全面了解TCP/IP知识体系结构总结

一、TCP知识体系

我们从三个维度去分析服务器开发的TCP知识体系，分别为性能法则、设计法则和避坑法则。

二、性能法则

性能法则大致总结如下：

1. 减少数据传递

下面引用了左耳朵的"程序员如何用技术变现"文章中的一部分：

从上面我们可以看出减少数据传递对于性能是非常重要的。

2. 根据场景设置MTU

如果是内网应用，通过合理设置MTU来提升性能是不能忽视的一种手段;对于移动应用，一般可以设置MTU为1492;对于外网应用，则设置通用的1500。

3. 利用TCP offload

带宽消耗高的应用，可以考虑利用TCP offload来提升性能。

4. TCP NODELAY

目前服务器程序一般建议设置NODELAY为true，如果需要对小数据包合并，则可以考虑在应用层做数据合并(参考下图Wikipedia中内容)。

详细内容请参考："https://en.wikipedia.org/wiki/Nagle%27s_algorithm"

5. 采用合适的拥塞控制算法

下图展示了数据包经过路由器Queue的场景。

第一种是最理想的情况，数据包到达路由器，无需等待就能直接转发出去;第二种是等待一段时间，才能发送出去;第三种是因为路由器queue满，数据包被路由器丢掉。

发送数据过猛可能导致第三种情况发生。

下面展示了Linux默认算法CUBIC和BBR算法在丢包情况下的吞吐量对比：

从上图可以看出，BBR拥塞控制算法可以在20%丢包率以下保持吞吐量，因此BBR的抗网络抖动性比CUBIC要好。

BBR算法优异的根本原因如下：

• 在有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽
• 降低路由器的queue占用率，从而降低延迟

一般建议在非网络拥塞导致丢包的场合使用BBR算法，例如移动应用。

对于带宽比较大，RTT时间比较长的应用场景，可以参考。

6. 使用REUSEPORT

针对短连接应用(例如PHP应用)，为防止服务器应用来不及接收连接请求，可以采用Linux REUSEPORT机制。我们开发的数据库中间件Cetus利用REUSEPORT机制成功避开了应用短连接的冲击。

三、设计法则

1. 规避TCP HOL问题

尽量采用多连接，不要采用单个连接来传递大量数据。

2. 传输尽量平稳，不抖动

如果数据传输比较抖动，那么容易导致如下问题：

• 内存膨胀
• 性能不稳定
• 压缩算法效率低下

在开发数据库中间件Cetus的时候，我们控制了每次数据传输的传输量，在采用同样压缩算法的情况下，cetus压缩比远远好于MySQL的压缩比。

3. TCP stream流式传输

TCP stream主要用在中间件服务。

下图是没有采用TCP stream的交互图。中间件接收完Server端的响应后，才开始发送给客户端。不少数据库中间件采用这样的工作方式，导致中间件内存消耗巨大。

下图采用了TCP stream方式后，不仅降低了延迟，也降低了内存消耗(因为无需保留所有响应)。

服务器中间件程序最好实现TCP stream，否则易发生内存炸裂等问题。

4. 上层应用pipeline机制

TCP本身并不具备pipeline机制，但上层应用可以利用pineline机制来提升服务器应用的吞吐量。

下图是没有采用pipeline的交互图，客户端需接收到服务器响应后才能发送下一个请求。

下图是采用pipeline的交互图。客户端无需等待响应就可以连续发送多个请求。

对于TCP来说，请求1、请求2和请求3看成一个请求，响应1、响应2和响应3看成一个响应;对于上层应用来说，则是3个请求，3个响应。

目前，很多协议或者软件采用pipeline机制来提升应用的吞吐量，例如HTTP v2协议支持pipeline发送请求，Redis采用pipeline机制来提升应用的吞吐量。

5. 合并小数据

运行TCPCopy的时候，intercept返回响应包的TCP/IP header给tcpcopy。一般TCP/IP header只有几十字节，如果每次write操作只传输一个响应包的TCP/IP header，那么效率就会非常低。为了提升传输效率，intercept合并若干个响应包的TCP/IP header信息一起发送。

四、避坑法则4.1 加上keepalive机制

TCP keepalive机制可以用来检测连接是否还存活，具体可以参考"对付Reset流氓干扰：TCP keepalive"。

1. MTU

参考:"https://wiki.archlinux.org/index.php/Jumbo_frames"

2. 确保网络通畅

云环境、中途设备程序、TCP offload和负载均衡器或多或少存在一些问题，而这些问题如果不及时解决，会极大影响程序的性能和问题排查。

这方面一般可以通过抓包的方式去查明问题。

下面展示了负载均衡器自身bug导致了网络不通畅。

由于负载均衡器没有严格按照TCP session的方式进行负载均衡，有些TCP session的数据包跑到了不同的机器，进而导致应用端报请求超时。

（编辑：核心网）

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