-
面向连接和无连接的套接字到底有什么区别?
流格式套接字(Stream Sockets)就是“面向连接的套接字”,它基于 TCP 协议;数据报格式套接字(Datagram Sockets)就是“无连接的套接字”,它基于 UDP 协议。
这给大家造成一种印象,面向连接就是可靠的通信,无连接就是不可靠的通信,实际情况是这样吗?
另外,不管是哪种数据传输方式,都得通过整个 Internet 网络的物理线路将数据传输过去,从这个层面理解,所有的 socket 都是有物理连接的呀,为什么还有无连接的 socket 呢?
本节就来给大家解开种种谜团,加深大家对数据传输方式的认识。
从字面上理解,面向连接好像有一条管道,它连接发送端和接收端,数据包都通过这条管道来传输。当然,两台计算机在通信之前必须先搭建好管道。
无连接好像没头苍蝇乱撞,数据包从发送端到接收端并没有固定的线路,爱怎么走就怎么走,只要能到达就行。每个数据包都比较自私,不和别人分享自己的线路,但是,大家最终都能殊途同归,到达接收端。
这样理解没错,但是我相信这还不够深入,大家还是感觉云里雾里,没有看到本质。好,接下来就是见证奇迹的时刻,我会用实例给大家演示!
上图是一个简化的互联网模型,H1 ~ H6 表示计算机,A~E 表示路由器,发送端发送的数据必须经过路由器的转发才能到达接收端。
假设 H1 要发送若干个数据包给 H6,那么有多条路径可以选择,比如:
每个数据包之间都是独立的,各走各的路,谁也不影响谁,除了迷路的或者发生意外的数据包,最后都能到达 H6。但是,到达的顺序是不确定的,比如:
还有一些意外情况会发生,比如:
总之,对于无连接的套接字,数据包在传输过程中会发生各种不测,也会发生各种奇迹。H1 只负责把数据包发出,至于它什么时候到达,先到达还是后到达,有没有成功到达,H1 都不管了;H6 也没有选择的权利,只能被动接收,收到什么算什么,爱用不用。
无连接套接字遵循的是「尽最大努力交付」的原则,就是尽力而为,实在做不到了也没办法。无连接套接字提供的没有质量保证的服务。
这条路径是由路由器维护的,路径上的所有路由器都要存储该路径的信息(实际上只需要存储上游和下游的两个路由器的位置就行),所以路由器是有开销的。
H1 和 H6 通信完毕后,要断开连接,销毁路径,这个时候路由器也会把之前存储的路径信息擦除。
在很多网络通信教程中,这条预先建立好的路径被称为“虚电路”,就是一条虚拟的通信电路。
为了保证数据包准确、顺序地到达,发送端在发送数据包以后,必须得到接收端的确认才发送下一个数据包;如果数据包发出去了,一段时间以后仍然没有得到接收端的回应,那么发送端会重新再发送一次,直到得到接收端的回应。这样一来,发送端发送的所有数据包都能到达接收端,并且是按照顺序到达的。
不但是数量多了,每个数据包也变大了:除了源端口和目的端口,面向连接的套接字还包括序号、确认信号、数据偏移、控制标志(通常说的 URG、ACK、PSH、RST、SYN、FIN)、窗口、校验和、紧急指针、选项等信息;而无连接的套接字则只包含长度和校验和信息。
有连接的数据包比无连接大很多,这意味着更大的负载和更大的带宽。许多即时聊天软件采用 UDP 协议(无连接套接字),与此有莫大的关系。
两种套接字的特点决定了它们的应用场景,有些服务对可靠性要求比较高,必须数据包能够完整无误地送达,那就得选择有连接的套接字(TCP 服务),比如 HTTP、FTP 等;而另一些服务,并不需要那么高的可靠性,效率和实时才是它们所关心的,那就可以选择无连接的套接字(UDP 服务),比如 DNS、即时聊天工具等。
这给大家造成一种印象,面向连接就是可靠的通信,无连接就是不可靠的通信,实际情况是这样吗?
另外,不管是哪种数据传输方式,都得通过整个 Internet 网络的物理线路将数据传输过去,从这个层面理解,所有的 socket 都是有物理连接的呀,为什么还有无连接的 socket 呢?
本节就来给大家解开种种谜团,加深大家对数据传输方式的认识。
从字面上理解,面向连接好像有一条管道,它连接发送端和接收端,数据包都通过这条管道来传输。当然,两台计算机在通信之前必须先搭建好管道。
无连接好像没头苍蝇乱撞,数据包从发送端到接收端并没有固定的线路,爱怎么走就怎么走,只要能到达就行。每个数据包都比较自私,不和别人分享自己的线路,但是,大家最终都能殊途同归,到达接收端。
这样理解没错,但是我相信这还不够深入,大家还是感觉云里雾里,没有看到本质。好,接下来就是见证奇迹的时刻,我会用实例给大家演示!
