• 关于

    同步链路如何看配置

    的搜索结果

回答

概述 当客户端访问目标服务器出现ping丢包或ping不通时,可以通过tracert或mtr等工具进行链路测试来判断问题根源。本文介绍如何通过工具进行链路测试和分析。 详细信息 阿里云提醒您: 如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作,务必注意实例的容灾、容错能力,确保数据安全。 如果您对实例(包括但不限于ECS、RDS)等进行配置与数据修改,建议提前创建快照或开启RDS日志备份等功能。 如果您在阿里云平台授权或者提交过登录账号、密码等安全信息,建议您及时修改。 本文分别介绍如下链路测试方法。 链路测试工具 测试结果的简要分析 常见的链路异常场景 链路测试步骤 测试完成后的解决方法 链路测试工具 操作系统类型不同,链路测试所使用的工具也有所不同。简要介绍如下。 Linux系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:mtr命令 mtr(My traceroute)几乎是所有Linux发行版本预装的网络测试工具。其将ping和traceroute的功能合并,所以功能更强大。mtr默认发送ICMP数据包进行链路探测。您也可以通过“-u”参数来指定使用UDP数据包进行探测。相对于traceroute只会做一次链路跟踪测试,mtr会对链路上的相关节点做持续探测并给出相应的统计信息。所以,mtr能避免节点波动对测试结果的影响,所以其测试结果更正确,建议优先使用。 用法说明 mtr [-BfhvrwctglxspQomniuT46] [--help] [--version] [--report] [--report-wide] [--report-cycles=COUNT] [--curses] [--gtk] [--csv|-C] [--raw] [--xml] [--split] [--mpls] [--no-dns] [--show-ips] [--address interface] [--filename=FILE|-F] [--ipinfo=item_no|-y item_no] [--aslookup|-z] [--psize=bytes/-s bytes] [--order fields] [--report-wide|-w] [--inet] [--inet6] [--max-ttl=NUM] [--first-ttl=NUM] [--bitpattern=NUM] [--tos=NUM] [--udp] [--tcp] [--port=PORT] [--timeout=SECONDS] [--interval=SECONDS] HOSTNAME 常见可选参数说明 --report:以报告模式显示输出。 --split:将每次追踪的结果分别列出来,而非统计整个结果。 --psize:指定ping数据包的大小。 --no-dns:不对IP地址做域名反解析。 --address:主机有多个IP地址时,设置发送数据包的IP地址。 -4:只使用IPv4协议。 -6:只使用IPv6协议。 另外,也可以在mtr运行过程中,输入类似如下的字母来快速切换模式。 ?或h:显示帮助菜单。 d:切换显示模式。 n:启用或禁用DNS域名解析。 u:切换使用ICMP或UDP数据包进行探测。 命令输出示例 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Host):节点IP地址和域名。按 n 键可切换显示。 第二列(Loss%):节点丢包率。 第三列(Snt):每秒发送数据包数。默认值是10,可以通过“-c”参数指定。 第四列(Last):最近一次的探测延迟。 第五、六、七列(Avg、Best、Worst):分别是探测延迟的平均值、最小值和最大值。 第八列(StDev):标准偏差。越大说明相应节点越不稳定。 工具二:traceroute命令 traceroute也是几乎所有Linux发行版本预装的网络测试工具,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。traceroute先发送小的具有最大存活时间值(Max_TTL)的UDP探测数据包,然后侦听从网关开始的整个链路上的ICMP TIME_EXCEEDED响应。探测从TTL=1开始,TTL值逐步增加,直至接收到ICMP PORT_UNREACHABLE消息。ICMP PORT_UNREACHABLE消息用于标识目标主机已经被定位,或命令已经达到允许跟踪的最大TTL值。traceroute默认发送UDP数据包进行链路探测。可以通过“-I”参数来指定使用ICMP数据包进行探测。 用法说明 traceroute [-I] [ -m Max_ttl ] [ -n ] [ -p Port ] [ -q Nqueries ] [ -r ] [ -s SRC_Addr ] [ -t TypeOfService ] [ -f flow ] [ -v ] [ -w WaitTime ] Host [ PacketSize ] 常见可选参数说明 -d:使用Socket层级的排错功能。 -f:设置第一个检测数据包的存活数值TTL的大小。 -F:设置不要分段标识。 -g:设置来源路由网关,最多可设置8个。 -i:主机有多个网卡时,使用指定的网卡发送数据包。 -I:使用ICMP数据包替代UDP数据包进行探测。 -m:设置检测数据包的最大存活数值TTL的大小。 -n:直接使用IP地址而非主机名称(禁用DNS反查)。 -p:设置UDP传输协议的通信端口。 -r:忽略普通的Routing Table,直接将数据包发送到目标主机上。 -s:设置本地主机发送数据包的IP地址。 -t:设置检测数据包的TOS数值。 -v:详细显示指令的执行过程。 -w:设置等待远端主机回包时间。 -x:开启或关闭数据包的正确性检验。 命令输出示例 Windows系统 此处简单介绍两个链路测试工具。 工具一:WinMTR(建议优先使用) WinMTR是mtr工具在Windows环境下的图形化实现,但进行了功能简化,只支持部分mtr的参数。WinMTR默认发送ICMP数据包进行探测,无法切换。和mtr一样,相比tracert,WinMTR能避免节点波动对测试结果的影响,所以测试结果更正确。所以在WinMTR可用的情况下,建议优先使用WinMTR进行链路测试。 用法说明 WinMTR无需安装,直接解压运行即可。操作方法非常简单,说明如下。 如下图所示,运行程序后,在 Host 字段输入目标服务器域名或IP,注意不要包含空格。 单击 Start 开始测试。开始测试后,相应按钮变成了 Stop。 运行一段时间后,单击 Stop 停止测试。 其它选项说明如下。 Copy Text to clipboard:将测试结果以文本格式复制到粘贴板。 Copy HTML to clipboard:将测试结果以HTML格式复制到粘贴板。 Export TEXT:将测试结果以文本格式导出到指定文件。 Export HTML:将测试结果以HTML格式导出到指定文件。 Options:可选参数,包括的可选参数如下。 Interval(sec):每次探测的间隔(过期)时间。默认为1秒。 ping size(bytes):ping探测所使用的数据包大小,默认为64字节。 Max hosts in LRU list:LRU列表支持的最大主机数,默认值为128。 Resolve names:通过反查IP地址,以域名显示相关节点。 返回结果说明 默认配置下,返回结果中各数据列的说明如下。 第一列(Hostname):节点的IP或域名。 第二列(Nr):节点编号。 第三列(Loss%):节点丢包率。 第四列(Sent):已发送的数据包数量。 第五列(Recv):已成功接收的数据包数量。 第六、七、八、九列(Best 、Avg、Worst、Last):分别是到相应节点延迟的最小值、平均值、最大值和最后一次值。 工具二:tracert命令行工具 tracert(Trace Route)是Windows自带的网络诊断命令行程序,用于跟踪Internet协议(IP)数据包传送到目标地址时经过的路径。 tracert通过向目标地址发送 ICMP 数据包来确定到目标地址的路由。在这些数据包中,tracert使用了不同的IP“生存期”,即TTL值。由于要求沿途的路由器在转发数据包前必须至少将TTL减少1,因此TTL实际上相当于一个跃点计数器(hop counter)。当某个数据包的TTL达到0时,相应节点就会向源计算机发送一个ICMP超时的消息。 tracert第一次发送TTL为1的数据包,并在每次后续传输时将TTL增加1,直到目标地址响应或达到TTL的最大值。中间路由器发送回来的ICMP超时消息中包含了相应节点的信息。 用法说明 tracert [-d] [-h maximum_hops] [-j host-list] [-w timeout] [-R] [-S srcaddr] [-4] [-6] target_name 常见可选参数说明 -d:不要将地址解析为主机名(禁用DNS反解)。 -h:maximum_hops,指定搜索目标地址时的最大跃点数。 -j: host-list,指定沿主机列表的松散源路由。 -w:timeout,等待每个回复的超时时间(以毫秒为单位)。 -R:跟踪往返行程路径(仅适用于IPv6)。 -S:srcaddr,要使用的源地址(仅适用于IPv6)。 -4:强制使用IPv4。 -6:强制使用IPv6。 target_host:目标主机域名或IP地址。 命令输出示例 C:> tracert -d 223.5.5.5 通过最多 30 个跃点跟踪到 223.5.5.5 的路由 1 请求超时。 2 9 ms 3 ms 12 ms 192.168.X.X 3 4 ms 9 ms 2 ms X.X.X.X 4 9 ms 2 ms 1 ms XX.XX.XX.XX 5 11 ms 211.XX.X.XX 6 3 ms 2 ms 2 ms 2XX.XX.1XX.XX 7 2 ms 2 ms 1 ms 42.XX.2XX.1XX 8 32 ms 4 ms 3 ms 42.XX.2XX.2XX 9 请求超时。 10 3 ms 2 ms 2 ms 223.5.5.5 跟踪完成。 测试结果的简要分析 由于mtr(WinMTR)有更高的准确性,本文以其测试结果为例,参考如下要点进行分析。此处分析时以如下示例图为基础。 要点一:网络区域 正常情况下,从客户端到目标服务器的整个链路中会包含如下区域。 客户端本地网络,即本地局域网和本地网络提供商网络。如上图中的区域A。如果该区域出现异常,并且是客户端本地网络中的节点出现异常,则需要对本地网络进行相应的排查分析。如果是本地网络提供商网络出现异常,则需要向当地运营商反馈问题。 运营商骨干网络。