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    IM TCP网络问题分析

    SocketInputStream.java:106) at com.xtc.sync.push.common.m.run(Unknown Source) 对于客户端IM SDK而言 遇到数据解析异常导致的TCP连接断开跟网络 时间间隔递增重连,避免频繁的重连 客户端新程序不再允许使用80端口去连接IM服务器,不单单是80端口, 一些常用的端口,例如8080,443,1000一下的端口等都不能使用,避免出 现类似的问题 {remoteAddress=gw.im.okii.com,remotePort=80} 客户端在不切换域名和端口的情况下断线重连成功 解决方案 客户端禁止使用80端口 针对以上中国香港问题分析出的客户端在心跳下调策略 ,重连策略存在的缺 陷进行修复(主要是在重连的时候要确保域名或者端口的切换,不要拿旧 的域名和端口再次尝试连接) 解决效果 青海域名劫持问题,TCP连接80端口可以成功,但是不确定8000端口是否 或以上版本(去 掉80端口)程序在遇到域名被劫持的时候,再次尝试连接不成功,这时候 就会去跑常规的httpdns流程 新修改的IM的Httpdns方案无论是否使用80端口,都可以解决劫持的 问题

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    用MTR诊断网络问题

    有关网络诊断技术的基本概述,请参阅我们的网络诊断简介。如果您的系统存在其他问题,请阅读我们的常规系统诊断概述。 因此,对于遇到连接问题的所有主机,最好双向收集MTR报告。 Linode客户支持往往会要求中期审查报告都要以你的Linode为起点或终点如果你遇到网络问题。 这可能是网络延迟问题,因为在第四跳之后往返时间仍然很高。从该报告中可以知道,配置不良的路由器或拥塞的链路是可能原因,但无法确定原因。 不幸的是,高延迟并不总是意味着当前路线的问题。 通用MTR报告 一些网络问题是新颖的并且需要升级到上游网络的运营商。但是,有一些常见的MTR报告可以描述常见的网络问题。如果您遇到某种网络问题并想要诊断问题,请考虑以下示例。 虽然路由错误和问题网络速度问题的一定的百分比,但它们绝不是降低性能的唯一原因。网络拥塞,特别是在高峰时段的长距离传输,可能会变得严重。

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    网络编程之粘包问题

    什么是粘包 粘包是一种现象 这种现象只出现在TCP中而不会出现在UDP中(TCP和UDP都是传输层中的协议) 粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限,不知道一次性提取多少字节的数据所造成的 粘包概念详解 : 当发送网络数据时,tcp协议会根据Nagle算法将时间间隔短,数据量小的多个数据包打包成一个数据包,先发送到自己操作系统的缓存中,然后操作系统将数据包发送到目标程序所对应操作系统的缓存中,最后将目标程序从缓存中取出 所谓粘包问题主要还是因为接收方不知道消息之间的界限,不知道一次性提取多少字节的数据所造成的 发送方引起的粘包是由TCP协议本身造成的,TCP为提高传输效率,发送方往往要收集到足够多数据后才发上一个TCP encode('utf-8')) 7 time.sleep(5) 8 phone.send('haiyan'.encode('utf-8')) 9 phone.close() 客户端 粘包解决方案 粘包问题的根源在于

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    如何解决网络间歇问题

    在解决网络问题时,间歇性问题最难解决。仅在出现问题时尝试抓住问题可能需要数周的时间。解决间歇性问题有四个关键步骤。首先,您必须进入数据包的路径。其次,您需要能够长时间捕获,以确保您不会错过这个问题。 将 IOTA 1G 内联在客户端 PC 和其他网络之间。IOTA 1G支持全线路速和全双工千兆流量。它不仅可以捕获流量,而且TAP是容错的。 正确完成后,在这段时间内您将只有110MB的流量通过网络。单击下载pcap将该时间段内进出问题电脑的数据包提取到你的电脑上。 点击该帧并删除过滤器,以查看IOTA捕获的客户端计算机和网络其他部分之间的所有流量。只需跟踪标记之前的信息就能挖掘问题。 IOTA通过进入全线速率捕获数据包的路径,帮助找到间歇性问题的根源,提供一个简单的手段来过滤掉问题数据包,并轻松提取这些数据包用于网络流量分析。

