关于网络通信程序中的组包问题

elated 2011-11-13 09:57:54
在网络通信库中,用TCP协议传输,为了提高效率,希望把小的数据组成较大的包一起发送出去,但是有时候小块的数据到达了,而很长时间后面没有数据。如果设置一个定时器等待超时,那么超时时间设定为多少合适呢?是每一个连接一个定时器,还是多个连接共用一个定时器?
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恨天低 2011-11-19
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其实,这些都没必要自己去处理吧?直接发出去吧,我觉得底层已经对这些进行优化了的。
qq120848369 2011-11-19
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[Quote=引用 7 楼 elated 的回复:]

不知一般的网络通信库是怎么处理这个问题的,比如ACE,ASIO
[/Quote]

web服务器在response的时候使用cork。
elated 2011-11-19
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不知一般的网络通信库是怎么处理这个问题的,比如ACE,ASIO
cocoabird 2011-11-14
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一般是直接发出去
elated 2011-11-14
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怎么突然间感觉没必要这么做呢,直接发出去和自己管理超时,哪个好呢?
giant1st 2011-11-13
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TCP_NODELAY和TCP_CORK基本上控制了包的“Nagle化”,Nagle
化在这里的含义是采用Nagle算法把较小的包组装为更大的帧。
John Nagle是Nagle算法的发明人,后者就是用他的名字来命名
的,他在1984年首次用这种方法来尝试解决福特汽车公司的网络
拥塞问题(欲了解详情请参看IETF RFC 896)。

更多请参考: http://blog.csdn.net/netpet/article/details/2836436
qq120848369 2011-11-13
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[Quote=引用 2 楼 elated 的回复:]

引用 1 楼 qq120848369 的回复:
这个不用你操心,你就小包发出去就行了,TCP自己做了延迟发送,默认200MS的等待时间。

或者你自己做好相关状态记录,使用如下选项主动控制:


C/C++ code
TCP_CORK
设置此项将不发送部份帧。所有排队的部份帧只在此项清除后, 才能发送。在调用 sendfile(2) 前准备数据报头或对网络吞吐量进行优化有用处。 ……
[/Quote]

Negle只有在未响应ACK<=1的情况下才会继续送出数据,原理就是如果ACK回来的慢说明网络状况差,那么就不应该继续发送。 现在Negle算法和延迟发送机制结合在一起,意思就是尽量避免小数据的发送,所以默认200MS的延迟,期待用户在200MS内连续送出若干个小片段,那么TCP会帮助你合并成一个大包送出去。

既然你发送的间隔那么长,可以选择利用CORK,不过我看你的需求挺麻烦的,我是没办法满足你了。
elated 2011-11-13
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[Quote=引用 1 楼 qq120848369 的回复:]
这个不用你操心,你就小包发出去就行了,TCP自己做了延迟发送,默认200MS的等待时间。

或者你自己做好相关状态记录,使用如下选项主动控制:


C/C++ code
TCP_CORK
设置此项将不发送部份帧。所有排队的部份帧只在此项清除后, 才能发送。在调用 sendfile(2) 前准备数据报头或对网络吞吐量进行优化有用处。 此选项不能与 TCP_N……
[/Quote]
Nagle算法?为什么我看好多资料都建议关闭这个选项?却不明白为什么
qq120848369 2011-11-13
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这个不用你操心,你就小包发出去就行了,TCP自己做了延迟发送,默认200MS的等待时间。

或者你自己做好相关状态记录,使用如下选项主动控制:

TCP_CORK
设置此项将不发送部份帧。所有排队的部份帧只在此项清除后, 才能发送。在调用 sendfile(2) 前准备数据报头或对网络吞吐量进行优化有用处。 此选项不能与 TCP_NODELAY 联用.