如上图中的区域B。如果该区域出现异常,可以根据异常节点的IP查询其所属的运营商,直接向对应运营商进行反馈,或者通过阿里云技术支持,向运营商进行反馈。 目标服务器本地网络,即目标服务器所属提供商的网络。如上图中的区域C。如果该区域出现异常,需要向目标服务器所属的网络运营商反馈问题。 要点二:链路负载均衡 如上图中的区域D。如果中间链路某些部分启用了链路负载均衡,则mtr只会对首尾节点进行编号和探测统计。中间节点只会显示相应的IP或域名信息。 要点三:结合Avg(平均值)和StDev(标准偏差)综合判断 由于链路抖动或其它因素的影响,节点的Best和Worst值可能相差很大。Avg统计了自链路测试以来所有探测的平均值,所以能更好的反应出相应节点的网络质量。而StDev越高,则说明数据包在相应节点的延时值越不相同,即越离散。所以标准偏差值可用于协助判断Avg是否真实反应了相应节点的网络质量。例如,如果标准偏差很大,说明数据包的延迟是不确定的。可能某些数据包延迟很小,例如25ms,而另一些延迟却很大,例如350ms,但最终得到的平均延迟反而可能是正常的。所以,此时Avg并不能很好的反应出实际的网络质量情况。 综上,建议的分析标准如下。 如果StDev很高,则同步观察相应节点的Best和Worst,来判断相应节点是否存在异常。 如果StDev不高,则通过Avg来判断相应节点是否存在异常。 注:上述StDev高或者不高,并没有具体的时间范围标准。而需要根据同一节点其它列的延迟值大小来进行相对评估。比如,如果Avg为30ms,那么,当StDev为25ms,则认为是很高的偏差。而如果Avg为325ms,则StDev同样为25ms,反而认为是不高的偏差。 要点四:Loss%(丢包率)的判断 任一节点的Loss%(丢包率)如果不为零,则说明这一跳网络可能存在问题。导致相应节点丢包的原因通常有如下两种。 运营商基于安全或性能需求,限制了节点的ICMP发送速率,导致丢包。 节点确实存在异常,导致丢包。 结合异常节点及其后续节点的丢包情况,并参考如下内容,判定丢包原因。 如果随后节点均没有丢包,则通常表示异常节点丢包是由于运营商策略限制所致。可以忽略相关丢包。如上图中的第2跳所示。 如果随后节点也出现丢包,则通常说明异常节点确实存在网络异常,导致丢包。如上图中的第5跳所示。 另外,上述两种情况可能同时发生,即相应节点既存在策略限速,又存在网络异常。对于这种情况,如果异常节点及其后续节点连续出现丢包,而且各节点的丢包率不同,则通常以最后几跳的丢包率为准。如上图所示,在第 5、6、7跳均出现了丢包。所以,最终丢包情况,以第7跳的40%作为参考。 要点五:关于延迟 关于延迟,有如下两种场景。 场景一:延迟跳变 如果在某一跳之后延迟明显陡增,则通常判断该节点存在网络异常。如上图所示,从第5跳之后的后续节点延迟明显陡增,则推断是第5跳节点出现了网络异常。不过,高延迟并不一定完全意味着相应节点存在异常。如上图所示,第5跳之后,虽然后续节点延迟明显陡增,但测试数据最终仍然正常到达了目的主机。所以,延迟大也有可能是在数据回包链路中引发的。所以,需要结合反向链路测试一并分析。 场景二:ICMP限速导致延迟增加 ICMP策略限速也可能会导致相应节点的延迟陡增,但后续节点通常会恢复正常。如上图所示,第3跳有100%的丢包率,同时延迟也明显陡增。但随后节点的延迟马上恢复了正常。所以判断该节点的延迟陡增及丢包是由于策略限速所致。 常见的链路异常场景 常见的链路异常场景及测试报告如下。 场景一:目标主机网络配置不当 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. ??? 2. ??? 3. 1XX.X.X.X 0.0% 10 521.3 90.1 2.7 521.3 211.3 4. 11X.X.X.X 0.0% 10 2.9 4.7 1.6 10.6 3.9 5. 2X.X.X.X 80.0% 10 3.0 3.0 3.0 3.0 0.0 6. 2X.XX.XX.XX 0.0% 10 1.7 7.2 1.6 34.9 13.6 7. 1XX.1XX.XX.X 0.0% 10 5.2 5.2 5.1 5.2 0.0 8. 2XX.XX.XX.XX 0.0% 10 5.3 5.2 5.1 5.3 0.1 9. 173.194.200.105 100.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在目标地址出现了100%的丢包。从数据上看是数据包没有到达,其实很有可能是目标服务器相关安全策略(比如防火墙、iptables 等)禁用了ICMP所致,导致目的主机无法发送任何应答。所以,该场景需要排查目标服务器的安全策略配置。 场景二:ICMP限速 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr --no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.X.XX 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 60.0% 10 27.2 25.3 23.1 26.4 2.9 6. 209.85.254.247 0.0% 10 39.1 39.4 39.1 39.7 0.2 7. 