什么是TCP拆包粘包假设客户端发送了2条消息M1，M2。可能会出现以下几种情况。1、服务端正常接收到M1，M2这两条消息。2、服务端一次接收到了2个数据包，M1和M2粘合在一起，这时候就被称为TCP粘包。3、服务端分两次读取到了两个数据包，第一次读取到M1包整包和M2包部分内容M2_1，第二次读取到了M2剩余的内容M2_2，这时候被称为TCP拆包。4、服务端分两次读取到了两个数据包，第一次读取到M
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2024-11-02 10:27:36
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前言 TCP是个流协议，所谓流，就是没有界限的一串数据。大家可以想想河里的流水，是连成一片的，其间并没有分界线。TCP底层并不了解上层业务数据的具体含义，它会根据TCP缓冲区的实际情况进行包的划分，所以在业务上认为，一个完整的包可能会被TCP拆分成多个包进行发送，也有可能把多个小的包封装成一个大的数据包发送，这就是所谓的TCP粘包和拆包问题。案例： &
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2024-06-17 14:56:10
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Netty——TCP粘包和拆包 文章目录Netty——TCP粘包和拆包一、概述二、TCP粘包演示三、解决方案——自定义协议 一、概述 对于TCP，发送端为了更高效地发送多个发给接收端的包，使用了优化方法——Nagle算法，将多次间隔较小且数据量小的数据，合并成一个大的数据块，然后进行封包。这样做虽然提高了效率，但是接收端就难于分辨出完整的数据包了，因为面向流的通信是无消息保护边界的。在接收端处理
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2023-12-12 20:57:27
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第一章：半包粘包一：相关概念程序处理过程过程中我们会通过缓冲区接收数据，接收的过程中可能会出现所谓的半包和粘包。当我们的数据量超过我们的ByteBuf缓冲区大小时才会发生半包和粘包问题，当我们数据量恰好等于或者小于缓冲区的时候是不可能发生这种情况的。半包就是数据量过大一次没接完，粘包就是数据量比较小，一次性接了好几个： 半包和粘包在TCP协议下的是无法避免的，因为Tcp协议是流式的协议基于流处理，
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2023-11-07 01:31:15
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netty 解决粘包 和 分包的问题更多干货分布式实战（干货）spring cloud 实战（干货）mybatis 实战（干货）spring boot 实战（干货）React 入门实战（干货）构建中小型互联网企业架构（干货）python 学习持续更新ElasticSearch 笔记kafka storm 实战 (干货)scala 学习持续更新RPC 概述netty和tcp协议的关系 netty
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2023-11-21 10:02:34
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TCP的黏包问题主要分为以下三种情况： 第一种情况：如上图中的第一根bar所示，服务端一共读到两个数据包，每个数据包都是完成的，并没有发生粘包的问题，这种情况比较好处理，服务器只需要简单的从网络缓冲区去读就好了，每次服务端读取到的消息都是完成的，并不会出现数据不正确的情况。第二种情况：服务端仅收到一个数据包，这个数据包包含客户端发出的两条消息的完整信息，这个时候基于第一种情况的逻辑实现的服务端就蒙
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2023-11-25 12:58:47
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Java Netty 是一个高性能的网络框架，它在处理 TCP 的数据传输时，经常会遇到“黏包”问题。简单来说，黏包问题指的是当多个数据包被紧密地发送过来时，接收方无法分辨这些数据包的边界，从而导致数据解析错误。今天我们就来探讨如何在 Java Netty 中处理黏包和包头的问题。
### 问题背景
在高负载的网络应用中，可能会发生多个包被合并成一个包发送过来的情况。这种情况在 TCP 协议中
Netty 黏包半包问题与解决方案 一、黏包/半包现象分析 黏包 现象，发送 abc def , 接收abcdef 原因 应用层： 接收方ByteBuf设置太大(Netty默认1024) 滑动窗口：假设发送发256 bytes 表示一个完整报文，但由于接收方处理不及时且窗口大小足够大，这256 by ...
