【Java Socket编程】为何这段代码可以防范Dos攻击?

俺是小王子 2016-01-19 06:03:47

int expected = 1024; // Cut off to avoid DoS attack
while (expected < shutdown.length()) {
if (random == null)
random = new Random();
expected += (random.nextInt() % 1024);
}
while (expected > 0) {
int ch = -1;
try {
ch = stream.read();
} catch (IOException e) {
log.warn("StandardServer.await: read: ", e);
ch = -1;
}
if (ch < 32) // Control character or EOF terminates loop
break;
command.append((char) ch);
expected--;
}
} finally {
// Close the socket now that we are done with it
try {
if (socket != null) {
socket.close();
}
} catch (IOException e) {
// Ignore
}
}


Tomcat7 源码

请教,谢谢
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自由的刺猬 2016-01-21
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这个不是太懂
内容概要:本文研究了基于粒子群算法的风电-水电(抽水蓄能)联合优化调度问题,旨在通过智能优化算法实现新能源与储能系统的协同调度,提升电力系统运行效率与稳定性。研究采用粒子群优化(PSO)算法对风电和抽水蓄能电站的出力进行联合优化,以最小化系统运行成本、减少弃风弃电、提高可再生能源消纳能力为目标,构建了包含风电出力不确定性、水电站水量平衡、抽水蓄能机组运行约束在内的多目标优化模型,并通过Matlab编程实现算法求解与仿真验证。文中详细探讨了算法参数设置、收敛性分析及优化结果的合理性,展示了该方法在实际电力系统调度中的应用潜力与工程价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源调度、智能优化算法应用的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含大规模风电接入的电力系统中,实现风电与抽水蓄能的协调调度;②为电力系统经济调度、可再生能源消纳、储能优化配置等研究提供算法支持与仿真案例;③作为智能优化算法在能源系统中应用的教学与研究参考资料。; 阅读建议:读者应结合Matlab代码与文中模型描述,理解算法实现细节,建议在学习过程中动手调试代码,尝试修改目标函数或约束条件以观察优化结果变化,从而深入掌握粒子群算法在能源调度中的应用方法。

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