64.233.174.46 0.0% 10 39.6 40.4 39.4 46.9 2.3 8. gw-in-f147.1e100.net 0.0% 10 39.6 40.5 39.5 46.7 2.2 在该示例中,在第5跳出现了明显的丢包,但后续节点均未见异常。所以推断是该节点ICMP限速所致。该场景对最终客户端到目标服务器的数据传输不会有影响,所以,分析的时候可以忽略。 场景三:环路 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. 72.14.233.56 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. 72.14.233.57 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第5跳之后出现了循环跳转,导致最终无法到达目标服务器。这通常是由于运营商相关节点路由配置异常所致。所以,该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 场景四:链路中断 示例数据如下。 [root@mycentos6 ~]# mtr —no-dns www.google.com My traceroute [v0.75] mycentos6.6 (0.0.0.0) Wed Jun 15 19:06:29 2016 Keys: Help Display mode Packets Pings Host Loss% Snt Last Avg Best Wrst StDev 1. 63.247.7X.X 0.0% 10 0.3 0.6 0.3 1.2 0.3 2. 63.247.6X.X 0.0% 10 0.4 1.0 0.4 6.1 1.8 3. 209.51.130.213 0.0% 10 0.8 2.7 0.8 19.0 5.7 4. aix.pr1.atl.google.com 0.0% 10 6.7 6.8 6.7 6.9 0.1 5. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 6. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8. ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 9 ??? 0.0% 10 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 在该示例中,数据包在第4跳之后就无法收到任何反馈。这通常是由于相应节点中断所致。建议结合反向链路测试做进一步确认。该场景需要联系相应节点归属运营商处理。 链路测试步骤 通常情况下,链路测试步骤如下图所示。 相关步骤的详情说明如下。 步骤一:获取本地网络对应的公网IP 在客户端本地网络内访问淘宝IP地址库,获取本地网络对应的公网IP地址。 步骤二:正向链路测试(ping和mtr) 从客户端向目标服务器做如下测试。 从客户端向目标服务器域名或IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据客户端操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为目标服务器域名或IP,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤三:反向链路测试(ping和mtr) 进入目标服务器系统内部做如下测试。 从目标服务器向步骤一获取的客户端IP做持续的ping测试,建议至少ping 100个数据包,记录测试结果。 根据目标服务器操作系统的不同,使用WinMTR或mtr,设置测试目的地址为客户端的IP地址,然后进行链路测试,记录测试结果。 步骤四:测试结果分析 参阅测试结果的简要分析,对测试结果进行分析。确认异常节点后,访问如下链接或其他可以查询IP归属地的网站,获取该异常节点的归属运营商信息。如果是客户端本地网络相关节点出现异常,则需要对本地网络进行相应排查分析。如果是运营商相关节点出现异常,则需要向运营商反馈问题。查询结果类似如下。 测试完成后的解决方法 当出现ping丢包或ping不通时,首先请参考云服务器ECS网络故障诊断,排查是否为网络故障。 如果确认是因系统中病毒导致使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包,则可参考使用ping命令测试ECS实例的IP地址间歇性丢包进行处理。 如果是因删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例,可参考删除ECS实例的默认安全组规则导致无法ping通ECS实例进行处理。 如果在Linux系统内核没有禁PING的情况下,是因系统内部防火墙策略设置导致ECS服务器PING不通。可参考Linux系统的ECS中没有禁PING却PING不通的解决方法。

1934890530796658 2020-03-25 23:17:54 0 浏览量 回答数 0

问题

HBase Read Replicas功能介绍系列

pandacats 2019-12-20 19:45:55 4 浏览量 回答数 0

回答

在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

阿里云试用中心,为您提供0门槛上云实践机会!