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2021-09-12 12:24:00
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最近发现自己对于TCP通讯中的黏包问题还有疑问，查阅资料做下总结。 一、TCP黏包问题 TCP黏包问题是因为发送方把若干数据发送，接收方收到数据时候黏在一包，从接受缓冲区来看，后一包的数据黏在前一包的尾部。 二、黏包出现的原因 TCP黏包问题主要出现在两个方面 （1）发送方问题 首先TCP会默认使用Nagle算法，Nagle算法主要做两件事。 第一：上一包分组得到确认，才会发送下一分组。
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2023-11-24 19:03:02
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粘包处理NIO Socket是非阻塞的通讯模式，与IO阻塞式的通讯不同点在于NIO的数据要通过Channel放到一个缓存池ByteBuffer中，然后再从这个缓存池中读出数据，而 IO 的模式是直接从InputStream中read。所以对于NIO，由于存在缓存池的大小限制和网速的不均匀会造成一次读的操作放入缓存池中的数据不完整，便形成了断包问题。同理，如果一次性读入两个及两个以上的数据，则无法分
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2023-09-03 14:06:55
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1.问题简单描述：netty作为客户端连接网元设备，channel1接收数据，然后通过channel2写给上层系统，但是有时候上层接收的数据会部分丢失。2.首先先看两个知识点：（1）Nagle算法 TCP/IP协议中，无论发送多少数据，总是要在数据前面加上协议头，同时对方接收到数据，也需要发送ACK表示确认。为了尽可能的利用网络带宽，TCP总是希望尽可能的发送足够大的数
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2023-11-28 02:12:15
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前言： 前一篇中我们主要讲解了ChannelHandler的几个抽象实现类，大致了解了下各个抽象实现类在不同场景中的运用。 本文就要一起来看下另一个比较好玩的问题，也是一个比较难点的问题，就是Netty如何解决TCP字节流的粘包、拆包问题。1.什么是粘包、拆包？ 如果不涉及底层处理的话，我们很少会重视这个问题。TCP难道
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2024-01-15 13:28:20
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最近在研究netty组件。Netty对nio的封装极大的方便了我们的业务开发，我们不再需要使用jdk提供的繁琐的nio进行编程，并且netty的扩展性强，健壮性强，不仅是对nio的bug的处理，还是对tcp粘包、断包的处理都是非常出色的。首先，先看看netty的服务端和客户端的demo。public class HelloServer {
public void run() throws
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2024-03-13 13:19:58
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最近在做Unity局域网时，用到了Socket通信基于TCP协议，然后使用异步方式，主要用到了BeginAccept和BeginReceive方法然而就可以实现异步通信，然而还是要解决粘包和分包问题这里我先说明一下什么是分包和粘包，TCP提供面向连接的、可靠的数据流传输，所以当我们发送数据在短时间内比较频繁并且数据量比较小时，TCP为了优化内存资源，会将多条数据粘成几个包来进行处理，相比发送的消息
这里介绍两种解决办法：1、利用LengthFieldBasedFrameDecoder解码器 2、设置自定义编解码。 一般出现数据粘包问题很难复现，因为在开发中，我们都是模拟发数据，真正上线了，我们的数据发送就没有什么规律，可能很快，也可能慢，频率不同，难以捕捉问题，但是肯定会出现一些粘包问题。 所谓粘包，
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2023-10-15 13:44:16
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# Java 粘包处理指南
在网络编程中，"粘包"现象是一个常见而复杂的挑战。粘包是指在 TCP 协议中，由于数据包的特性，多个连续的数据包可能会在网络中组合成一个包，导致接收方无法正确区分出每一个单独的消息。这篇文章将引导初学者如何在 Java 中处理粘包现象，我们将分步讲解具体的实现过程。
## 处理粘包的流程
我们将通过以下流程来处理粘包问题：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-10-15 03:39:17
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一、Netty高并发下数据丢失问题分析处理1、现象客户端与服务端采用长连接通讯， 传输数据量不大情况下不会出现数据丢失，在大数据量高并发场景下，会出现极少数的数据丢失，存在偶发性。 仔细分析代码处理逻辑，并无问题，查看netty的配置以及编解码处理， 也没有问题。2、定位数据丢失可能在传输任何环节都会出现， 需要定位缩小排查范围。 在服务端整个流转环节上都加上日志： 解码器->数据接收-&g
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2023-06-08 13:31:39
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什么是黏包？ 首先明确，TCP才可能会产生黏包，UDP不会产生黏包。 所谓黏包，就是同时执行多条命令之后，得到的回显可能只有一部分，但是在执行其他命令的时候又接收到之前执行的回显的另一部分结果，这种显现就是黏包 产生黏包的原因？ TCP协议中的数据在传送过程中，因网卡的MTU（最大传输单元）如果小于 ...
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2021-08-04 15:24:00
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## Java Bio黏包处理指南
在使用Java的BIO（同步阻塞I/O）模式进行网络编程时，"黏包"和"拆包"问题常常会影响数据的正确性。黏包是指将多个数据包粘在一起发送，接收方无法准确区分各个数据包的边界。因此，了解黏包的处理方式非常重要。本文将指导你一步步实现黏包处理。
### 处理流程
我们将通过以下步骤来解决这个问题：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 03:37:49
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前言最近参加了"拉勾教育Java高薪训练营"，学习到自定义RPC一节，老师讲了各种IO的特性和案例。我自己在写BIO代码中遇到一些问题，在此记录总结一下。1 最简单的BIO代码1.1 IOServer
public class IOServer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//首先创建了一个serverSo
