Bosh vs Comet vs Long Polling vs Polling

本文介绍了HTTP协议的发展历程,并探讨了多种实时通信技术,包括Comet、WebSocket及BOSH等,对比了它们的特点和应用场景。

HTTP协议历史

  • 第一个HTTP协议诞生于1989年3月。
  • 第一个HTTP协议的版本是HTTP 0.9,它的组成极其简单,因为它只允许客户端发送GET这一种请求。
  • HTTP协议的第二个版本是HTTP 1.0,直到HTTP 1.0成为最重要的面向事务的应用层协议。该协议对每一次请求/响应,同样是建立并关闭一次连接。
  • HTTP协议的第三个版本是HTTP 1.1,它就是目前使用最广泛的协议版本。从HTTP 1.1开始,客户端默认与Web 服务器建立长连接。

原始阶段polling

最早期的时候,因为没有可以依赖的东西,能用的只有javascript的setInterval,定时循环向服务器发起请求。

优点是:服务器端啥特别的东西都不用准备,直接当http请求处理即可。缺点是:白白浪费大量的请求。

什么是Comet?

中文意思彗星,大概是想表示这是一次尾巴会拖很长的请求。

Comet和ajax一样,都是一堆技术的合体叫做Comet(莫非是javascript界很喜欢搞高大上的名词?)。

初始阶段的Comet

  • CometP属于这种(jsonP+iframe)。
  • Frame Comet也属于这种(json+iframe)。
  • ajax Comet也属于这种(ajax)
  • HTTP1.1是长连接,而且服务器chunked encoding机制可以让结果部分输出。
  • 利用HTTP1.1的特性,再配合iframe src到一个url,一旦有数据,通过javascript的top.func()把数据告诉浏览器。
  • 优点是:比起polling节省了更多的带宽。缺点:用户打开多个浏览器时会占用多条连接,所以必须在server端配合使用非阻塞的http server,同时如果网络不太稳定,容易断掉。

改良版的Comet:long polling

  • 因为发现网络不稳定容易断的问题。
  • 改良后,添加了每次请求返回后立即重新发起请求机会--长轮循。
  • 优点:比起初始阶段,不容易因网络断了连接,是当今最常见的解决方案。缺点:实在找不到啥缺点,唯一的缺点就是利用了http协议,要是tcp层的,直接连接上收发数据就行了。

双向可通的WebSocket

  • 前面都是说的http的,html5就来了个WebSocket,WEB也可以进行TCP连接了。
  • 各浏览器实现略有不同。
  • 优点:底层连接 缺点:好多浏览器不支持。

BOSH(Bidirectional-streams Over Synchronous HTTP)

  • 这是xmpp协议里定义的一个扩展协议,实际上也可以归结为Comet技术的合体。
  • 它同时支持老的polling也支持long polling。
  • 具体实现中要完成交互协议才行。
  • 优点:若实现细节可自动适应http 1.0 1.1 缺点:实现要更复杂。

结尾

  • 各种让人混淆的名词,其实都是在做同一件事情。
  • http streaming = http chunked encoding = http keepalive = http 1.1


转载自五四陈科学院[http://www.54chen.com]

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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