阻塞式 Socket 为什么会出现10035错误: 无法立即完成一个非阻挡性套接字操作

jeffzhch 2008-10-19 04:14:54
我用C#的套接字创建了一个TCP连接下载网页,默认的Socket应该是阻塞式的,而且我在其他地方也没有更改过。先开始正常,但是过一段时间像下面的Receive方法就会抛出10035错误:无法立即完成一个非阻挡性套接字操作,但应该还是阻塞式的socket啊... 望达人指点一二 ~谢过哈


while ((nBytes = m_Socket.Receive(ReceiveBuffer, 0, s_ContentBufferSize, SocketFlags.None)) > 0)
{
nTotalBytes += nBytes;
strResponse += s_DefaultEncoding.GetString(ReceiveBuffer, 0, nBytes);

if (m_ContentLength > 0 && nTotalBytes >= m_ContentLength)
break;
}
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realali 2010-03-01
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两个Receive之间加上sleep(1000)试试。
zhscnd 2009-02-24
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我的问题解决了,你看一下下面这个网址,对你应该有帮助
http://social.msdn.microsoft.com/Forums/en-US/netfxnetcom/thread/726b9516-0ccd-40e1-829f-2fd5998904d4
zhscnd 2009-02-13
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偶也遇到这个问题了,还是没解决
怎么办啊,郁闷中~~~~~~~~~~
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差不多的问题
jeffzhch 2008-10-19
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啊?没人......
上个图,就是这样的error... 郁闷了

期待达人...
jeffzhch 2008-10-19
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另外补充几点...
1. 程序是多线程,一般为10~20下载线程

2. 没用C#自身封装的HttpWebRquest和HttpWebResponse是因为在之前用的时候多线程下载发现速度很慢,经常阻塞在下载过程中,后来发现HttpWebRquest的GetResponse调用过程中是同步的(反汇编显示lock(this){...}),每次只有一个线程连接和下载... 所以就自己用socket重新实现了一下

3. 一般来说在系统内部socket的send和recieve做的工作其实只是把数据传输(Copy)到TCP/IP协议栈的输出缓冲区或者从中读取数据,但是对于非阻塞的socket在send时遇到缓冲区满或者recieve是没有数据才会引发10035 error啊。。。 我这里用的应该是默认的blocking的套接字... 系统也不会更改这个属性吧?那怎么会在接收时也收到10035 WSAEWOULDBLOCK 这个异常呢?

望达人指点一二... 分数送上哈,谢了
jeffzhch 2008-10-19
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我看过了...类似的也看了很多
但是问题的关键是,我用的是阻塞的socket... 在接收时,开始正常,但稍后就会出现10035异常.....是阻塞模式(blocking == true)的socket...为什么?呢?
孤剑 2008-10-19
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http://topic.csdn.net/t/20030522/23/1821674.html