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    网络编程常见问题总结

    网络程序中遇到的一些问题进行了总结, 这里主要针对的是我们常用的TCP socket相关的总结, 可能会存在错误, 有任何问题欢迎大家提出.    对于网络编程的更多详细说明建议参考下面的书籍  《UNIX网络编程》 《TCP/IP 详解》 《Unix环境高级编程》     非阻塞IO和阻塞IO:    在网络编程中对于一个网络句柄会遇到阻塞IO和非阻塞 所以即使是采用recv + WAITALL参数还是要考虑是否需要循环读取的问题,在实验中对于多数情况下recv还是可以读完buff_size,所以相应的性能会比直接read进行循环读要好一些。 究其原因主要是读数据的时候我们并不知道对端到底有没有数据,数据是在什么时候结束发送的,如果一直等待就可能会造成死循环,所以并没有去进行这方面的处理;而对于write, 由于需要写的长度是已知的,所以可以一直再写,直到写完.不过问题是 ,在网络阻塞严重的时候,网络层没有足够的内存来进行写操作,这时候就会出现写不成功的情况,阻塞情况下会尽可能(有可能被中断)等待到数据全部发送完毕, 对于非阻塞的情况就是一次写多少算多少,没有中断的情况下也还是会出现

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    图论--网络流最大流问题

    问题表述:给定一幅图(n个结点,m条边),每一条边有一个容量,现在需要将一些物品从结点s(称为源点)运送到结点t(称为汇点),可以从其他结点中转,求最大的运送量。 在介绍最大流问题的解决方法之前,先介绍几个概念. 网络网络是一个有向带权图,包含一个源点和一个汇点,没有反向平行边。 网络流:网络流即网上的流,是定义在网络边集E上的一个非负函数flow={flow(u,v)}, flow(u,v)是边上的流量。 可行流:满足以下两个性质的网络流flow称为可行流。 对于一个网络可行流flow,净输出等于净输入,这仍然是流量守恒。 网络最大流:在满足容量约束和流量守恒的前提下,在流网络中找到一个净输出最大的网络流。 这样的话,求解最大流就只需要在残余网络中寻找增广路,直到不存在可以从s流向t 的增广路,此时即为最大流。求解最大流问题的高效算法有 dinic,sap和isap。

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    网络安全:大数据问题

    当我们考虑到世界各地都有不良行为者试图破坏为人民服务的技术(数据)时,网络安全成为全球普遍存在的问题。 政府网络由 CIO 和 CISO 管理,CDO (最新的 CXO 职位)制定政策以处理支持政府任务的数据。 大多数 CISO 拥有一套相当标准的网络安全工具,用于处理身份管理、加密、边缘设备日志数据管理、漏洞扫描、深度数据包检查、网络安全监控和入侵检测,当然还有防病毒。这些工具用于分析大量网络数据。 正如我最近在FedScoop 每日播客上的采访中所说,在过去的 30 年中,网络安全的工作方式基本相同。更值得注意的是,在这段时间里,防御性网络的进展和成功既缓慢又渐进。 网络安全是一个大数据问题。实时了解活动是网络安全的全部内容——从端点文件到身份管理数字握手到容器执行再到事件检测。期望不同的结果做本质上相同的事情可能不会实现。

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    如何解决容器网络性能及复杂网络部署问题

    这个问题会导致 Docker 实例的 IP 地址,必须跟当前宿主机定义的网段一致。如果启动到别的宿主机上,IP 就需要更换。 那么在公有云上部署 Docker 业务,存在哪些问题呢?其实,主要还是性能和功能两方面。 这个问题实际上是因为 K8S 少下发了一条 IPtables 规则,没有对同宿主机的这种情况做源地址转换。 这个问题对熟悉 Linux 网络功能的人来说,不是什么难题,但是对专注于业务开发的 Docker 用户而言,可就很难解决了。 如何解决容器网络性能及复杂网络部署的问题 性能问题的根源在于云平台和 Docker 平台都有自己的虚拟化网络,二者功能重叠,使用时相互嵌套。

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    深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题

    为了解决这种限制,本文引入“深度压缩”,一共有三个阶段的流水线:剪枝、量化和霍夫编码,它们一起工作去减少神经网络的存储问题,并在没有影响精确度的情况下压缩了35倍到49倍。 一、网络剪枝 网络剪枝已经被广泛研究于压缩CNN模型。在早期工作中,网络剪枝已经被证明可以有效地降低网络的复杂度和过拟合。 如图1所示,一开始通过正常的网络训练学习连接;然后剪枝小权重的连接(即所有权值连接低于一个阈值就从网络里移除);最后再训练最后剩下权值的网络为了保持稀疏连接。 但是Linear初始化没有遇到这个问题,实验部分比较了准确性,发现Linear初始化效果最好。 三、霍夫曼编码 霍夫曼编码是一个最优的前缀码,通常被用于无损失数据压缩。它用可变长码字去编码源符号。 五、总结 本文提出了“深度压缩”,在没有影响精确度的情况下进行神经网络的压缩。本文的方法使用了剪枝、量化网络权值共享和应用霍夫曼编码操作。

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