如何自定义TCP通信协议

物联网行业智能硬件之间的通信、异构系统之间的对接、中间件的研发、以及各种即时聊天软件等，都会涉及自定义协议。

为了满足不同的业务场景的需要，应用层之间通信需要实现各种各样的网络协议。以异构系统的对接为例。在早期，我们使用 Web Service 来解决异构系统的对接，后来我们逐渐使用 MQ、RPC 等方式来实现异构系统的通信和整合。

Web Service 是使用 SOAP 协议通过 HTTP 进行传输。MQ 有很多常用的消息队列协议，例如 AMQP、MQTT、STOMP 等，而新兴的消息队列，如 Kafka 和 ZeroMQ，它们并没有严格遵循 MQ 规范，而是基于TCP/IP 协议自行封装了一套协议，并通过 TCP 进行传输。另外，像 Dubbo 这样的 RPC 框架，本身支持多种协议。其自身的 Dubbo 协议也是阿里巴巴自己实现的应用层协议，并通过 TCP 进行传输。

因此，设计好一款合理的、可扩展的自定义协议，可以打通不同的异构系统，亦或者可以作为一款 RPC 框架的基石。今天我将手把手带你设计一个高效、可扩展、易维护的自定义通信协议，以及如何使用 Netty 实现该协议的 TCP 服务端。

为什么需要自定义通信协议？

我们在开发一款工业自动化的智能硬件时，通常需要一台上位机（一般是一款桌面端应用程序）来控制不同的硬件设备。上位机可以独立存在，也可以由 Web 后台发送指令到上位机，再通过上位机来控制智能硬件，以此来完成业务上的操作。

从上位机到 Web 后台之间的通信，可能是由一个 TCP 长连接（也可能是 WebSocket 长连接）来进行维护，而上位机到各个硬件设备之间也可能通过长连接来维护，当然也可以是串口、MQTT、CoAP 等协议，这主要取决于所连接的设备。从 Web 后台到上位机再到智能硬件，假如都使用了 TCP 长连接，那么后两者甚者可以使用 TCP 透传。

无论是 TCP 的长连接，还是 WebSocket 的长连接，本质都是基于 TCP 的连接，为此我们需要使用 Socket 编程，通俗地说可以认为它是对 TCP 协议的具体实现。此外，我们所熟知的中间件、网络游戏、智能硬件、金融等领域也都会涉及 Socket 相关的编程。在使用 Socket 编程时，我们经常会听到别人提起“自定义协议”。事实上，目前已经有了很多标准的协议，那我们为何还需要“自定义”呢？

我们先从下面这张 OSI 七层模型的图开始，快速回顾一下网络通信的面貌。

TCP/IP 协议将 OSI 七层模型进行了简化，变成四层模型。

在 TCP/IP 协议中从应用层到网络接口层，每一层传输的数据包都会包含两部分内容：一部分是协议所要用到的首部，另一部分是从上一层传过来的数据。下图展示了 TCP/IP 包的全貌。

我们所熟知的各种网络应用程序都是在应用层上使用的，TCP/IP 协议的应用层为我们提供了多种常见的应用层协议，例如 HTTP、SSH、Telnet、FTP 等。正是有了这些协议，各种网络应用程序才可以为我们服务。

另外，应用层也支持给我们的程序“量身”制定协议，也就是支持“自定义协议”。当常用的应用层协议不满足我们的应用开发时，例如扩展性不够、安全性不足、不能针对特定领域、无法追求极致的性能等，就需要“自定义协议”。

如何设计自定义通信协议?

TCP 是一种流模式的协议，在实现自定义协议时，我们会遇到诸如以下的问题：

1.应用程序如何知道业务数据是全部接收完毕的，如何解决拆包和粘包问题？

2.如何实现请求/响应机制？

3.如何解决超时问题和实际应用的通信需求？

4.如何定义消息指令或报文类型？

……

自定义通信协议

为了解决上述的问题，首先我们介绍一种比较通用的 TCP 通信协议，其协议结构如下：

+--------------+---------------+------------+---------------+-----------+-

+--------------+---------------+------------+---------------+-----------+-

下面我们对这个协议中的内容展开介绍。

魔数：4 个字节，为了防止该 TCP 端口被意外调用。我们在收到报文后取前 4 个字节与魔数比对，如果不相同则直接拒绝并关闭连接。魔数可以随意定义，比如采用 20200803 作为魔数，它的 16 进制是 0x1343d63。