0元试用32+款产品,最高免费12个月!拨打95187-1,咨询专业上云建议!

回答

先说结论: 不要对接!不要对接!不要对接! 开个玩笑,以上仅代表个人观点,大家也知道这种“三体式警告”根本没有用的,我自己也研究如何对接,说不定做完后就觉得“真香”了。 为什么要对接? 首先讨论一下为什么要把 Flutter 对接到 Web 生态。 Flutter 现在是一个炙手可热的跨平台技术,能够一套代码运行在 Android、iOS、PC、IoT 以及浏览器上,被认为是下一代跨平台技术。相比于 Weex 和 React Native 可以很好地解决多平台一致性问题,原生渲染性能相近,上层没有 JS 那么厚的封装层次,整体性能会略好一些。 但是大部分兴冲冲去学 Flutter 的人疑惑的第一个问题就是:为什么 Flutter 要用 Dart?一个全新的语言意味着新的学习成本,难道 JS 不香吗?JS 不香不是还有 TypeScript 吗!事实上 Flutter 抛弃的岂止是 JS 这门语言,也抛弃了 HTML 和 CSS,设计了一套解耦得更好的 Widget 体系,Flutter 抛弃的是整个 Web,致力于打造一个新的生态,但是这个生态无法复用 Web 生态的代码和解决方案。尤其是之前所有跨平台方案 Hybrid、React Native、Weex 都是对接 Web 生态的,这让 Flutter 显得有些格格不入,也让大部分前端开发者望而却步。 下面是我整理出来的,前端开发者使用 Flutter 的各方面成本: 因为 Flutter 的开发模式和前端框架比较像(可以说就是抄的 React),所以框架的学习成本并不高,稍微高一些的是 Dart 语言的学习成本,另外还要学习如何用 Widget 组装 UI,虽然很多布局 Widget 设计得和 CSS 很像,灵活度还是差了很多。要想在真实项目中用起来,还要改造整个工具链,以“Native First”的视角做开发,开发 Flutter 和开发原生应用的链路是比较像的,和开发前端页面有较大差异。最高的还是生态成本,前端生态的积累无论是代码还是技术方案都很难复用,这是最痛的一点,生态也是 Flutter 最弱的一环。 无论是为了先进的技术理念还是出于商业私心,先不管 Flutter 为什么抛弃 Web 生态,现实问题是最大的 UI 开发者群体是前端,最丰富的生态是 Web 生态,我觉得 Web 技术也是开发 UI 最高效的方式。如果能在上层使用 Web 技术栈开发,在底层使用 Flutter 实现跨平台渲染,不是可以很好的兼顾开发效率、性能和跨平台一致性吗?还能复用 Web 技术栈大量的技术积累。 可能这些理由也不够充分,暂且先照着这个假设继续分析,最后再重新讨论到底该不该对接。 关于 Flutter 和 Web 生态的对接涉及两个方面: 从 Web 到 Flutter。就是使用 Web 技术栈来开发,然后对接到 Flutter 上实现跨平台渲染。对 Web 来说是解决性能和跨平台一致性问题,对 Flutter 来说是解决生态复用问题。从 Flutter 到 Web。就是官方已经实现的 Web support for Flutter,把已经用 Dart 开发好的 App 编译成 HTML/JS/CSS 然后运行在浏览器上,可以用于降级和外投场景。 如何实现“从 Web 到 Flutter”? 首先分析一下 Flutter 的架构图,看看可以从哪里下手。 Flutter 可以分为 Framework 和 Engine 两部分,Engine 部分比较底层也比较稳定了,最好不要动,需要改的是用 Dart 实现的 Framework。要想对接 Web 生态的话,JS 引擎肯定是要引入的,至于是否保留 Dart VM 有待讨论。图中最上面 Material 和 Cupertino 两个 UI 库前端是不需要的,前端有自己的。关键是 Widget 这部分,是替换成 HTML/CSS 的方式写 UI,还是继续保留 Widget 但是把语言换成 JS,不同方案给出的解法也不一样。 有不少方案可以实现对接,业界有挺多尝试的,我总结了下面三种方式: - TS 魔改:用 JS 引擎替换掉 Dart VM,用 JS/TS 重新实现 Flutter Framework(或者直接 dart2js 编译过来)。 - JS 对接:引入 JS 引擎同时保留 Dart VM,用前端框架对接 Flutter Framework。 - C++ 魔改:用 JS 引擎替换掉 Dart VM,用 C++ 重新实现 Flutter Framework。 