iOS下的实际网络连接状态检测:RealReachability

简介: 序言网络连接状态检测对于我们的iOS app开发来说是一个非常通用的需求。为了更好的用户体验,我们会在无网络时展现本地或者缓存的内容,并对用户进行合适的提示。对绝大部分iOS开发者来说,从苹果示例代码改变而来的各种Reachablity框架是实现这个需求的普遍选择,比如这个库。

序言

网络连接状态检测对于我们的iOS app开发来说是一个非常通用的需求。为了更好的用户体验,我们会在无网络时展现本地或者缓存的内容,并对用户进行合适的提示。对绝大部分iOS开发者来说,从苹果示例代码改变而来的各种Reachablity框架是实现这个需求的普遍选择,比如这个库。但事实上,基于此方案的所有实现,都无法帮助我们检测真正的网络连接状态,它们能检测的只是本地连接状态;这种情况包括但不限于如下场景:
1.现在很流行的公用wifi,需要网页鉴权,鉴权之前无法上网,但本地连接已经建立;
2.存在了本地网络连接,但信号很差,实际无法连接到服务器;
3.iOS连接的路由设备本身没有连接外网。
cocoachina上已有很多网友对此进行提问和吐槽,比如:
如何判断设备是否真正连上互联网?而不是只有网络连接
[Reachability reachabilityWithHostName:]完全没用!

苹果的Reachability示例中有如下说明,告诉我们其能力受限于此:
“Reachability cannot tell your application if you can connect to a particular host, only that an interface is available that might allow a connection, and whether that interface is the WWAN.”
苹果的SCNetworkReachability API则告诉了我们更多:
“Reachability does not guarantee that the data packet will actually be received by the host. ”
而Reachability相关的所有框架在底层实现都是通过SCNetworkReachability进行检测,所以无法检测实际网络连接情况。
有鉴于此,笔者希望打造一个通用、简单、可靠的实际网络连接状态检测框架,于是RealReachability诞生了。

RealReachability简单介绍

RealReachability是笔者几个月前发布到github的开源库,目前有1000多个star,200多个fork,几经修改完善后,当前pod版本为1.1.5。
项目地址如下:
https://github.com/dustturtle/RealReachability
此框架开发的初衷来源于项目实际需求,离线模式对网络连接状态的要求比较苛刻,且实际场景经常会遇到“伪连接”的情况,Reachability面对此场景力不从心。多方研究后引入了ping能力(此方案流量开销最小,也最简单),实现了简单的实际网络连接监测;后面经过提炼和优化,就有了这个框架。可以告诉大家的是,这个框架在appstore上架应用中已经经受了考验,目前也不断完善中,追求稳定的朋友可以使用最新的pod版本(修复了已知的绝大部分问题,参考demo的使用方式即可)。

集成和使用介绍

集成

  • 最简便的集成方法当属pod: pod ‘RealReachability’。
  • 手动集成:将RealReachability文件夹加入到工程即可。
  • 依赖:Xcode5.0+,支持ARC, iOS6+.项目需要引入SystemConfiguration.framework.

使用介绍

其接口的设计和调用方法和Reachability非常相似,大家可以无缝上手,非常方便。
开启网络监听(建议在didFinishLaunchingWithOptions中进行监听):


- (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions {
    [GLobalRealReachability startNotifier];
    return YES;
}

监听网络变化通知:

[[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self
                                             selector:@selector(networkChanged:)
                                                 name:kRealReachabilityChangedNotification
                                               object:nil];

通知回调代码示例:

- (void)networkChanged:(NSNotification *)notification
{
    RealReachability *reachability = (RealReachability *)notification.object;
    ReachabilityStatus status = [reachability currentReachabilityStatus];
    NSLog(@"currentStatus:%@",@(status));
}

触发实时网络状态查询代码示例:

[GLobalRealReachability reachabilityWithBlock:^(ReachabilityStatus status) {
        switch (status)
        {
            case NotReachable:
            {
            //  case NotReachable handler
                break;
            }

            case ReachableViaWiFi:
            {
            //  case ReachableViaWiFi handler
                break;
            }

            case ReachableViaWWAN:
            {
            //  case ReachableViaWWAN handler
                break;
            }

            default:
                break;
        }
    }];

查询当前实际网络连接状态:

ReachabilityStatus status = [reachability currentReachabilityStatus];

设置ping检测用的host服务器地址(可选):

注意:这里你需要确保该服务器支持ping操作。不设置的情况下我们默认使用www.apple.com作为ping服务器。
可以使用自己的服务器,或者使用稳定、可靠的网络地址(比如百度、qq等)。设置示例如下:

GLobalRealReachability.hostForPing = @"www.apple.com";

获取当前的数据网络连接类型(高级功能):

 WWANAccessType accessType = [GLobalRealReachability currentWWANtype];

