1.BBR拥塞控制算法
2.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
3.QUIC 协议详解
4.TCP之深入浅出send&recv
5.udp如何实现可靠性传输？（附开源项目）
6.Linux网络编程中网络传输KCP协议原理解析
BBR拥塞控制算法
在WebRTC源码研究中，拥塞源码BBR算法作为一项革新性的控制拥塞控制策略备受关注。不同于传统的拥塞源码丢包处理，BBR基于网络模型，控制通过BBR.BtlBw（瓶颈带宽估计）和BBR.RTprop（双向传播延时估计）动态调整发送速率。拥塞源码它旨在在保持高吞吐量的控制刷卡收款 源码同时，实现低延迟的拥塞源码网络传输体验。 核心变量包括：pacing_rate: 发送速率控制，控制确保数据流量与可用带宽同步。拥塞源码
send_quantum: 规划的控制单次发送数据量，优化发送效率。拥塞源码
cwnd: 拥塞窗口，控制维护发送数据量的拥塞源码上限。
BBR.BtlBw: 通过Max过滤器（长度往返）持续估算，控制考虑网络波动的拥塞源码鲁棒性。
BBR.RTprop: 双向传播延时估计，通过最小值过滤器减少噪声影响。
BBR算法通过其复杂而精密的状态机，如Startup、Drain、ProbeBW和ProbeRTT，对网络环境进行细致的动态监测和调整。算法在连接建立、ACK响应和数据传输过程中实时更新模型参数，确保网络资源的最优利用。 在控制参数中，BBR使用SendPacingRate和SetSendQuantum函数，根据网络状况灵活地调整发送速率和数据包大小。例如，send_quantum根据pacing_rate的范围动态调整，从MSS到KBytes，以适应不同带宽条件。 BBR的精妙之处在于其丢包恢复策略，如超时重传、快速恢复和cwnd的逐步调整，确保在遇到网络波动时能够快速恢复和保持数据传输的连续性。状态机的智能决策机制，如pacing_gain调整和cwnd管理，使得算法在面对复杂网络环境时表现出高度的灵活性和适应性。 BBR的算法设计考虑了公平性和效率，通过非传统的慢启动策略和RTProp探测，确保在不同场景下提供稳定且高效的软件源码保护传输。RTProp FilterLen与ProbeRTTInterval的协同工作，保证了对实时变化的网络状况有快速而精确的反应。 总而言之，BBR算法的创新性和高效性使其在现代网络环境中占据重要地位，是现代通信技术中不可或缺的一部分。通过深入理解其原理和机制，开发者能够更好地优化网络性能和用户体验。linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
从网络诞生至十年前，TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等，在低带宽有线网络中运行了几十年。然而，随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的环境。
根本原因是，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现，旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞：
1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。
2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。
BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。
1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。
2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。
在上述概念基础上，BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的闲逸棋牌源码四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。
通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。
在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。
总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，有效降低数据冲击。
QUIC 协议详解
QUIC协议详解
QUIC全称Quick UDP Internet Connections，是一种基于UDP的传输层协议，由Google自研，旨在提升网络传输效率和用户体验。
QUIC结合了HTTP/2、TLS以及UDP协议的特点，实现快速、安全、高效的数据传输。
QUIC数据包由header和data两部分组成。header明文，包含Flag、Connection ID、QUIC Version、Packet Number等字段，data加密，包含1个或多个frame，每个frame由type和payload组成，payload为应用数据。jasperreport源码包
Stream帧用于传输应用数据，包含Frame Type、Offset、Data Length和Data等字段。其中，Offset用于数据排序，Data Length表示应用数据长度。