TS 魔改 TS 魔改就是完全抛弃掉 Dart VM,用 TypeScript 重新实现一遍用 Dart 写的 Flutter Framework。 为啥是 TS 而不是 JS?这不是因为 TS 是个大热门嘛,而且向下兼容 JS,现在几乎所有时髦的框架都要用 TS 重写了。 这种方案的出发点是“如果能把 Flutter 的 Dart 换成 JS 就好了”,最容易想到的路就是把 Dart 翻译成 TS,或者直接用 dart2js 把代码编译成 js,但是编译出来的代码包含很多 dart:ui 之类的库的封装,生成的包也挺大的,也比较难定制需要导出的接口,不如干脆用 TS 重写一遍,工具链更熟悉一些,还可以加一些定制。 理论上讲翻译之后 Flutter 绝大部分功能都依然支持,可以复用各种 npm 包,还可以动态化,但是丧失了 AOT 能力,JS 语言的执行性能应该是不如 Dart 的。而且所有节点的布局运算都发生在 JS,底层只需要提供基础的图形能力就好了,就好像是基于 Canvas API 写了一套 UI 框架,性能未必有现存前端框架的性能高。 此外最大的问题是如何与官方 Flutter 保持一致,假如现在是从 v1.13 版本翻译过来的,以后官方升级到了 v1.15 要不要同步更新?这个过程没啥技术含量,而且需要持续投入,做起来比较恶心。 另外还需要考虑上层是用 Widget 的方式写 UI,还是用前端熟悉的 HTML+CSS。如果依然用 Widget 的话,那大部分前端组件还是用不了的,UI 还是得重写一遍。反正要重写的话,成本也没降下来,那就用 Dart 重写呗…… 直接用官方原版 Flutter 也避免每次更新都要翻译一遍 Dart 代码。所以既然选择了对接前端生态,那就要对接 CSS,不然就没有足够的价值。然而 CSS 和 Widget 的对接也是很繁琐的过程,而且存在完备性问题。 JS 对接 翻译代码的方式不够优雅,那就保留 Dart,把 JS/CSS 对接到 Widget 上面不就好了? 当然可以,这种方式是仅把 Flutter 当做了底层的渲染引擎,上层保持前端框架的写法,仅把渲染部分对接到 Flutter。现存的很多前端框架都把底层渲染能力做了抽象,可以对接到不同渲染引擎上,如 Vue/Rax 同时支持浏览器和 Weex,用同样的方式,可以再支持一个 Flutter。 这种方式对前端框架的兼容性比较好,但是链路太长了,业务代码调用前端框架接口做渲染,一顿操作之后发出了渲染指令,这个渲染指令要基于通信的方式传给 Flutter Framework,这中间涉及一次 JS 到 C++ 再到 Dart 的跨语言转换,然后再接收到渲染指令之后还要转成相应的 Widget 树,从 CSS 到 Widget 的转换依然很繁琐。而且 Widget 本身是可以带有状态的,本身就是响应式更新的,在更新时会重新生成 widget 并 diff,如果在前端更新 UI 的话,前端框架在 js 里 diff 一次 vdom,传到 Flutter 之后又 diff 一次 widget。 如果要绕过 Widget 直接对接图中的 Rendering 这一层,可以绕过 widget diff 但是得改 Flutter Framework 的渲染链路,既然要改 Flutter Framework 那为什么不直接用 TS 魔改呢,还绕过了 JS 到 Dart 的通信,又回到了第一种方案。 总结来说,这个方案的优点是:实现简单、能最大化保留前端开发体验,缺点是:渲染链路长、通信成本高、响应式逻辑冲突、CSS 转 Widget 不完备等。 C++ 魔改 想要干掉 Dart VM,就需要用其他语言重新实现用 Dart 开发的 Framework,用 JS/TS 可以,用 C++ 当然可以,最硬核的方式就是用 C++ 重新实现 Flutter 的 Framework,然后接入 JS 引擎,通过 binding 把 C++ 接口透出到 JS 环境,上层应用还是用 JS 做开发。 把 Framework 层下沉到 C++ 之后,不仅会有更好的性能,也能支持更多语言。原本 Flutter Framework 是在 Dart VM 之上的,必须依赖 Dart VM 才能运行,所以对 Dart 有强依赖;用 C++ 重新实现之后,JS 引擎是在 C++ 版 Framework 之上的,框架本身并不依赖 JS 引擎,还可以对接其他各种语言,如对接了 JVM 之后可以支持 Java 和 Kotlin,对接回 Dart VM 可以继续支持 Dart。 