该类型可以被用来优化应用程序的体验,比如不同的网络类型下设置不同的网络超时时间等,关于此方面的优化方案,可以参考携程给出的分享:http://www.infoq.com/cn/articles/how-ctrip-improves-app-networking-performance

Demo:

我们在github的repository中已经包含了简单的Demo工程,直接下载运行即可。相关的Api调用也可以参考demo中的实现。
demo截图:
这里写图片描述

RealReachability的实现原理

RealReachability架构图:

realReachability架构概要图
RealReachability主要包含3大模块:connection、ping、FSM;
其中Ping模块通过对同样是苹果提供的ping样例代码进行了封装,connection模块实现了基于SCNetworkReachability的本地状态检测,FSM模块是有限状态机。通过FSM的状态管理控制connection模块和Ping模块协同工作,并通过可配置的定时策略等业务逻辑优化,最终得到了我们的实现。
PS:其中connection模块和ping模块也可独立使用,分别提供本地网络检测和ping的能力,感兴趣的读者也可以尝试(调用方式请参考RealReachability开源代码)。

结束语

希望这个框架能够帮助到大家的iOS开发! 遇到任何疑问或者使用上的问题,都可以联系我,期待与您交流iOS开发技术(可以直接在我的博客提问或者email给我).

更新:github上的master版本已经支持IPV6,请开发者尽快升级。

目录
相关文章
|
3月前
|
安全 Linux 虚拟化
Cisco IOS XRv 9000 Router IOS XR Release 7.11.2 MD - 思科 IOS XR 网络操作系统
Cisco IOS XRv 9000 Router IOS XR Release 7.11.2 MD - 思科 IOS XR 网络操作系统
225 3
Cisco IOS XRv 9000 Router IOS XR Release 7.11.2 MD - 思科 IOS XR 网络操作系统
|
6月前
|
JSON 监控 API
在线网络PING接口检测服务器连通状态免费API教程
接口盒子提供免费PING检测API,可测试域名或IP的连通性与响应速度,支持指定地域节点,适用于服务器运维和网络监控。
686 0
|
6月前
|
监控 算法 安全
基于 C# 基数树算法的网络屏幕监控敏感词检测技术研究
随着数字化办公和网络交互迅猛发展,网络屏幕监控成为信息安全的关键。基数树(Trie Tree)凭借高效的字符串处理能力,在敏感词检测中表现出色。结合C#语言,可构建高时效、高准确率的敏感词识别模块,提升网络安全防护能力。
159 2
|
11月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
322 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
9月前
|
SQL 数据采集 人工智能
“服务器老被黑?那是你没上AI哨兵!”——聊聊基于AI的网络攻击检测那些事儿
“服务器老被黑?那是你没上AI哨兵!”——聊聊基于AI的网络攻击检测那些事儿
353 12
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于DNN深度神经网络的OFDM+QPSK信号检测与误码率matlab仿真
本内容展示了基于深度神经网络(DNN)的OFDM-QPSK信号检测算法在Matlab2022a中的仿真效果。通过构建包含多层全连接层和ReLU激活函数的DNN模型,结合信号预处理与特征提取,实现了复杂通信环境下的高效信号检测。仿真结果对比了传统LS、MMSE方法与DNN方法在不同信噪比(SNR)条件下的误码率(BER)和符号错误率(SER),验证了DNN方法的优越性能。核心程序涵盖了QPSK调制、导频插入、OFDM发射、信道传输及DNN预测等关键步骤,为现代通信系统提供了可靠的技术支持。
126 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能?
AI“捕风捉影”:深度学习如何让网络事件检测更智能?
386 8
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于yolov2和googlenet网络的疲劳驾驶检测算法matlab仿真
本内容展示了基于深度学习的疲劳驾驶检测算法,包括算法运行效果预览(无水印)、Matlab 2022a 软件版本说明、部分核心程序(完整版含中文注释与操作视频)。理论部分详细阐述了疲劳检测原理,通过对比疲劳与正常状态下的特征差异,结合深度学习模型提取驾驶员面部特征变化。具体流程包括数据收集、预处理、模型训练与评估,使用数学公式描述损失函数和推理过程。课题基于 YOLOv2 和 GoogleNet,先用 YOLOv2 定位驾驶员面部区域,再由 GoogleNet 分析特征判断疲劳状态,提供高准确率与鲁棒性的检测方法。
|
运维 监控 安全
公司监控软件:SAS 数据分析引擎驱动网络异常精准检测
在数字化商业环境中,企业网络系统面临复杂威胁。SAS 数据分析引擎凭借高效处理能力,成为网络异常检测的关键技术。通过统计分析、时间序列分析等方法,SAS 帮助企业及时发现并处理异常流量,确保网络安全和业务连续性。
225 11