就是忘记了那句closesocket,这种代码太常见了。

我的理解,当主动关闭的一方发送FIN到被动关闭这边后,被动关闭这边的TCP马上回应一个ACK过去,同时向上面应用程序提交一个ERROR,导致上面的SOCKET的send或者recv返回SOCKET_ERROR,正常情况下,如果上面在返回SOCKET_ERROR后调用了 closesocket,那么被动关闭的者一方的TCP就会发送一个FIN过去,自己的状态就变迁到LAST_ACK.


 
%% 球面传播雷达探测范围可视化系统 % 作者:MATLAB助手 % 日期:2025年05月13日 % 版本:v3.6.1 %% 系统参数设置 radar_pos = [0, 0, 50]; % 雷达位置[x,y,z] (米) peak_pos1 = [2000, 0, 1000]; % 山峰1参数[x,y,z] peak_pos2 = [4000, 0, 4000]; % 新增山峰2参数(用户需求) R_sphere = 8e3; % 固定探测半径(米) beam_width = 30; % 波束宽度(度) theta_scan = -5:0.5:60; % 俯仰角范围(-5°~60°) phi_scan = 0:1:360; % 方位角范围(0°~360°) %% 地形建模 (高斯模型优化) [x_grid, y_grid] = meshgrid(-R_sphere:100:R_sphere); Z = 0.01*sqrt(x_grid.^2 + y_grid.^2); % 基础地形 % 添加第一个高斯山峰(原配置,宽度参数乘以1.5) peak_height1 = peak_pos1(3) * exp(-((x_grid-peak_pos1(1)).^2 +... (y_grid-peak_pos1(2)).^2)/(2*(300)^2)); % 原200改为300 % 添加第二个高斯山峰(用户需求,宽度参数乘以1.5) peak_height2 = peak_pos2(3) * exp(-((x_grid-peak_pos2(1)).^2 +... (y_grid-peak_pos2(2)).^2)/(2*(450)^2)); % 原300改为450 Z = Z + peak_height1 + peak_height2; % 合并地形高程 % 创建插值器(修改点1:修正外推方法参数) F = scatteredInterpolant(x_grid(:), y_grid(:), Z(:), 'natural', 'linear'); %% 球面传播模型分析(引用方法[3][5]) detection_range = R_sphere * ones(length(theta_scan), length(phi_scan)); blind_zone = false(size(detection_range)); h_wait = waitbar(0,'计算地形遮蔽...'); for i = 1:length(theta_scan) theta = theta_scan(i); parfor j = 1:length(phi_scan) % 球面射线采样(优化点2:增加采样密度) [x_path, y_path, z_path] = sph2cart(... deg2rad(phi_scan(j)),... deg2rad(theta),... linspace(0,R_sphere,500)); % 采样点从200增加至500 % 地形高程插值 terrain_h = F(x_path, y_path); % 视线高度修正(含雷达高度) valid_range = R_sphere; for k = 1:length(z_path) current_alt = radar_pos(3) + z_path(k); % 优化点3:增加高程安全余量(0.5米) if terrain_h(k) > current_alt + 0.5 valid_range = norm([x_path(k), y_path(k)]); break; end end detection_range(i,j) = valid_range; blind_zone(i,j) = (valid_range < R_sphere); end waitbar(i/length(theta_scan), h_wait); end close(h_wait); %% 三维可视化模块(优化层次显示[6][7]) figure('Position',[100,100,1200,800], 'Renderer','opengl') ax = axes('Projection','perspective'); hold on % 生成理论球面 [phi_mesh, theta_mesh] = meshgrid(deg2rad(phi_scan), deg2rad(theta_scan)); [X_sph, Y_sph, Z_sph] = sph2cart(phi_mesh, theta_mesh, R_sphere); Z_sph = Z_sph + radar_pos(3); % 绘制地形表面(优化点4:增加表面细节) mesh(x_grid, y_grid, Z, 'FaceAlpha',0.6, 'EdgeColor','none',... 'FaceLighting','gouraud', 'AmbientStrength',0.5) colormap(ax, copper) % 绘制理论球面 surf(X_sph, Y_sph, Z_sph, 'FaceAlpha',0.15, 'EdgeColor','none',... 'FaceColor',[0.2 0.8 0.2], 'SpecularStrength',0.3) % 绘制实际探测范围(优化点5:改进边界平滑) surf(X_sph.*detection_range/R_sphere,... Y_sph.*detection_range/R_sphere,... Z_sph.*detection_range/R_sphere,... 'FaceAlpha',0.5, 'EdgeColor','none',... 'FaceColor',[0.5 0.7 1], 'MeshStyle','row') % 绘制盲区(优化点6:改进轮廓显示) blind_mask = double(blind_zone); blind_mask(~blind_zone) = NaN; surf(X_sph, Y_sph, Z_sph,... 