这个方案可以增强性能,也能保持和 Flutter 的一致性,但是改造成本和维护成本都相当高。C++ 的开发效率肯定不如 Dart,当 Flutter 快速迭代之后如何跟进是很大的问题,如果跟进不及时或者实现不一致那很可能就分化了。从 CSS 到 Widget 的转换也是不得不面对的问题。 几种方案对比 把上面几种方案画在同一张图里是这个样子的: 图中实线部分表示了跨语言的通信,太过频繁会影响性能,虚线部分表示了其他对接可能性。 从下到上,Flutter Engine 是不需要动的,这一层是跨平台的关键。Framework 则有三种语言版本,JS/TS、Dart、C++,性能是 C++ 版本最好,成本是 Dart 版本最低。然后还需要向上处理 HTML/CSS 和 Widget 的问题,可以直接对接一个前端框架,也可以直接在 C++ 层实现(不然需要透出的 binding 接口就太多了,用通信的方式也太过频繁了)。 如何实现“从 Flutter 到 Web”? 这个功能官方已经实现了,可以把使用 Dart 开发的 App 编译成 Web App 运行在浏览器上,官方文档以介绍用法和 API 为主,我这里简单分析一下内部具体的实现方案。 实现原理 结合 Flutter 的架构图来看,要实现 Web 到 Flutter 需要改造的是上层 Framework,要实现 Flutter 到 Web 需要改造的则是底层 Engine。 Framework 对 Engine 的核心依赖是 dart:ui,这是库是在 Engine 里实现的,抽象出了绘制 UI 图层的接口,底层对接 skia 的实现,向上透出 Dart 语言的接口。这样来看,对接方式就比较简单了: 使用 dart2js 把 Framework 编译成 JS 代码。基于浏览器的 API 重新实现 dart:ui,即 dart:web_ui。 把 Dart 编译成 JS 没什么问题,性能可能会有一点影响,功能都是可以完全保留的,关键是 dart:web_ui 的实现。在原生 Engine 中,dart:ui 依赖 skia 透出的 SkCanvas 实现绘制,这是一套很底层的图形接口,只定义了画线、画多边形、贴图之类的底层能力,用浏览器接口实现这一套接口还是很有挑战的。上图可以看到 Web 版 Engine 是基于 DOM 和 Canvas 实现的,底层定义了 DomCanvas 和 BitmapCanvas 两种图形接口,会把传来的 layer tree 渲染成浏览器的 Element tree,但是节点上仅包含了 position, transform, opacity 之类的样式,只用到 CSS 很小的一个子集,一些更复杂的绘制直接用 2D canvas 实现。 存在的问题 我编译了一个还算复杂的 demo 试了一下,性能很不理想,滑动不流畅,有时候图片还会闪动。生成出来的 js 代码有 1.1MB (minify 之后,未 gzip),节点层次也比较深,我评估这个页面用前端写不会超过 300KB,节点数可以少一半以上。 另外再看一下 Flutter 仓库的 issue,过滤出 platfrom-web 相关的,可以看到大量:文字编辑失效、找不到光标、ListView 在 ios 上不可滚动、checkbox/button 行为不正常、安卓滚动卡顿图片闪烁、字体失效、某些机型视频无法播放、文字选中后无法复制、无法调试…… 感觉 flutter for web 已经陷入泥潭,让人回想起前端当年处理各种浏览器兼容性的噩梦。 这些性能和兼容性问题,核心原因是浏览器未暴露足够的底层能力,以及浏览器处理手势、用户输入和方式和 Flutter 差异巨大。 实现 Flutter Engine 需要的是底层的图形接口和系统能力,虽然canvas 提供了相似的图形接口,如果全部用 canvas 实现的话很难处理可访问性、文本选择、手势、表单等问题,也会存在很多兼容性问题。所以真实方案里用的是 Canvas + DOM 混合的方式,封装层次太高了,渲染链路太长。就好像 Flutter Framework 里进行了一顿猛如虎的操作之后,节点生成好了、布局算好了、绘制属性也处理好了,就差一个画布画出来了,然后交到浏览器手里,又生成一遍 Element,再算一遍布局,在处理一遍绘制,最终才交给了底层的图形库画出来。 