Sing-box Windows平台TUN模式TCP进程名搜索问题分析与解决方案
2025-05-08 00:26:15作者:沈韬淼Beryl
问题背景
在Sing-box项目v1.11.0-alpha.8版本中,针对Windows平台的TUN模式网络栈引入了一个重要的性能优化——延迟连接机制。这一机制通过延迟TCP连接的建立,提升了网络性能。然而,这一优化却意外导致了TCP连接的进程名搜索功能失效。
技术原理分析
在Windows系统中,Sing-box通过查询系统TCP连接表来获取每个网络连接对应的进程信息。传统实现中,进程名搜索发生在TCP连接完全建立之后。但在引入延迟连接机制后,TCP连接的实际建立被延迟,导致在进程名搜索时连接尚未完全建立,系统TCP连接表中找不到对应的记录。
具体来说,问题出现在以下两个关键点:
- 进程名搜索依赖于系统TCP连接状态为"ESTABLISHED"(状态码5)
- 延迟连接机制下,连接建立过程被延迟,搜索时连接状态尚未更新
影响范围
这一问题主要影响:
- Windows平台用户
- 使用TUN模式并启用网络栈的配置
- 依赖进程名进行路由规则匹配的场景
值得注意的是,UDP连接的进程名搜索不受此问题影响,因为UDP是无状态协议,不需要等待连接建立。
解决方案演进
项目维护者经过多次讨论和测试,最终确定了以下解决方案:
- 移除TCP状态检查:不再要求TCP连接必须处于ESTABLISHED状态才进行进程名搜索
- 放宽IP匹配规则:允许匹配未指定IP的连接(0.0.0.0/[::])
这一修改既解决了延迟连接机制下的进程名搜索问题,又保持了系统的稳定性。测试表明,修改后的版本在Windows平台上能够正确识别TCP和UDP连接的进程信息。
技术实现细节
在代码层面,主要修改了Windows平台特定的进程搜索逻辑。原实现中严格检查TCP状态和IP地址的代码被简化,使得在连接建立初期就能获取进程信息。这一改动与1.12版本的重构方向一致,为后续版本升级奠定了基础。
用户建议
对于遇到此问题的用户,建议:
- 升级到包含修复的版本
- 检查路由规则中进程名匹配的逻辑是否按预期工作
- 对于特殊场景(如本地网络回环),需要额外注意配置
总结
Sing-box项目团队通过深入分析Windows平台TCP连接处理机制与延迟连接优化的交互问题,找到了既保持性能优化又确保功能完整的解决方案。这一案例展示了开源项目如何通过社区协作解决复杂的技术问题,也为其他网络工具在Windows平台的实现提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
493