QUIC握手过程简化了HTTPS的握手步骤，实现了0-RTT握手。客户端缓存ServerConfig，直接计算通信密钥，无需完整握手过程。然而，为保证通信安全性，需要为每次会话创建新密钥，实现前向安全。
QUIC实现可靠传输通过包号（PKN）和确认应答（SACK）机制。客户端发送多个数据包，服务器通过SACK告知接收情况，客户端根据反馈重传未确认的数据包。数据偏移量offset帮助接收端正确组装数据。
QUIC采用滑动窗口机制实现流量控制。发送端窗口大小由接收端告知，包括发送窗口和可用窗口。拥塞控制算法包括慢启动、拥塞避免、拥塞发生和快速恢复，动态调整窗口大小以防止网络拥塞。
多路复用是QUIC的关键特性之一，允许在同一连接上并发发送多个请求，解决了队头阻塞问题。每个请求对应一个流，Stream ID用于识别数据帧所属请求。QUIC通过给每个请求分配独立的滑动窗口，实现了无队头阻塞的多路复用。
连接迁移是QUIC的另一亮点，支持客户端在切换网络时，与服务器保持连接，无需重新建立连接。QUIC基于位的Connection ID，网络切换不影响连接逻辑。帝国源码如何
QUIC协议通过简化握手过程、实现可靠传输、支持多路复用以及连接迁移等特性，显著提升了网络传输效率和用户体验。未来，深入研究QUIC标准文档和源码将有助于更全面地理解其内部实现和优化。
TCP之深入浅出send&recv
接触过网络开发的人，了解上层应用如何使用send函数发送数据以及recv接收数据。但是，send和recv的实现原理是什么？本文将简单介绍TCP中发送缓冲区和接收缓冲区的作用，并讲解Linux系统下TCP发送和接收数据的具体实现。
缓冲区在数据传输中起着临时缓存的作用。发送端将数据拷贝到发送缓冲区后，立即返回应用层执行其他操作，而接收端则将网络中的数据拷贝到缓冲区等待应用层读取。
发送缓冲区在应用层调用send()发送数据时，数据会被拷贝到socket的内核发送缓冲区。send()函数在应用层返回时，并不一定意味着数据已经发送到对端，而是数据已放入socket的内核发送缓冲区。
Linux内核提供两种方式查看tcp缓冲区大小：通过/etc/sysctl.ronf下的net.ipv4.tcp_wmem值或命令'cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem'。以笔者服务器为例，发送缓冲区大小为、、。
通过程序可以修改当前tcp socket的发送缓冲区大小，只影响特定的socket。
接收缓冲区用于缓存网络上来的数据，直至应用进程读取为止。当应用进程未读取数据且接收缓冲区已满时，收端会通知发端接收窗口关闭（win=0），实现TCP的流量控制。
接收缓冲区大小可以通过查看/etc/sysctl.ronf下的net.ipv4.tcp_rmem值或命令'cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem'获取。同样，可以通过修改程序大小修改接收缓冲区，仅影响当前特定socket。
TCP的四层模型包括应用层、传输层、网络层和数据链路层。应用层创建socket并建立连接后，可以调用send函数发送数据。传输层处理数据，以TCP为例，其主要功能包括流量控制、拥塞控制等。
当发送数据时，数据会从应用层、传输层、网络层、数据链路层依次传递。上图为send函数源码调用逻辑图，若对源码感兴趣，可查阅net/tcp.c获取详细实现。
recv函数实现类似，从数据链路层接收数据帧，通过网卡驱动处理后，进入内核进行协议层处理，最终将数据放入socket的接收缓冲区。
在实际应用中，非阻塞send时，发送端可能发送了大量数据，但实际只发送了部分，缓冲区中仍有大量数据未发送。接收端recv获取数据时，可能只收到部分数据。这种情况下，应用层需要正确处理超时、断开连接等情况。
总结来说，TCP的send和recv函数分别在应用层和传输层实现数据的发送和接收，通过内核的缓冲区控制数据的流动。正确理解这些原理对于网络编程至关重要。
udp如何实现可靠性传输？（附开源项目）
在UDP应用中，实现可靠性传输并非其固有特性，但可以通过应用层策略来弥补。这里，我们将探讨几种方法，包括RUDP和UDT，以及如何通过源码分析实现。
首先，TCP通过重传策略确保数据的可靠性。当数据段未收到确认时，TCP会启动重传定时器，如果超时未收到确认，会根据网络情况动态调整重传时间。此外，TCP还使用窗口确认机制，通过序列号和确认号来保证数据的有序到达。
相比之下，UDP作为无连接协议，不提供这些内置机制。然而，RUDP通过引入改进的拥塞控制、重发机制和淡化服务器算法，为实时应用如音频和视频提供了增强的数据服务质量。RTP则依赖底层网络的服务，虽然不保证数据顺序，但通过序列号支持重组和位置确定。
UDT，一个建立在UDP之上的协议，通过添加拥塞控制和数据可靠性控制来实现可靠传输。UDT采用面向连接的方式，支持双向数据流，并结合了速率控制和流量控制。它通过固定包大小、定时器和报文类型来管理数据传输，确保数据的可靠接收。
一种简单的实现方法是模拟TCP确认机制：发送端发送数据并分配序列号，接收端接收数据后确认，发送端根据确认删除已发送的数据，通过定时任务检查是否需要重传未确认的数据。
在实际项目中，可以参考开源项目如github.com/caozhiyi/Hud...来深入理解UDT的实现细节。这些技术虽然复杂，但为UDP提供了在特定应用场景下的可靠性保障。
