客户端、服务端数据的交换,离不开数据帧格式的定义。因此,在实际讲解数据交换之前,我们先来看下WebSocket的数据帧格式。
WebSocket客户端、服务端通信的最小单位是帧(frame),由1个或多个帧组成一条完整的消息(message)。
发送端:将消息切割成多个帧,并发送给服务端;
接收端:接收消息帧,并将关联的帧重新组装成完整的消息;
本节的重点,就是讲解数据帧的格式。
数据帧格式概览
下面给出了WebSocket数据帧的统一格式。熟悉TCP/IP协议的同学对这样的图应该不陌生。
从左到右,单位是比特。比如
FIN
、RSV1
各占据1比特,opcode
占据4比特。内容包括了标识、操作代码、掩码、数据、数据长度等。
数据帧格式讲解(以上图片介绍):
FIN:1个比特。
如果是1,表示这是消息(message)的最后一个分片(fragment),如果是0,表示不是是消息(message)的最后一个分片(fragment)。
RSV1, RSV2, RSV3:各占1个比特。
一般情况下全为0。当客户端、服务端协商采用WebSocket扩展时,这三个标志位可以非0,且值的含义由扩展进行定义。如果出现非零的值,且并没有采用WebSocket扩展,连接出错。
Opcode: 4个比特。
操作代码,Opcode的值决定了应该如何解析后续的数据载荷(data payload)。如果操作代码是不认识的,那么接收端应该断开连接(fail the connection)。可选的操作代码如下:
%x0:表示一个延续帧。当Opcode为0时,表示本次数据传输采用了数据分片,当前收到的数据帧为其中一个数据分片。
%x1:表示这是一个文本帧(frame)
%x2:表示这是一个二进制帧(frame)
%x3-7:保留的操作代码,用于后续定义的非控制帧。
%x8:表示连接断开。
%x9:表示这是一个ping操作。
%xA:表示这是一个pong操作。
%xB-F:保留的操作代码,用于后续定义的控制帧。
Mask: 1个比特。
表示是否要对数据载荷进行掩码操作。从客户端向服务端发送数据时,需要对数据进行掩码操作;从服务端向客户端发送数据时,不需要对数据进行掩码操作。
如果服务端接收到的数据没有进行过掩码操作,服务端需要断开连接。
如果Mask是1,那么在Masking-key中会定义一个掩码键(masking key),并用这个掩码键来对数据载荷进行反掩码。所有客户端发送到服务端的数据帧,Mask都是1。
Payload length:数据载荷的长度,单位是字节。为7位,或7+16位,或1+64位。
假设数Payload length === x,如果
x为0~126:数据的长度为x字节。
x为126:后续2个字节代表一个16位的无符号整数,该无符号整数的值为数据的长度。
x为127:后续8个字节代表一个64位的无符号整数(最高位为0),该无符号整数的值为数据的长度。
此外,如果payload length占用了多个字节的话,payload length的二进制表达采用网络序(big endian,重要的位在前)。
Masking-key:0或4字节(32位)
所有从客户端传送到服务端的数据帧,数据载荷都进行了掩码操作,Mask为1,且携带了4字节的Masking-key。如果Mask为0,则没有Masking-key。
备注:载荷数据的长度,不包括mask key的长度。
Payload data:(x+y) 字节
载荷数据:包括了扩展数据、应用数据。其中,扩展数据x字节,应用数据y字节。
扩展数据:如果没有协商使用扩展的话,扩展数据数据为0字节。所有的扩展都必须声明扩展数据的长度,或者可以如何计算出扩展数据的长度。此外,扩展如何使用必须在握手阶段就协商好。如果扩展数据存在,那么载荷数据长度必须将扩展数据的长度包含在内。
应用数据:任意的应用数据,在扩展数据之后(如果存在扩展数据),占据了数据帧剩余的位置。载荷数据长度 减去 扩展数据长度,就得到应用数据的长度。
C++数据帧代码实例 : 本代码使用了C++ dfm库
#include <dfm/dfm.h>
#include <iostream>
int main() {
// 创建一个数据帧
dfm::DataFrame df = dfm::DataFrame::from_rows(
dfm::Row({ "Tom", 20, 'A' }),
dfm::Row({ "Nick", 21, 'B' }),
dfm::Row({ "John", 19, 'A' }),
dfm::Row({ "Peter", 18, 'C' })
);
// 给数据帧添加列名
df.set_column_names({"Name", "Age", "Grade"});
// 显示数据帧
std::cout << df << std::endl;
// 选择列
auto age_column = df.select("Age");
std::cout << "Age column:" << std::endl;
std::cout << age_column << std::endl;
// 选择多列
auto multi_columns = df.select({"Name", "Grade"});
std::cout << "Multiple columns:" << std::endl;
std::cout << multi_columns << std::endl;
// 选择行
auto row_0 = df.at(0);
std::cout << "Row 0:" << std::endl;
std::cout << row_0 << std::endl;
// 条件选择
auto young_people = df.where(df["Age"] < 20);
std::cout << "People younger than 20:" << std::endl;
std::cout << young_people << std::endl;
// 修改数据
df.at(0, "Name") = "Tommy";
std::cout << "Modified data frame:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 添加新列
df.insert_column("Height", {175, 180, 165, 170});
std::cout << "Added new column:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 删除列
df.remove_column("Height");
std::cout << "Removed column:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
// 删除行
df.remove_row(0);
std::cout << "Removed row:" << std::endl;
std::cout << df << std::endl;
return 0;
}
我们使用了
dfm::DataFrame
类来创建一个数据帧,并演示了如何选择列、行,如何修改数据,如何添加和删除列和行
好了 本篇文章就到这里结束了 在这里小编向大家推荐一个性价比高的课程:
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