对于一个SOCKET,发送任何数据前先CORK,等你认为足够多的时候清除CORK,数据将一次性送出。
内容概要:本文提出了一种基于改进扩散模型的高海拔地区新能源高波动出力场景生成方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法针对高海拔地区风能、光伏等新能源出力波动剧烈、不确定性高的特点,通过优化扩散模型的结构与训练策略,有效捕捉历史数据的概率分布特征与时序相关性,从而生成高质量、多样化的出力场景。文详细阐述了模型的数学推导、网络架构设计、损失函数优化及采样算法改进,并通过实验证明其在拟合精度、场景多样性与稳定性方面优于传统生成模型,为电力系统在高比例新能源接入下的规划、调度与风险评估提供了可靠的场景输入支持。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事新能源发电预测、电力系统分析、智能优化、场景生成等方向研究的科研人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高海拔地区风电、光伏出力的不确定性建模与多场景生成;②支撑含高渗透率新能源的电力系统随机优化调度、鲁棒决策与风险评估;③为相关学术研究、论文复现与算法改进提供可运行的技术方案与代码基础; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整资源(代码、数据集、说明文档)进行实践操作,重点关注扩散模型的前向加噪与反向去噪过程的设计细节,以及如何将其适配于新能源时序数据的生成任务,通过参数调优与对比实验深入理解模型的生成机制与性能边界。
内容概要:本文围绕基于静态约束法的配电网电动汽车接入容量评估展开研究,提出了一种在新型电力系统背景下评估主动配电网对电动汽车承载能力的方法。研究通过构建数学模型,结合潮流计算与关键约束条件(如电压越限、线路过载等),量化分析配电网可承受的最大电动汽车充电负荷容量,旨在识别规模化电动汽车接入带来的潜在运行风险,并为电网规划与运行提供科学依据。文配套提供了完整的Matlab代码实现,便于仿真验证与结果复现。此外,该研究与分布式光伏承载力评估、电动汽车可调能力分析等方向形成技术联动,展现了多主题协同的研究体系。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员,以及从事新能源并网、智能配电网规划与运行等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术研究的模型复现与论文撰写支撑;②评估实际配电网电动汽车大规模接入的可行性与安全边界,指导充电基础设施布局;③作为高校教学案例,帮助学生深入理解电网承载力评估的核心原理、建模方法与仿真技术; 阅读建议:建议结合文提及的相关研究方向(如二阶锥规划、多面体聚合方法等)进行对比学习,充分利用所提供的Matlab代码与网盘资料开展仿真实验,重点关注约束条件的设定逻辑与潮流计算模块的实现细节,以深化对评估模型机理与工程应用价值的理解。
内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。
VDA_Band_19.1_3rd edition_2026 English Inspection of Technical Cleanliness 内容概要:本文档为德国汽车工业协会(VDA)发布的第三版《技术清洁度检验:功能相关汽车部件的颗粒污染检测》(VDA 19.1),系统规范了汽车行业零部件技术清洁度的检测方法与流程。文件涵盖从取样、提取、过滤到分析的全流程标准化操作,重点更新了干法提取(如 Stamp Test 和刷吸法)、小于50µm颗粒的检测、光学子系统和SEM/EDX标准分析方法,并引入统一材料分类体系以提升结果可比性。同时明确了“标准分析”与“自由检验”的区别,前者用于高兼容性检测,后者允许客户与供应商协商定制参数。文档还强化了对非可测组件的技术清洁保障、测量不确定度评估及方法验证的要求,并提供了多个实际案例支持应用落地。; 适合人群:适用于汽车制造业从事质量控制、工艺开发、供应商管理及相关检测实验室的技术人员和管理人员,尤其适合具备一定质量管理或洁净度检测基础的专业人员。; 使用场景及目标:①用于制定和执行零部件清洁度检测标准;②指导 incoming/outgoing 检验及生产过程监控;③支持失效分析与质量改进项目;④作为企业内部审核和技术交流的依据; 阅读建议:建议结合VDA 19.2及其他相关标准配套使用,重点关注各章节的起始参数设定、方法选择逻辑及附录的检查表示例,在实际操作同步开展方法验证与人员培训,确保检测结果的有效性和可追溯性。

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