Linux网络编程中网络传输KCP协议原理解析
在Linux网络编程的世界里，KCP协议犹如一把锐利的匕首，专为追求游戏实时性的开发者精心打造。它放弃了TCP的繁琐友好，以换取更高的数据传输效率，基础架构源于UDP的轻盈。KCP的核心理念是“自私”，它聚焦于每一包数据的传输，而非全局网络状况的考量，这在它的头部字段中可见一斑：连接号、命令字、分片信息、接收窗口大小、时间戳、序列号和确认号等，每一项都精心设计，为高效传输保驾护航。
KCP的通信流程犹如精密的机器，数据接收与发送的过程井然有序。接收时，数据会被有序地存入rcv_buf，而发送则会对数据进行智能分片，同时运用流量控制和拥塞控制策略，底层操作则依赖于recvfrom()和sendto()这两个功能强大的函数。
对于初学者，我们推荐从C/C++实现TCP/IP协议栈、腾讯面试题和服务器架构师学习资料等资源开始，逐步掌握KCP的实践应用。理解KCP的关键在于数据接收的管理、发送的策略，以及如何巧妙地运用底层网络函数。
KCP的确认机制独特而灵活，snd_buf中存储着待发送和未确认的数据包，它结合了una（类似TCP的ack）和单独ack，优先检测una，确保数据的准确传递。其重传策略设计巧妙，如自定义超时时间、快速重传和延迟ack，以及非退让流控，这一切都为了在效率与可靠性之间找到最佳平衡。
KCP的实现原理深藏奥秘，作为应用层协议，它通过接收窗口管理实现选择性重传，巧妙地处理网络拥塞。源码分析深入浅出，从初始化KCP对象到数据包的发送逻辑，每个细节都体现着稳定通信的匠心独运。
ikcp_send函数是发送逻辑的主角，它根据数据包的分片计数创建segment，并通过双向链表操作实现发送。在数据分片发送过程中，它会先发送ACK，再根据窗口探测和探测时间进行数据传输，确保每个环节都精确无误。
队列与缓冲管理是KCP高效运行的关键，特别是nodelay模式下的快速响应。ikcp_flush和ikcp_input函数分别负责更新时间戳和处理接收数据，从ACK到数据包的解析，每一处都体现着KCP的高效性和准确性。
KCP之所以能在丢包网络环境中大放异彩，得益于其无系统调用接口、无需繁琐的连接建立与断开，以及灵活的参数配置。然而，这背后的学习成本和部分运营商对UDP的限制也不容忽视。
总结来说，KCP是TCP的精简版，它在实时传输和重传效率上进行了深度优化，尤其适用于对延迟敏感的游戏应用，如《英雄联盟》。尽管有其局限性，但其在特定场景下的表现无疑是令人称赞的。
WebRTC 源码分析——Android 视频硬件编码
本文深入剖析了 WebRTC 在 Android 平台上的视频硬件编码机制。首先，回顾了 MediaCodec 的概念和基础使用，这是Android中用于处理音频和视频数据的关键组件。MediaCodec 支持编码（将原始数据转换为压缩格式）和解码（将压缩数据转换回原始格式），通常与MediaExtractor、MediaSync、MediaMuxer、MediaCrypto、MediaDrm、Image、Surface等组件一起使用。
接下来，文章探讨了WebRTC 如何利用硬件编码器。通过 DefaultVideoEncoderFactory 和 HardwareVideoEncoderFactory 的交互，WebRTC 实现了 h 编码器的初始化和配置。在代码实现中，我们关注了 MediaCodec 的输入和输出缓冲区、编码器工作模式以及 MediaCodec 与 Surface 的关系，这些是理解整个编码流程的关键点。
在编码器初始化的部分，通过 DefaultVideoEncoderFactory 的 createEncoder 函数，实例化了 HardwareVideoEncoder。调用栈显示，这一过程主要在 native 端完成，通过 jni 调用 Java 端代码来获取当前设备支持的编码器信息。
编码数据送入编码器的过程涉及到 VideoEncoder 接口，WebRTC 使用 HardwareVideoEncoder 实现了这一接口，利用 MediaCodec 进行编码。通过 EglBase 和 OpenGL ES 的集成，WebRTC 将 VideoFrame 对象转换为与 MediaCodec 关联的 Surface 的纹理。这一过程确保了编码器接收到了正确的视频数据格式。
获取编码后的数据时，WebRTC 使用 MediaCodec 的同步模式进行获取。当数据可用时，通过 callback.onEncodedFrame(encodedImage, new CodecSpecificInfo()) 方法告知引擎，引擎负责进一步处理编码后的帧，如封装 RTP 包和发送到对端。
码流控制方面，WebRTC 包括拥塞控制和比特率自适应两个主要方面。当比特率发生变化时，WebRTC 会调用 VideoEncoder.setRateAllocation() 方法来更新比特率。在编码过程中，通过特定的代码逻辑来判断并调整当前的码率与所需码率是否匹配，以适应网络条件的变化。
本文以几个疑问的方式从源码角度详细解析了整个编码流程，包括从 MediaCodec 的创建和配置、视频数据的编码到编码后的数据获取和码流控制等关键步骤。通过深入分析，希望读者能够更好地理解 WebRTC 在 Android 平台上的编码技术。
为了进一步加深对 Android 音视频核心知识点的理解，推荐访问以下链接：/Ei3VPD。