上图是一个简化的互联网模型,H1 ~ H6 表示计算机,A~E 表示路由器,发送端发送的数据必须经过路由器的转发才能到达接收端。
假设 H1 要发送若干个数据包给 H6,那么有多条路径可以选择,比如:
- 路径①:H1 --> A --> C --> E --> H6
- 路径②:H1 --> A --> B --> E --> H6
- 路径③:H1 --> A --> B --> D --> E --> H6
- 路径④:H1 --> A --> B --> C --> E --> H6
- 路径⑤:H1 --> A --> C --> B --> D --> E --> H6
数据包的传输路径是路由器根据算法来计算出来的,算法会考虑很多因素,比如网络的拥堵状况、下一个路由器是否忙碌等。
无连接的套接字
对于无连接的套接字,每个数据包可以选择不同的路径,比如第一个数据包选择路径④,第二个数据包选择路径①,第三个数据包选择路径②……当然,它们也可以选择相同的路径,那也只不过是巧合而已。每个数据包之间都是独立的,各走各的路,谁也不影响谁,除了迷路的或者发生意外的数据包,最后都能到达 H6。但是,到达的顺序是不确定的,比如:
- 第一个数据包选择了一条比较长的路径(比如路径⑤),第三个数据包选择了一条比较短的路径(比如路径①),虽然第一个数据包很早就出发了,但是走的路比较远,最终还是晚于第三个数据包达到。
- 第一个数据包选择了一条比较短的路径(比如路径①),第三个数据包选择了一条比较长的路径(比如路径⑤),按理说第一个数据包应该先到达,但是非常不幸,第一个数据包走的路比较拥堵,这条路上的数据量非常大,路由器处理得很慢,所以它还是晚于第三个数据包达到了。
还有一些意外情况会发生,比如:
- 第一个数据包选择了路径①,但是路由器C突然断电了,那它就到不了 H6 了。
- 第三个数据包选择了路径②,虽然路不远,但是太拥堵,以至于它等待的时间太长,路由器把它丢弃了。
总之,对于无连接的套接字,数据包在传输过程中会发生各种不测,也会发生各种奇迹。H1 只负责把数据包发出,至于它什么时候到达,先到达还是后到达,有没有成功到达,H1 都不管了;H6 也没有选择的权利,只能被动接收,收到什么算什么,爱用不用。
无连接套接字遵循的是「尽最大努力交付」的原则,就是尽力而为,实在做不到了也没办法。无连接套接字提供的没有质量保证的服务。
面向连接的套接字
面向连接的套接字在正式通信之前要先确定一条路径,没有特殊情况的话,以后就固定地使用这条路径来传递数据包了。当然,路径被破坏的话,比如某个路由器断电了,那么会重新建立路径。这条路径是由路由器维护的,路径上的所有路由器都要存储该路径的信息(实际上只需要存储上游和下游的两个路由器的位置就行),所以路由器是有开销的。
H1 和 H6 通信完毕后,要断开连接,销毁路径,这个时候路由器也会把之前存储的路径信息擦除。
在很多网络通信教程中,这条预先建立好的路径被称为“虚电路”,就是一条虚拟的通信电路。
为了保证数据包准确、顺序地到达,发送端在发送数据包以后,必须得到接收端的确认才发送下一个数据包;如果数据包发出去了,一段时间以后仍然没有得到接收端的回应,那么发送端会重新再发送一次,直到得到接收端的回应。这样一来,发送端发送的所有数据包都能到达接收端,并且是按照顺序到达的。
发送端发送一个数据包,如何得到接收端的确认呢?很简单,为每一个数据包分配一个 ID,接收端接收到数据包以后,再给发送端返回一个数据包,告诉发送端我接收到了 ID 为 xxx 的数据包。面向连接的套接字会比无连接的套接字多出很多数据包,因为发送端每发送一个数据包,接收端就会返回一个数据包。此外,建立连接和断开连接的过程也会传递很多数据包。
不但是数量多了,每个数据包也变大了:除了源端口和目的端口,面向连接的套接字还包括序号、确认信号、数据偏移、控制标志(通常说的 URG、ACK、PSH、RST、SYN、FIN)、窗口、校验和、紧急指针、选项等信息;而无连接的套接字则只包含长度和校验和信息。
有连接的数据包比无连接大很多,这意味着更大的负载和更大的带宽。许多即时聊天软件采用 UDP 协议(无连接套接字),与此有莫大的关系。
总结
两种套接字各有优缺点:- 无连接套接字传输效率高,但是不可靠,有丢失数据包、捣乱数据的风险;
- 有连接套接字非常可靠,万无一失,但是传输效率低,耗费资源多。
两种套接字的特点决定了它们的应用场景,有些服务对可靠性要求比较高,必须数据包能够完整无误地送达,那就得选择有连接的套接字(TCP 服务),比如 HTTP、FTP 等;而另一些服务,并不需要那么高的可靠性,效率和实时才是它们所关心的,那就可以选择无连接的套接字(UDP 服务),比如 DNS、即时聊天工具等。
最新更新
nodejs爬虫
Python正则表达式完全指南
爬取豆瓣Top250图书数据
shp 地图文件批量添加字段
爬虫小试牛刀(爬取学校通知公告)
【python基础】函数-初识函数
【python基础】函数-返回值
HTTP请求:requests模块基础使用必知必会
Python初学者友好丨详解参数传递类型
如何有效管理爬虫流量?
SQL SERVER中递归
2个场景实例讲解GaussDB(DWS)基表统计信息估
常用的 SQL Server 关键字及其含义
动手分析SQL Server中的事务中使用的锁
openGauss内核分析:SQL by pass & 经典执行
一招教你如何高效批量导入与更新数据
天天写SQL,这些神奇的特性你知道吗?
openGauss内核分析:执行计划生成
[IM002]Navicat ODBC驱动器管理器 未发现数据
初入Sql Server 之 存储过程的简单使用
这是目前我见过最好的跨域解决方案!
减少回流与重绘
减少回流与重绘
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图
performance.now() 与 Date.now() 对比
一款纯 JS 实现的轻量化图片编辑器
关于开发 VS Code 插件遇到的 workbench.scm.
前端设计模式——观察者模式
前端设计模式——中介者模式
创建型-原型模式