版本号：1 个字节，仅表示协议的版本号，便于协议升级时使用。

序列化方式：1 个字节，表示如何将 Java 对象转化为二进制数据，以及如何反序列化。

指令：1 个字节，也可以叫报文类型，表示该消息的意图，如登录、心跳、升级，以及不同的业务指令等。最多可支持 256 种指令（-127 到 127）。

SerialNo：2 个字节，表示整个任务的 id 或者任务的流水号，便于进行追踪。最多支持 2^16 位（-32,768 到 32,767）。

数据长度：4 个字节，表示该字段后数据部分的长度。类似于 HTTP 协议的报文头中的 Content-Length 这个字段。最多支持 2^32 位。

数据：具体的数据内容。

根据上述设计的通信协议，定义一个报文类 Message，它代表通信协议的报文，如下所示：

public abstract class Message<T extends MessageBody> {private MessageHeader messageHeader;private T messageBody;public T getMessageBody() {return messageBody;

}

Message 参考 TCP 协议，将其抽象成由 Header 和 Payload 组成（即首部和数据块）。其中，报文的 Header 部分共 9 个字节，包含魔数、版本号、序列化方式、指令、SerialNo，结构如下：

+--------------+---------------+------------+---------------+-----------+

+--------------+---------------+------------+---------------+-----------+

因此可以定义一个如下的 Header 类：

public class MessageHeader {

private int magicNumber; // 魔数

private int version = 1; // 版本号，当前协议的版本号为 1

private int serializeMethod; // 序列化方式，默认使用 json

private int command; // 消息的指令

private long serialNo; // 任务的流水号

}

每个 Payload 都是报文的具体内容，即协议体。它可以是一个字符串也可以是一个复杂的对象，因此我们定义一个空接口用于表示 Payload，所有的 Payload 都需要实现该接口：

public abstract class MessageBody {
}

考虑到需要预留和扩展性，以避免在将来报文经常性地被修改，可以给 Payload 增加一个预留的属性 extra ，它是一个 Map 类型。因此，再定义一个基类的 BasePayload，我们也可以在 Header 中额外定义一个字段作为一个预留字段。

按照上述的设计，该协议的报文头/首部只有 9 个字节，相比于 HTTP 协议的报文头还是少了很多，极大地精简了传输内容。这也是为什么后端的 RPC 框架通常会采用自定义 TCP 协议进行通信。

Packet 的一次完整旅行

介绍完自定义通信协议后，我们来看看 Packet 在一个 TCP 服务中是怎样经历一次完整的旅行的。

（1）定义指令集

在业务系统中，我们通常需要定义很多个指令，一个指令对应一个 Packet。Header 的 command 字段用来区分不同的指令。

在 Packet 的 Header 中，command 定义了 1 个字节，表示它支持 256 种指令。所以，我们可以定义一个最多包含 256 个指令的指令集 Commands，其定义方式如下：

 /** 指令集*/
public interface Command {/*** 心跳包*/final Byte HEART_BEAT = 0;/*** 登录请求*/final Byte LOGIN_REQUEST = 1;/*** 登录响应*/final Byte LOGIN_RESPONSE = 2;/*** 消息请求*/final Byte MESSAGE_REQUEST = 3;/*** 消息响应*/

final Byte MESSAGE_RESPONSE = 4;

}

当然，如果觉得 256 个指令不够，修改协议 Header 中 command 的字节数即可。

下面以心跳的 Packet 为例，首先定义一个 HeartBeatPacket：

public class HeartBeatPacket extends Packet {private String msg = "ping-pong";public String getMsg() {return msg;}public void setMsg(String msg) {this.msg = msg;}@Overridepublic Byte getCommand() {return HEART_BEAT;}
}

心跳包一般是由 TCP 客户端发起，经由 TCP 服务端接收后，进行响应并返回给客户端。它像心跳一样每隔固定时间发送一次，以此来告诉服务端，这个客户端还活着。

（2）定义序列化方式

心跳包的内容很小，可以使用 JSON 进行解析。但是对于图片、视频、日志文件等比较大的内容，可能需要使用 Java 自带的序列化方式，或由 Kryo、Hessian、FST、Protobuf 等框架实现对象的序列化和反序列化。

