1.Dubbo源码解析：网络通信
2.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
3.Linux源码分析-RDMA的源码通信通信连接管理CM模块与编程示例
4.IM即时通讯源码搭建教程全开源
5.linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析
6.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法

Dubbo源码解析：网络通信

       在之前的章节中，我们探讨了消费者如何通过内置的源码通信负载均衡找到服务提供者以及服务暴露的原理。本节重点关注的源码通信是消费者如何通过网络与提供者进行远程调用的详细过程，涉及Dubbo框架的源码通信网络通信机制。

       网络通信主要在Dubbo的源码通信Remoting模块中实现，Dubbo支持多种协议，源码通信云朵源码原包包括自定义的源码通信Dubbo协议、RMI、源码通信Hessian、源码通信HTTP、源码通信WebService、源码通信Thrift、源码通信REST、源码通信gRPC、源码通信Memcached和Redis等，源码通信每种协议有其特点。例如，Dubbo协议利用NIO异步通信，适合处理大量并发小数据量的场景，而RMI采用阻塞式短连接，适合Java RMI应用。

       序列化在通信中起着至关重要的作用，Dubbo支持多种序列化方式，如Hessian2、Java、Fastjson等，其中Hessian2是默认选择。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST不断涌现，它们的性能优于Hessian2，可通过配置引入以优化性能。

       数据在网络传输中需要解决粘包拆包问题，Dubbo通过定义私有RPC协议，消息头包含魔数、类型和长度等信息，python crm 源码下载以确保数据的正确接收。在消费者发送请求时，首先会生成一个封装了方法和参数的Request对象，经过编码后通过Netty发送。提供方则通过Netty接收请求，解码后执行服务逻辑并返回Response对象。

       双向通信中，服务提供方和消费方都通过心跳机制来检查连接状态，客户端和服务端都设有定时任务，确保数据的及时交互。在异步调用中，Dubbo通过CompletableFuture实现从异步到同步的转换，并处理并发调用时的数据一致性问题。

Java教程：dubbo源码解析-网络通信

       在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。

       网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。

       序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的映客ndroid 源码引入，可以优化Dubbo的序列化过程。

       在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。

       关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。

       提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。

       服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，asp字体网源码此过程与服务提供方接收请求的过程类似。

       在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。

       对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。

       为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。

Linux源码分析-RDMA的通信连接管理CM模块与编程示例

       RDMA（远程直接内存访问）是一种高性能的网络通信技术，它允许在两个系统之间直接访问对方的内存，从而减少数据传输中的网络开销。RDMA CM（通信管理器）作为关键组件，负责设置和管理可靠、连接和不可靠的数据报数据传输。它提供了一种传输中立的接口，类似于套接字，但更适合于基于队列对（QP）的addroid 开启gps源码语义，强调通信必须通过特定的RDMA设备进行，并且数据传输基于消息。RDMA CM能够控制RDMA API的QP和通信管理部分，或者仅控制通信管理部分，与libibverbs库协同工作。libibverbs库提供了发送和接收数据所需的底层接口。

       在编程中，RDMA CM提供了多种操作模式，包括异步和同步操作。用户可以通过在特定调用中使用rdma_cm事件通道参数来控制操作模式。如果提供了事件通道，rdma_cm标识符将报告该通道上的事件数据（如连接结果）。如果未提供通道，则所选rdma_cm标识符的所有rdma_cm操作将被阻止，直到完成。此外，RDMA CM还为不同的libibverbs提供商提供了宣传和使用特定于该提供商的各种QP配置选项的功能，称为ECE（增强连接建立）。

       为了帮助开发者更好地理解和使用RDMA CM，提供了编程参考模型，其中包括对客户端和服务器端操作的概述。客户端操作通常涉及异步操作，而服务器端操作则侧重于被动等待连接。整个流程通常包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、建立连接等步骤。对于同步操作，相关的事件通道操作会被省略。

       以RDMA用户态驱动中的CM服务端为例，操作流程包括创建事件通道、分配通信标识、绑定地址、监听、初始化QP属性、建立连接等步骤。服务端还需要接收请求并处理连接接受。在内核态，还会涉及到更多调用接口，用于完成更复杂的操作。