'FaceColor','r',... 'AlphaData',blind_mask,... 'FaceAlpha','flat',... 'EdgeColor','none',... 'FaceLighting','none') % 标注雷达位置 plot3(0, 0, radar_pos(3), 'rp', 'MarkerSize',20, 'MarkerFaceColor','r',... 'MarkerEdgeColor','k') text(0, 0, radar_pos(3)+50,... sprintf('雷达\n高度:%.0fm',radar_pos(3)),... 'FontWeight','bold', 'BackgroundColor','w') % 标注山峰1 plot3(peak_pos1(1), peak_pos1(2), peak_pos1(3), '^',... 'MarkerSize',15, 'MarkerFaceColor',[0.5 0.2 0], 'Color','k',... 'LineWidth',1) text(peak_pos1(1)+150, peak_pos1(2), peak_pos1(3)+150,... sprintf('山峰1\n距离:%.0fm\n高度:%.0fm',norm(peak_pos1(1:2)),peak_pos1(3)),... 'FontWeight','bold', 'EdgeColor','k') % 标注新增山峰2(用户需求) plot3(peak_pos2(1), peak_pos2(2), peak_pos2(3), '^',... 'MarkerSize',15, 'MarkerFaceColor',[0.8 0.3 0], 'Color','k',... 'LineWidth',1) text(peak_pos2(1)+150, peak_pos2(2), peak_pos2(3)+150,... sprintf('山峰2\n距离:%.0fm\n高度:%.0fm',norm(peak_pos2(1:2)),peak_pos2(3)),... 'FontWeight','bold', 'EdgeColor','k') % 图形修饰(优化点7:改进光照效果) light('Position',[1 1 1],'Style','infinite') light('Position',[-1 -1 0.5],'Style','local') lighting gouraud material([0.4 0.6 0.3 2 0.5]) view(35,25) axis equal tight xlabel('X轴 (m)'), ylabel('Y轴 (m)'), zlabel('高度 (m)') title(sprintf('双山峰地形雷达探测范围(半径%.1fkm)',R_sphere/1000)) colorbar('Location','southoutside') %% 新增遮挡边界提取模块(关键优化) hold on % 提取遮挡边界 [C,h] = contour3(X_sph, Y_sph, blind_zone, [0.5 0.5]); % 过滤有效轮廓线 valid_contours = find(h.LevelList == 0.5); for k = 1:length(valid_contours) idx = h.ContourMatrix(1,2) >= valid_contours(k); plot3(C(1,idx), C(2,idx), C(3,idx)+50,... 'Color','r', 'LineWidth',2, 'LineStyle','-') end 帮我修改遮蔽盲区绘制部分的代码,使得雷达的遮蔽盲区是沿着遮蔽物的轮廓的,给出我完整的代码
05-14
import numpy as np from scipy.optimize import minimize from quafu import QuantumCircuit, Task import matplotlib.pyplot as plt # 1. 定义五个点的坐标 points = np.array([ [0.0, 0.0], # 城市0 [0.3, 0.2], # 城市1 [0.7, 0.6] # 城市2 ]) # 2. 计算距离矩阵 def compute_distance_matrix(points): n = len(points) dist_matrix = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: dist_matrix[i, j] = np.linalg.norm(points[i] - points[j]) return dist_matrix distance_matrix = compute_distance_matrix(points) print("距离矩阵:\n", distance_matrix) # 3. QAOA参数设置 num_cities = 3 num_qubits = num_cities**2 # 5x5=25个量子比特 p = 3 # QAOA层数 lambda_penalty = np.max(distance_matrix) * 2 # 惩罚系数 # 4. 