这里并不是要系统说明网络性能评测，而是闲聊一些体会。

系统观

从考察网络的性能角度上来看网络，总是难以捉摸，其中涉及的因素很多。各种网络参数和各类概率事件相互作用，最终表现出一个不断变化的系统环境。作为一个运用网络的开发者，不能仅将网络视为一个黑盒，反而是要尝试着深入了解它，更有效的利用它的特性。 好在自从网络诞生之日起就不断的有人进行研究，试图加以系统分析。

先从系统认识的角度上看，网络非常接近一个线性系统(Jacobson, Congestion Avoidance and Control, 1988)。线性系统理论认为一个稳定系统的稳定性是指数式的。对于像网络这样不稳定的系统(比如受到随机的网络负载以及不当的RTO引起的阻塞的影响)，可以通过在其因变量上添加指数补偿(exponential timer backoff)的方式使其变得稳定。单就衡量网络特性而言，也就是一个不稳定的输出，可以通过指数的形式加以平滑，达到一个相对稳定的输出，也即运用了指数平滑算法。

网络衡量指标

网络特性中两个最基本的指标是带宽(bandwidth)和延迟(latency)。带宽代表了网络的理想情况下的吞吐量，一个网络的好环更加表现在延迟的大小上。所以研究RTT计算的论文也是连篇累牍，比如(Phil Karn, Improving Round-Trip Time Estimates in Reliable Transport Protocols)。其它的指标则可以视为因延迟而来，比如丢包可以视为延迟大于某个阈值的情况。

两个基本参数如何相互作用呢？ 从理论上来说，<<Computer Network, Andrew>>提到(Chapter 6)一个指标带宽-延迟乘积(bandwidth-delay product)，此值是从发送方至接收方之间的管道的往返容量。即在收到数据响应前，发送方仍然可以发送多少数据。为了更好的性能，接收方的窗口必须至少与带宽-延迟之乘积一样大，最好略大一点，因为接收方可能并不立刻就做出响应。

再有一个，在实际测量过程也能发现，在带宽和延迟两者有不同的作用域。在低速网络下延迟的作用明显，而高速网络下带宽作用明显。而在上面同一本书中提到了一张图表，显示传输速度到1Gbps以上时，延迟时间则决定了网络的性能。

评估方法

上面的分析主要基于TCP层的实现，但从应用层上来看(无法确定具体的网络重传、窗口等)，网络中存在着很多的不确定性，就像是一个个的概率事件。在某个时间段内网络交互的延迟的分布是符合某种分布(比如正态分布)。基于这个假设，运用统计方法来衡量网络的特性就是可行的方案。

这一点也可以回溯到RTT的计算上，比如(Phil Karn, Improving Round-Trip Time Estimates in Reliable Transport Protocols)提到的方法，在一个低速的网络环境下，得到的RTT可能出现如下的分布:

  其中数据收敛程度取决于指数平滑系数选择。

低速网络下，延迟的抖动较大，网络更显地不稳定。而在高速网络下，数据非常理想：

移动网络

移动网络相对于固网网络而言，有一些特性，比如波动性更大，非阻塞导致的错误重传情况占比较大等。 除了一些标准的延迟和下行/上行的带宽定义外，信号强度也是网络性能的一个重要指标。但这个指标正在越来越高速的网络下失效了。同时再考虑到运营商平衡负载的策略也会让这一指标的应用受限。

当然相较于单纯从延迟的一元分析，引入其它的条件进行多元分析，或许能得出更为精准的网络评价。

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《待续》