唉,发问题前先 看看 FAQ
jeffzhch 2008-10-19
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顶一下。。。。。。。。。。。
jeffzhch 2008-10-19
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顶一下,没人遇到过吗?
我在网上搜了一下,但是还是没有解决问题?这个阻塞的socket为什么会10035错误? 怎么解决呢?
lupanlupan 2008-10-19
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帮顶
​什么是共识算法背景分布系统集群设计中面临着一个不可回避的问题,一致问题对于系统中的多个服务节点,给定一系列操作,如何试图使全局对局部处理结果达成某种程度的一致?这个一致问题大致有如下的场景:节点之间通讯不可靠的,延迟和阻塞节点的处理可能是错误的,甚至节点自身随时可能宕机节点作恶举例说明,就比如有两家电影院同时售卖总量一定的电影票,在这样的场景下,要如何设计方来保证两家电影院协调同步不出现超卖或者错卖的问题呢?共识算法,就是解决对某一提案(目标,投票等各种协作工作),大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题,就可以有如下的设计:1.每次卖票打电话给其他电影院,确认当前票数2.协商售卖时间,比如一三五A卖,二四六B卖3.成立个第三方存票机构,它统一发票通过以上的设计,可以看出一个很重要的解决一致算法的解决思路,即:将可能引发不一致的并行操作进行串行化,就是现在计算机系统里处理分布一致问题基础思路和唯一秘诀 著名的共识设计理论FLP 不可能原理  共识算法的理论下限提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表,该论文后来获得了 Dijkstra(就是发明最短路径算法的那位)奖。FLP 原理认为对于允许节点失效情况下,纯粹异步系统无法确保一致在有限时间内完成。三人三房间投票例子三个人在不同房间,进行投票(投票结果是 0 或者 1)。三个人彼此可以通过电话进行沟通,但经常有人时不时地睡着。比如某个时候,A 投票 0,B 投票 1,C 收到了两人的投票,然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新投票,则类似情形每次在取得结果前发生带入到计算机领域就是说,即便在网络通信可靠情况下,一个可扩展的分布系统的共识问题的下限是无解。即可靠的下限是0%CAP  分布系统领域的重要原理CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年,ACM 组织的一个研讨上提出猜想,后来 Lynch 等人进行了证明• C(一致):所有的节点上的数据时刻保持同步,即数据一致• A(可用):每个请求都能在一定时间内接受到一个响应,即低延迟• P(分区容错):当系统发生分区时仍然可以运行的定理:任何分布系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。即数据一致,响应及时,可分区执行不可能同时满足。举个例子:一个分布网路上,某一个节点有一组依赖数据A,当网络无延迟,无阻塞时,依赖于X的操作可正常进行。但网络无延迟阻塞在现实世界中是没法100%保证的,那么当网络异常时,必然产生分布系统的分区和孤岛,那当一个执行操作在A分区之外时,如果要保证P,即当系统发生分区时仍可运行,就需要在分布系统中多个节点有X的备份数据,以应对分区情况。则这时候就需要在C,A之间做出选择。假如选择C,即要保证数据在分布网络中的一致,那么就需要在X每次改动时,需要将全网节点的X数据同步刷新成最新的状态,那么在等待数据刷新完成之前,分布系统是不可响应X的依赖操作的,即A的功能缺失假如选择A,即要突出低延迟的实时响应。那么在响应的时候,可能全节点的X数据并没有同步到最新的状态,则导致C的缺失。上面看上去有些绕,那么你只要记住这句话,CAP原理在分布网络系统的应用讨论,其实就是讨论在允许网络发生故障的系统中,该选择一致还是可靠?如果系统重视一致,那么可以基于ACID原则做系统设计即 Atomicity(原子)、Consistency(一致)、Isolation(隔离)、Durability(持久)。ACID 原则描述了对分布数据库的一致需求,同时付出了可用的代价。• Atomicity:每次操作是原子的,要么成功,要么不执行;• Consistency:数据库的状态是一致的,无中间状态;• Isolation:各种操作彼此互相不影响;• Durability:状态的改变是持久的,不失效相应的有一个BASE原则,(Basic Availiability,Soft state,Eventually Consistency)则强调了可用。 经典的共识算法设计业内,针对节点异常的情况,有两种分类1.故障的,不响应的节点,成为拜占庭错误2.恶意响应的节点,称为拜占庭错误Paxos 最早的共识算法  拜占庭算法的代表Paxos有三种角色:• proposer:提出一个提案,等待大家批准为结案。客户端担任该角色;• acceptor:负责对提案进行投票。往往是服务端担任该角色;• learner:被告知结案结果,并与之统一,不参与投票过程。即普通节点系统运行由proposer驱动,当合法提案在一定时间内收到1/2以上投票后达成共识。因此,可得出无法达成共识的条件:1.proposer故障2.二分之一以上acceptor故障拜占庭问题与BFT(Byzantine Fault Tolerant) 算法Leslie Lamport 1982 年提出用来解释一致问题的一个虚构模型。拜占庭是古代东罗马帝国的首都,由于地域宽广,守卫边境的多个将军(系统中的多个节点)需要通过信使来传递消息,达成某些一致的决定。但由于将军中可能存在叛徒(系统中节点出错),这些叛徒将努力向不同的将军发送不同的消息,试图干扰一致的达成。拜占庭问题即为在此情况下,如何让忠诚的将军们能达成行动的一致。对于拜占庭问题来说,假如将军总数为 N,叛变将军数为 F,则当N>=3F+1 时,问题才有解,即叛变的将军不超过1/3时,存在有效的算法,如BFT,不论叛变者如何折腾,忠诚的将军们总能达成一致的结果。这是一个数学论证的结论,有兴趣的同学可以自行推导。PBFT  一种高效拜占庭容错共识算法PBFT是Practical Byzantine Fault Tolerance的缩写,意为实用拜占庭容错算法。该算法是Miguel Castro 和Barbara Liskov(2008年图灵奖得主)在1999年提出来的,解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题。他的核心思想是:对于每一个收到命令的将军,都要去询问其他人,他们收到的命令是什么。如上图,假设命令由A将军分发,假如A是作恶异常,分发给B,C,D的操作分别是1,2,3.意图扰乱共识。拜占庭容错算法上设计实现是,当B,C,D收到命令后,相互之间也沟通从A收到的命令是否一致,从而达到识破干扰的目的。其容错的极限值就是N>=3F+1。PBFT 在区块链上的实现区块链的节点分为记账节点和普通节点两个角色记账节点负责向全网提供记账服务,并维护全局账本,每过一段时间从记账节点中选一个议长,进行命令的分发,其他记账节点则作为议员进行验证将军就是记账节点,拥有全局账本,并验证交易的有效,过互相传达验证结果,在f共识的一般流程如下:1.任一节点接收到发送者签名的交易数据请求后,向全网广播2.所有记账节点均独立监听全网的交易数据,并记录在内存3.议长在经过t后发送共识请求提案request4.议员在收到提案后,进行相关验证,发送响应response5.任意节点在限定时间内收到至少F+1个response后,共识达成,把交易记录入区块并发布给全网,如果超时,则更换视图和议长6.任意节点在收到完整区块后,把包含的交易从内存中删除开始下一个共识循环区块产生间隔t,    记账节点n,  可容错节点数f, 视图编号v,  区块高度h, 议长编号p,  议员编号i p=(h-v)%n  未来的发展POW算法建立了比特币帝国,具有划时代的意义。但其能耗和速度问题却是制约区块链普及的两大难以解决的问题。目前POS算法是一大趋势,以太坊的Casper,EOS的DPos等都是借鉴了上述前人的设计理念做的基于应用场景的优化改造,但万变不离其宗,我和大家一样,需要不断的学习和思考,没准,能有发明出自己的共识算法的一天呢。 

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