因此，我们定义一个序列化方式的常量列表，代码如下：

* 定义序列化算法*/
public interface SerializeAlgorithm {/*** json序列化标识*/

byte json = 1;

byte binary = 2;

byte fst = 3;

}

上面的代码表示目前只支持这些序列化方式，后续可以不断添加新的序列化方式。

再定义一个序列化接口，每种序列化方式需要一个相应的实现，代码如下：

** Serializer，用来指定序列化算法，用于序列化对象*/
public interface Serializer {/*** @return 序列化算法*/byte getSerializerAlgorithm();/*** 将对象序列化成二进制**/byte[] serialize(Object object);/*** 将二进制反序列化为对象*/<T> T deSerialize(Class<T> clazz, byte[] bytes);
}

由于，存在多个序列化方式，可以考虑设计一个序列化的工厂类SerializerMap，通过工厂类来获取指令所需要的序列化实现。

private static final Map<Byte, Serializer> serializerMap;

serializerMap = new HashMap<Byte, Serializer>();
Serializer serializer = new JsonSerializer();
serializerMap.put(serializer.getSerializerAlgorithm(), serializer);

（3）定义 Packet 的工厂类

最初，我们将 Packet 抽象成 Header 和 Payload 两部分，因此 Packet 的生成也包含了两部分的生成。

前面，我们定义了一些客户端、服务端的指令，也知道不同的指令对应不同的 Packet。因此，可以通过指令来生成对应的 Payload。Header 中本身就包含了 command，唯一需要注意的就是序列化方式 serializeMethod，不同的 command 对应唯一的 serializeMethod。

下面是 Packet 的工厂类，用于生成 Payload 和 Header：

** 编解码对象*/
public class PacketCodeC {/*** 魔数*/public static final int MAGIC_NUMBER = 0x88888888;public static PacketCodeC instance = new PacketCodeC();/*** 采用单例模式*/public static PacketCodeC getInstance(){return instance;}private static final Map<Byte, Class<? extends Packet>> packetTypeMap;
static {packetTypeMap = new HashMap<Byte,Class<? extends Packet>>();packetTypeMap.put(HEART_BEAT, HeartBeatPacket.class);packetTypeMap.put(LOGIN_REQUEST, LoginRequestPacket.class);packetTypeMap.put(LOGIN_RESPONSE, LoginResponsePacket.class);packetTypeMap.put(MESSAGE_REQUEST, MessageRequestPacket.class);packetTypeMap.put(MESSAGE_RESPONSE, MessageResponsePacket.class);}private PacketCodeC(){

}

（4）实现报文的 encode、decode

到了这里，我们的工作还差了报文的 encode、decode。我们可以定义一个报文的管理类 PacketManager，用于对报文进行 encode、decode。

/*** 编码** 魔数（4字节） + 版本号（1字节） + 序列化算法（1字节） + 指令（1字节） + 数据长度（4字节） + 数据（N字节）*/
public ByteBuf encode(ByteBufAllocator alloc, Packet packet){//创建ByteBuf对象ByteBuf buf = alloc.ioBuffer();return encode(buf,packet);

}

public ByteBuf encode(ByteBuf buf,Packet packet){
//序列化java对象
byte[] objBytes = serializer.serialize(packet);
//实际编码过程，即组装通信包
//魔数（4字节） + 版本号（1字节） + 序列化算法（1字节） + 指令（1字节） + 数据长度（4字节） + 数据（N字节）
buf.writeInt(MAGIC_NUMBER);
buf.writeByte(packet.getVersion());
buf.writeByte(serializer.getSerializerAlgorithm());

buf.writeByte(packet.getCommand());

buf.writeShort(serialNo);

buf.writeInt(objBytes.length);
buf.writeBytes(objBytes);
return buf;
}
public ByteBuf encode(Packet packet){
return encode(ByteBufAllocator.DEFAULT, packet);
}
/**
* 解码
*