构建QAOA量子电路 def build_qaoa_circuit(params, shots=1000): """ 构建QAOA量子电路 :param params: 优化参数 [γ1, γ2, γ3, β1, β2, β3] :param shots: 测量次数 :return: 量子电路和任务对象 """ gamma = params[:p] beta = params[p:] qc = QuantumCircuit(num_qubits) # 初始态制备:均匀叠加态 for q in range(num_qubits): qc.h(q) # QAOA层 for layer in range(p): # 问题哈密顿量演化 (约束和目标) add_constraints(qc, gamma[layer], lambda_penalty) add_objective(qc, gamma[layer], distance_matrix) # 混合哈密顿量演化 for q in range(num_qubits): qc.rx(q, 2 * beta[layer]) qc.measure(list(range(num_qubits))) # 创建任务 task = Task() task.config(backend="ScQ-Sim10", shots=shots) # 使用Quafu模拟器 #task.load(qc) # 显式加载量子电路 res = task.send(qc) print(res.counts) #counts print(res.probabilities) #probabilities #res.plot_probabilities() return qc, task def add_constraints(qc, gamma, penalty): """添加约束条件演化算子""" # 每个时间步只有一个城市被访问 for t in range(num_cities): qubits = [t * num_cities + i for i in range(num_cities)] add_zz_terms(qc, gamma * penalty, qubits) # 每个城市只被访问一次 for i in range(num_cities): qubits = [t * num_cities + i for t in range(num_cities)] add_zz_terms(qc, gamma * penalty, qubits) def add_objective(qc, gamma, dist_matrix): """添加目标函数演化算子""" for i in range(num_cities): for j in range(num_cities): if i != j: for t in range(num_cities): # 连接城市i在时间t和城市j在时间t+1 q1 = t * num_cities + i q2 = ((t + 1) % num_cities) * num_cities + j add_zz_terms(qc, gamma * dist_matrix[i, j], [q1, q2]) def add_zz_terms(qc, angle, qubits): """添加ZZ相互作用项""" if len(qubits) < 2: return for i in range(len(qubits)): qc.h(qubits[i]) for i in range(len(qubits) - 1): qc.cnot(qubits[i], qubits[i + 1]) qc.rz(qubits[-1], 2 * angle) for i in range(len(qubits) - 2, -1, -1): qc.cnot(qubits[i], qubits[i + 1]) for i in range(len(qubits)): qc.h(qubits[i]) # 5. 计算期望能量 def calculate_energy(counts, dist_matrix): total_energy = 0 total_shots = sum(counts.values()) for bitstring, count in counts.items(): path = decode_path(bitstring) if path is None: # 无效路径赋予高惩罚(如最大距离乘以城市数) energy = lambda_penalty * num_cities else: path_length = sum(dist_matrix[path[t], path[(t+1)%num_cities]] for t in range(num_cities)) penalty = calculate_penalty(bitstring) energy = path_length + lambda_penalty * penalty total_energy += energy * count return total_energy / total_shots def decode_path(bitstring): """改进版路径解码,无效时返回默认路径""" path = [-1] * num_cities # 检查比特串长度是否匹配 if len(bitstring) != num_qubits: return list(range(num_cities)) # 返回默认路径 for t in range(num_cities): city_count = 0 for i in range(num_cities): pos = t * num_cities + i if pos < len(bitstring) and bitstring[pos] == '1': city_count += 1 path[t] = i if city_count != 1: return list(range(num_cities)) # 返回默认路径 if len(set(path)) != num_cities: return list(range(num_cities)) # 返回默认路径 return path def calculate_penalty(bitstring): """计算约束违反惩罚""" penalty = 0 # 检查每个时间步是否只有一个城市 for t in range(num_cities): count = 0 for i in range(num_cities): pos = t * num_cities + i if bitstring[pos] == '1': count += 1 if count != 1: penalty += (count - 1)**2 # 检查每个城市是否只访问一次 for i in range(num_cities): count = 0 for t in range(num_cities): pos = t * num_cities + i if bitstring[pos] == '1': count += 1 if count != 1: penalty += (count - 1)**2 return penalty # 6. 