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同花顺拓赢盘中趋势源码同时，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展厅asp源码传输。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的网页出错源码四个阶段，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。主力博弈源码

       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。精准资金源码

       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。