* 魔数（4字节） + 版本号（1字节） + 序列化算法（1字节） + 指令（1字节）+序列 2

+ 数据长度（4字节） + 数据（N字节）

*/
public Packet decode(ByteBuf buf){
//魔数校验（handler单独处理）
buf.skipBytes(4);
//版本号校验（暂不做）
buf.skipBytes(1);
//序列化算法
byte serializeAlgorithm = buf.readByte();
//指令

byte command = buf.readByte();

//序列号

buf.readShort(serialNo);

//数据长度
int length = buf.readInt();
//数据
byte[] dataBytes = new byte[length];
buf.readBytes(dataBytes);
Class<? extends Packet> packetType = getRequestType(command);
Serializer serializer = getSerializer(serializeAlgorithm);
if(packetType != null && serializer != null){
return serializer.deSerialize(packetType,dataBytes);
}
return null;
}

encode() 方法是将 Packet 对象组装成 Netty 的 ByteBuf 对象，组装的方式完全是按照自定义的 TCP 协议来，顺序千万不能错，否则 decode() 无法解析。

需要注意的是，不同的报文可能会采用不同的序列化方式。需要从 Packet 的 Header 中读取 serializeMethod ，然后从工厂类 SerializerMap 中获取对应的序列化实现 serializer。

这样，客户端和服务端就可以进行交互了，TCP 的报文也可以在我们的 TCP 服务中完成一次完整的旅行。

TCP 服务端的设计

服务端采用 Netty 框架，我们使用的是 Netty 的主从多线程 Reactor 模型。Reactor 模型是 Netty 实现高性能的基础，Netty 的 Reactor 模型分为三种：

1.单线程模型、2.多线程模型、3.主从多线程模型。

主从多线程模型由多个 Reactor 线程组成，MainReactor 负责处理客户端连接的 Accept 事件，连接建立成功后将新创建的连接对象注册至 SubReactor。SubReactor 分配线程池中的 I/O 线程与其连接绑定，负责连接生命周期内所有的 I/O 事件。主从多线程模型可以利用 CPU 的多核来提升系统的吞吐量，因此这也是 Netty 推荐使用的模型。

我们需要在服务端定义 boss 和 worker 这两个 Reactor。其中，boss 是主 Reactor，worker 是从 Reactor。它们分别使用不同的 NioEventLoopGroup，主 Reactor 负责处理 Accept 然后把 Channel 注册到从 Reactor 上，从 Reactor 主要负责 Channel 生命周期内的所有 I/O 事件。

@ChannelHandler.Sharable
public class Server {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Server.class);private static int port = 8888;public static void main(String[] strings){port = StringUtil.isNullOrEmpty(System.getProperty("port")) ? port : Integer.parseInt(System.getProperty("port"));NioEventLoopGroup boss = new NioEventLoopGroup();NioEventLoopGroup worker = new NioEventLoopGroup();ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();bootstrap.group(boss,worker).channel(NioServerSocketChannel.class).childHandler(new ChannelInitializer<NioSocketChannel>() {@Overrideprotected void initChannel(NioSocketChannel nioSocketChannel) throws Exception {nioSocketChannel.pipeline().addLast(new ServerIdleHandler());nioSocketChannel.pipeline().addLast(new MagicNumValidator());nioSocketChannel.pipeline().addLast(PacketCodecHandler.getInstance());nioSocketChannel.pipeline().addLast(LoginRequestHandler.getInstance());nioSocketChannel.pipeline().addLast(HeartBeatHandler.getInstance());nioSocketChannel.pipeline().addLast(AuthHandler.getInstance());nioSocketChannel.pipeline().addLast(ServerHandler.getInstance());}});ChannelFuture future = bootstrap.bind(port);future.addListener(new ChannelFutureListener() {@Overridepublic void operationComplete(ChannelFuture channelFuture) throws Exception {if (channelFuture.isSuccess()){logger.info("server started! using port {} " , port);}else {logger.info("server start failed! using port {} " , port);channelFuture.cause().printStackTrace();System.exit(0);}}});}
}

ChannelHandler 的使用

从上述代码中，可以看到 worker 处理了各种各样的 Handler。其中，ServerIdleHandler 继承 Netty 自带的 IdleStateHandler 类，用于检测连接的有效性。如果 150秒内没有收到心跳，则断开连接。