优化函数 def run_qaoa(shots=1000, max_iter=50): """运行QAOA优化过程""" # 初始化参数 init_params = np.random.uniform(0, np.pi, 2 * p) # 存储优化过程 history = {'params': [], 'energy': []} def cost_function(params): # 构建并运行量子电路 qc, task = build_qaoa_circuit(params, shots) #async_result = task.submit() # 返回AsyncResult对象 #res = async_result.wait() # 同步等待结果 res = task.send(qc, wait=True) # 同步提交并获取结果 # 错误处理(统一4空格缩进) if not hasattr(res, 'counts') or len(res.counts) == 0: print("任务失败:结果无效或为空") return float('inf') # 计算能量(与if语句同级) energy = calculate_energy(res.counts, distance_matrix) # 记录历史 history['params'].append(params.copy()) history['energy'].append(energy) print(f"迭代 {len(history['energy'])}: 能量 = {energy:.4f}") return energy # 使用COBYLA优化器 result = minimize(cost_function, init_params, method='COBYLA', options={'maxiter': max_iter}) return result, history # 7. 主程序 #import matplotlib.pyplot as plt #plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] # 多字体备选 #plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 if __name__ == "__main__": # 运行QAOA优化 result, history = run_qaoa(shots=1000, max_iter=30) # 输出优化结果 print("\n优化完成!") # print(f"最优参数: γ = {result.x[:p]}, β = {result.x[p:]}") # print(f"最小能量: {result.fun:.4f}") # 获取最优路径 qc_opt, task_opt = build_qaoa_circuit(result.x, shots=5000) res_opt = task_opt.send(qc_opt, wait=True) best_bitstring = max(res_opt.counts, key=res_opt.counts.get) best_path = decode_path(best_bitstring) if best_path is not None: # 显式检查 print("\n最优路径:", best_path) print("路径长度:", sum(distance_matrix[best_path[i], best_path[(i+1)%num_cities]] for i in range(num_cities))) # 使用动态num_cities else: print("未找到有效路径,请调整QAOA参数或增加shots") print("\n最优路径:", best_path) print("路径长度:", sum(distance_matrix[best_path[i], best_path[(i+1)%5]] for i in range(5))) # 可视化优化过程 plt.plot(history['energy'], '-o') plt.xlabel('iteration times') plt.ylabel('Energy') plt.title('QAOA optimization process') plt.grid(True) plt.savefig('qaoa_optimization.png') plt.close() plt.show() # 可视化路径o plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, (x, y) in enumerate(points): plt.scatter(x, y, s=200, label=f'City{i}') plt.text(x, y, f' {i}', fontsize=12) # 绘制路径 for i in range(num_cities): start = points[best_path[i]] end = points[best_path[(i+1)%num_cities]] plt.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], '-b') plt.title('Optimal travel route') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.grid(True) plt.legend() plt.savefig('optimal_path.png') plt.close() plt.show()WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Generic family 'sans-serif' not found because none of the following families were found: SimHei, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei
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