[GH-ISSUE #2568] 内存使用量如何降低以及TLS加密问题

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2026-05-05 13:19:07 -06:00

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Originally created by @zhangwen-network on GitHub (Sep 6, 2021).
Original GitHub issue: https://github.com/fatedier/frp/issues/2568

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首先非常感谢作者的这个项目，帮了我大忙了，现在有两个问题，希望能讨论一下：
1、frpc在linux上启动后VSZ达到了700M，这个对于我的arm设备有点大啊？有什么办法可以降低内存使用量？
2、目前frpc已经被部分IPS识别出来当作威胁处理了，即使是TLS开启，也能识别，原因是加密和非加密公用一个端口，通过指定字段来区分加密不加密，为什么不用端口来区分（类似80和443），这样就不会被识别出来了。

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Client Plugin
Server Plugin
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Originally created by @zhangwen-network on GitHub (Sep 6, 2021). Original GitHub issue: https://github.com/fatedier/frp/issues/2568 ### Describe the feature request 首先非常感谢作者的这个项目，帮了我大忙了，现在有两个问题，希望能讨论一下： 1、frpc在linux上启动后VSZ达到了700M，这个对于我的arm设备有点大啊？有什么办法可以降低内存使用量？ 2、目前frpc已经被部分IPS识别出来当作威胁处理了，即使是TLS开启，也能识别，原因是加密和非加密公用一个端口，通过指定字段来区分加密不加密，为什么不用端口来区分（类似80和443），这样就不会被识别出来了。 ### Describe alternatives you've considered _No response_ ### Affected area - [ ] Docs - [ ] Installation - [ ] Performance and Scalability - [ ] Security - [ ] User Experience - [ ] Test and Release - [ ] Developer Infrastructure - [ ] Client Plugin - [ ] Server Plugin - [ ] Extensions - [ ] Others

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2026-05-05 13:19:09 -06:00

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@fatedier commented on GitHub (Sep 9, 2021):

内存使用看 RSS。
frp 自身不会做协议混淆，目的也不是不被检测出来。指定字段也不是用来区分加密不加密，TLS 本身就有特征。frp 中增加的字段是为了复用 server port 和 vhost_https_port。这个项目不会为了逃避检测而做出功能性上的调整。

@fatedier commented on GitHub (Sep 9, 2021): 1. 内存使用看 RSS。 2. frp 自身不会做协议混淆，目的也不是不被检测出来。指定字段也不是用来区分加密不加密，TLS 本身就有特征。frp 中增加的字段是为了复用 server port 和 vhost_https_port。这个项目不会为了逃避检测而做出功能性上的调整。

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2026-05-05 13:19:11 -06:00

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@zhangwen-network commented on GitHub (Sep 9, 2021):

非常感谢作者的回复！
1、RSS的确不会很大，但是虚拟内存VSZ-700M也有点太大了（仅仅对我的项目而言），请问有什么办法降低这个值吗？（我之前用一个C语言软件可以通过链接TCMALLOC来降低虚拟内存的值）
2、frpc开启TLS后的报文有个固定字节0X17，没有开启就没有这个字节。我的理解是frps通过识别0X17来判断是否为TLS链接,这个理解有误？

@zhangwen-network commented on GitHub (Sep 9, 2021): 非常感谢作者的回复！ 1、RSS的确不会很大，但是虚拟内存VSZ-700M也有点太大了（仅仅对我的项目而言），请问有什么办法降低这个值吗？（我之前用一个C语言软件可以通过链接TCMALLOC来降低虚拟内存的值） 2、frpc开启TLS后的报文有个固定字节0X17，没有开启就没有这个字节。我的理解是frps通过识别0X17来判断是否为TLS链接,这个理解有误？

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2026-05-05 13:19:11 -06:00

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@github-actions[bot] commented on GitHub (Oct 10, 2021):

Issues go stale after 30d of inactivity. Stale issues rot after an additional 7d of inactivity and eventually close.

@github-actions[bot] commented on GitHub (Oct 10, 2021): Issues go stale after 30d of inactivity. Stale issues rot after an additional 7d of inactivity and eventually close.

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