* 心跳检测，150s没收到心跳包的话，断开连接*/
public class ServerIdleHandler extends IdleStateHandler {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ServerIdleHandler.class);private static int HERT_BEAT_TIME = 150;public ServerIdleHandler() {super(0, 0, HERT_BEAT_TIME);}@Overrideprotected void channelIdle(ChannelHandlerContext ctx, IdleStateEvent evt) throws Exception {logger.info("{}内没有收到心跳，关闭连接...",HERT_BEAT_TIME);ctx.channel().close();}
}

MagicNumValidator：用于 TCP 报文的魔数校验。

public class MagicNumValidator extends LengthFieldBasedFrameDecoder {private static final int LENGTH_FIELD_OFFSET = 7;private static final int LENGTH_FIELD_LENGTH = 4;public MagicNumValidator() {super(Integer.MAX_VALUE, LENGTH_FIELD_OFFSET, LENGTH_FIELD_LENGTH);}@Overrideprotected Object decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf in) throws Exception {//魔数校验不通过if(in.getInt(in.readerIndex()) != MAGIC_NUMBER){ctx.channel().close();return null;}return super.decode(ctx, in);}
}

PacketCodecHandler：解析报文的 Handler。PacketCodecHandler 继承自 ByteToMessageCodec ，它是用来处理 byte-to-message 和 message-to-byte，便于解码字节消息成 POJO 或编码 POJO 消息成字节。

这一步非常关键。因为 TCP 作为传输层的协议，无法理解上层业务数据的具体含义，它根据 TCP 缓冲区的实际情况进行数据包的划分。在业务上认为是一个完整的包，很可能会被 TCP 拆分成多个包进行发送，也有可能把多个小的包封装成一个大的数据包进行发送，这就是所谓的 TCP 粘包和拆包问题。在这一步，我们通过自定义的编解码器解决了粘包和拆包问题。

在这里，我们看到 PacketCodecHandler 使用上面提到的报文管理类 PacketManager 的 encode()、decode() 方法来完成编解码的过程。

@ChannelHandler.Sharable
public class PacketCodecHandler extends MessageToMessageCodec<ByteBuf,Packet> {private PacketCodecHandler(){}private static PacketCodecHandler instance = new PacketCodecHandler();public static PacketCodecHandler getInstance(){return instance;}protected void encode(ChannelHandlerContext ctx, Packet packet, List<Object> list) throws Exception {ByteBuf byteBuf = ctx.channel().alloc().ioBuffer();PacketCodeC.getInstance().encode(byteBuf,packet);list.add(byteBuf);}protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf buf, List<Object> list) throws Exception {list.add(PacketCodeC.getInstance().decode(buf));}
}

HeartBeatHandler：心跳的 Handler，接收 TCP 客户端发来的"ping"，然后给客户端返回"pong"。

public class HeartBeatPacket extends Packet {private String msg = "ping-pong";public String getMsg() {return msg;}public void setMsg(String msg) {this.msg = msg;}@Overridepublic Byte getCommand() {return HEART_BEAT;}
}

ResponseHandler：通用的处理接收 TCP 客户端发来业务指令的 Handler，可以根据对应的指令去查询对应的 Handler，并对这些命令进行响应。

最后，我们在 ResponseHandler 中，看到还有一个 ThreadPool，它是一个业务线程池。但是在我们所定义的 TCPServer 中， worker 本身使用了一个线程池，为何还需要一个业务线程池呢？

业务线程池的使用

Netty 的 Reactor 线程模型适合处理耗时短的任务场景，对于耗时较长的 ChannelHandler 来说，维护一个业务线程池是一个比较好的做法。将编解码后的数据封装成任务放入线程池中，避免 ChannelHandler 阻塞而造成 EventLoop 不可用。