       为了进一步了解RDMA CM的使用，推荐查阅RDMA CM用户手册和相关用户态仓库的笔记。此外，开发者可以通过访问晓兵的博客和加入DPU技术交流群来获取更多关于DPU、智能网卡、卸载、网络存储加速、安全隔离等技术的信息和资源。DPU专栏提供了更多关于DPU技术的深入讨论和最新进展。

IM即时通讯源码搭建教程全开源

       1. 选择VUE或UNIAPP技术栈进行前端开发，实现一套代码多端覆盖，包括Android、iOS和H5平台。

       2. 服务器端采用PHP配合WebSocket实现实时通信功能，确保消息传输的实时性。

       3. 数据库选择MySql和mongodb的组合，分别用于结构化数据和非结构化数据的存储。

       4. 使用Hbuilder作为前端打包工具，简化开发流程和部署操作。

       5. 在服务器部署上，推荐使用宝塔和Xshell，宝塔提供一站式管理，Xshell用于远程管理。

       6. 短信接口可选择阿里云，而支付接口则可以集成支付宝。

       7. 服务器配置建议：4核8GB内存，兆以上带宽，操作系统选用Linux Centos 7.6 位。

       8. 开放特定端口如、和，并修改mongodb默认端口为，以确保安全和性能。

       9. 安装PHP7.0时需添加fileinfo、redis、Swoole4和mongodb扩展。

       . 创建站点时，设置TP伪静态，关闭跨域，删除默认文档index.php，为后续配置做准备。

       . 安装mongodb时，在/www/server/mongodb/bin目录下操作，并安装ffmpeg。

       . 后台管理界面可通过域名访问，初始用户名和密码分别为admin和。

       . 使用Hbuilder修改接口域名，打包前端应用并上传至服务器根目录，完成基础部署和测试。

linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析

       Linux内核通信核心技术：Netlink源码分析和实例分析

       什么是netlink？Linux内核中一个用于解决内核态和用户态交互问题的机制。相比其他方法，netlink提供了更安全高效的交互方式。它广泛应用于多种场景，例如路由、用户态socket协议、防火墙、netfilter子系统等。

       Netlink内核代码走读：内核代码位于net/netlink/目录下，包括头文件和实现文件。头文件在include目录，提供了辅助函数、宏定义和数据结构，对理解消息结构非常有帮助。关键文件如af_netlink.c，其中netlink_proto_init函数注册了netlink协议族，使内核支持netlink。

       在客户端创建netlink socket时，使用PF_NETLINK表示协议族，SOCK_RAW表示原始协议包，NETLINK_USER表示自定义协议字段。sock_register函数注册协议到内核中，以便在创建socket时使用。

       Netlink用户态和内核交互过程：主要通过socket通信实现，包括server端和client端。netlink操作基于sockaddr_nl协议套接字，nl_family制定协议族，nl_pid表示进程pid，nl_groups用于多播。消息体由nlmsghdr和msghdr组成，用于发送和接收消息。内核创建socket并监听，用户态创建连接并收发信息。

       Netlink关键数据结构和函数：sockaddr_nl用于表示地址，nlmsghdr作为消息头部，msghdr用于用户态发送消息。内核函数如netlink_kernel_create用于创建内核socket，netlink_unicast和netlink_broadcast用于单播和多播。

       Netlink用户态建立连接和收发信息：提供测试例子代码，代码在github仓库中，可自行测试。核心代码包括接收函数打印接收到的消息。

       总结：Netlink是一个强大的内核和用户空间交互方式，适用于主动交互场景，如内核数据审计、安全触发等。早期iptables使用netlink下发配置指令，但在iptables后期代码中，使用了iptc库，核心思路是使用setsockops和copy_from_user。对于配置下发场景，netlink非常实用。

       链接：内核通信之Netlink源码分析和实例分析

linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法

       从网络诞生至十年前，TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等，在低带宽有线网络中运行了几十年。然而，随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的环境。

       根本原因是，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现，旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞：

       1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。

       2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。

       BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。

       1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。

       2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。

       在上述概念基础上，BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。

       通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。

       在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。

       总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，有效降低数据冲击。