Rabbit TCP 安装与配置指南
2025-04-19 04:11:26作者:翟萌耘Ralph
1. 项目基础介绍
Rabbit TCP 是一个多连接 TCP 转发器,用于加速 TCP 连接。该项目通过将数据包分割成多个块,并在转发过程中重新组装它们来实现加速。它的设计允许所有可见的上层连接通过 N 个底层物理连接来承载,这样就可以在不需要增加额外流量消耗的情况下,通过多线程的方式加速连接。
该项目是使用 Go 语言编写的,Go 语言以其并发机制和高效的网络处理能力而著称,这使得 Rabbit TCP 在处理网络连接时表现出色。
2. 项目使用的关键技术和框架
- Go 语言: 项目的主要编程语言,以其简洁、高效和并发特性被广泛应用于网络编程。
- TCP 连接转发: 通过多个底层物理连接来转发上层连接的数据,实现加速效果。
- Docker 容器化: 使用 Docker 来容器化应用,简化部署过程。
- docker-compose: 用于定义和运行多容器 Docker 应用。
3. 项目安装和配置准备工作及详细步骤
准备工作
- 确保你的系统中已经安装了 Docker 和 docker-compose。
- 准备一个可以访问的 Git 仓库地址,用于克隆项目。
安装步骤
步骤 1: 克隆项目
首先,克隆项目到本地:
git clone https://github.com/ihciah/rabbit-tcp.git
cd rabbit-tcp
步骤 2: 配置服务端
编辑 docker-compose-server.yml 文件,配置 Rabbit TCP 服务端:
version: '3'
services:
rabbit-server:
image: ihciah/rabbit
ports:
- "$RABBIT_PORT:9891/tcp"
environment:
MODE: s
PASSWORD: $RABBIT_PASSWORD
RABBITADDR: :9891
VERBOSE: 2
restart: always
替换环境变量 RABBIT_PORT 和 RABBIT_PASSWORD 为你自己的服务端口和密码。
步骤 3: 启动服务端
在 docker-compose-server.yml 文件所在的目录下,运行以下命令启动服务端:
docker-compose -f docker-compose-server.yml up -d
步骤 4: 配置客户端
编辑 docker-compose-client.yml 文件,配置 Rabbit TCP 客户端:
version: '3'
services:
rabbit-client:
image: ihciah/rabbit
ports:
- "$CLIENT_LISTEN_PORT:9892/tcp"
environment:
MODE: c
PASSWORD: $RABBIT_PASSWORD
RABBITADDR: $RABBIT_ADDR
LISTEN: :9892
DEST: $SERVICE_ADDR
TUNNELN: 6
VERBOSE: 2
restart: always
替换环境变量 RABBIT_ADDR、RABBIT_PASSWORD、SERVICE_ADDR 和 CLIENT_LISTEN_PORT 为服务端地址、密码、目标服务地址和本地监听端口。
步骤 5: 启动客户端
在 docker-compose-client.yml 文件所在的目录下,运行以下命令启动客户端:
docker-compose -f docker-compose-client.yml up -d
完成以上步骤后,你的 Rabbit TCP 服务应该已经成功安装并运行,可以进行网络连接加速的测试了。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K