如果有复杂且耗时的业务逻辑，我推荐的做法是在 ChannelHandler 处理器中自定义新的业务线程池，从而将这些耗时的操作提交到业务线程池中执行。

例如定义一个业务线程池，代码如下：

@Slf4j

public final class ThreadPoolFactoryUtils {

/**
* 通过 threadNamePrefix 来区分不同线程池（我们可以把相同 threadNamePrefix 的线程池看作是为同一业务场景服务）。
* key: threadNamePrefix
* value: threadPool
*/
private static final Map<String, ExecutorService> THREAD_POOLS = new ConcurrentHashMap<>();
private ThreadPoolFactoryUtils() {
}
public static ExecutorService createCustomThreadPoolIfAbsent(String threadNamePrefix) {
CustomThreadPoolConfig customThreadPoolConfig = new CustomThreadPoolConfig();
return createCustomThreadPoolIfAbsent(customThreadPoolConfig, threadNamePrefix, false);
}
public static ExecutorService createCustomThreadPoolIfAbsent(String threadNamePrefix, CustomThreadPoolConfig customThreadPoolConfig) {
return createCustomThreadPoolIfAbsent(customThreadPoolConfig, threadNamePrefix, false);
}
public static ExecutorService createCustomThreadPoolIfAbsent(CustomThreadPoolConfig customThreadPoolConfig, String threadNamePrefix, Boolean daemon) {
// 存在则取出，不存新建一个
ExecutorService threadPool = THREAD_POOLS.computeIfAbsent(threadNamePrefix, k -> createThreadPool(customThreadPoolConfig, threadNamePrefix, daemon));
// 如果 threadPool 被 shutdown 的话就重新创建一个
if (threadPool.isShutdown() || threadPool.isTerminated()) {
THREAD_POOLS.remove(threadNamePrefix);
threadPool = createThreadPool(customThreadPoolConfig, threadNamePrefix, daemon);
THREAD_POOLS.put(threadNamePrefix, threadPool);
}
return threadPool;
}
/**
* shutDown 所有线程池
*/
public static void shutDownAllThreadPool() {
log.info("call shutDownAllThreadPool method");
THREAD_POOLS.entrySet().parallelStream().forEach(entry -> {
ExecutorService executorService = entry.getValue();
executorService.shutdown();
log.info("shut down thread pool [{}] [{}]", entry.getKey(), executorService.isTerminated());
try {
executorService.awaitTermination(10, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException e) {
log.error("Thread pool never terminated");
executorService.shutdownNow();
}
});
}
private static ExecutorService createThreadPool(CustomThreadPoolConfig customThreadPoolConfig, String threadNamePrefix, Boolean daemon) {
ThreadFactory threadFactory = createThreadFactory(threadNamePrefix, daemon);
return new ThreadPoolExecutor(customThreadPoolConfig.getCorePoolSize(), customThreadPoolConfig.getMaximumPoolSize(),
customThreadPoolConfig.getKeepAliveTime(), customThreadPoolConfig.getUnit(), customThreadPoolConfig.getWorkQueue(),
threadFactory);
}
/**
* 创建 ThreadFactory 。如果threadNamePrefix不为空则使用自建ThreadFactory，否则使用defaultThreadFactory
*
* @param threadNamePrefix 作为创建的线程名字的前缀
* @param daemon 指定是否为 Daemon Thread(守护线程)
* @return ThreadFactory
*/
public static ThreadFactory createThreadFactory(String threadNamePrefix, Boolean daemon) {
if (threadNamePrefix != null) {
if (daemon != null) {
return new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d")
.setDaemon(daemon).build();
} else {
return new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d").build();
}
}
return Executors.defaultThreadFactory();
}

业务线程池的使用很简单，在 businessAction() 方法中， block 参数是一个 Lambda 表达式，用于执行耗时的业务逻辑，通过 Header 中的 command 来查找服务端所对应使用的 ChannelHandler ，并作出响应。

针对特别复杂的业务，还可以根据业务的特点拆分出多个业务线程池。这样做的好处是：即使某个业务逻辑出现异常造成线程池资源耗尽，也不会影响到其他业务逻辑，从而提高应用程序整体的可用性。也做到了线程池的隔离。

总结，只有充分理解各个硬件、各个软件系统可实现的功能，才能设计出合理的自定义协议。反之，理解了一些常用的中间件相关协议，也可以帮助我们深入理解这些中间件，甚至还可以实现各个中间件的代理功能。

实际上对于其他的高级语言实现自定义协议也是类似的。当你真正理解了自定义 TCP 协议，以后再遇到新的协议，例如自定义的串口协议，会更容易理解。

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