再比如长页面的滚动,浏览器里只要一条 CSS (overflow:scroll) 就可以让元素可滚动,手势的监听以及页面的滚动以及滚动动画都是浏览器原生实现的,不需要与 JS 交互,甚至不需要重新 layout 和 paint,只需要 compositing。如上图所示,在 Flutter 中 Animation 和 Gesture 是用 Dart 实现的,编译过来就是 JS 实现的,浏览器本身并不知道这个元素是否可滚,只是不断派发 touchmove 事件,JS 根据事件属性计算节点偏移,然后运算动画,然后把 transform 或者新的 position 作用到节点上,然后浏览器再来一遍完整的渲染流程…… 优化方案 性能和兼容性的问题还是要解决的,短期内先把 issue 解掉,长线的优化方案,官方有两种尝试: 使用 CSS Painting API 做绘制。 a, 这是还处于提案状态的新标准,可以用 JS 实现一些绘制功能,自定义 CSS 属性。 b. 目前还未实现,需要等浏览器先把 CSS Houdini 支持好。 使用 WebAssembly 版本的 Skia 做绘制 https://skia.org/user/modules/canvaskit a, 这样可以发挥 wasm 的性能优势,并且保持 skia 功能的一致。但是目前 wasm 在浏览器环境里未必有性能优势,这里不展开讨论了。 b. 已经部分实现,参考这里的配置启用功能: https://github.com/flutter/flutter/issues/41062#issuecomment-533952994 这两个方案都是想更多的利用到浏览器的底层能力,只有浏览器暴露了更多底层能力,才能更好的实现 Flutter 的 Web Engine。不过这个要等挺久的时间,我们也参与不了,现阶段想要使用 flutter for web,还是得保持现有架构,一起参与进去把 issue 解决掉,优先保障功能,其次优化性能。 一种适应性更好的架构 如果理想化一点,能不能从架构角度让 Flutter 和 Web 生态融合的更好一些呢? 回顾文章最开始的官方架构图,上面是 Framework(Dart),下面是 Engine(C++),切分在 Foundation 这一层,双方之间的交互是几何图形信息。如果还保持这个架构,把切分层次划分的更靠上一些,如下图所示,划分在 Widgets 和 Rendering 这一层,理论上讲对 Flutter 的开发者来说是无感知的,因为上层的开发语言和 Widget 接口都是不变的。 切分在这一层,Framework 和 Engine 之间的交互就不再是几何图形而是节点信息,Widget 的组合、setState 响应式更新、Widget diff 都还在 Dart 中,展开后的 RenderObject 的布局、绘制、裁剪、动画全都在 C++ 中,不仅有更好的性能,还可以与 Engine 有更好的结合。 或者说,还原本保留 Engine 的设计,把下沉的这部分逻辑上划分成 Renderer,就有了如下三层的结构: 这样划分出来的每一层都有明确的定位: Framework: 开发框架。为开发者提供可编程 API,实现响应式的开发模式,提供细粒度 Widget 供开发者自由封装和组合。Renderer: 渲染引擎。专门实现布局、绘制、动画、手势的的处理,这部分功能相对独立,是可以与开发框架解耦的,也不必与特定语言绑定。Engine: 图形引擎。实现跨平台一致的图形接口,合成输入的层并绘制到屏幕上,处理好平台力的接入和适配。 这样切分除了有性能优势以外,也使得渲染引擎摆脱了对 Dart 的依赖,能够支持多种语言,也能支持多种开发模式。对接到 Dart VM 就可以用 Dart 写代码,对接到 JS 引擎就可以用 JS 写代码,对接到 JVM 还可以写 Java,但是无论怎么写,底层的渲染能力是一样的,一套统一的布局算法,动画和手势的处理行为也是一致的。 在这样的架构下,对接 Web 生态就更容易了。Dart 和 Widget 是前端不想要的,希望能换成 JS 和 CSS,但是又想要底层的跨平台一致渲染引擎,那从 Renderer 层开始对接就好了,绕过了所有不想要的,也保留了所有想要的。 要实现 Flutter for Web 也更简单了一些。在 Engine 层做对接,一直苦于浏览器透出的底层能力不够,如果是在 Renderer 之上做对接就更容易一些,基于 JS/CSS/DOM/Canvas 的能力封装出一套 Rendering 接口,供 Widget 调用就好了,这样可以使渲染链路更短一些,但是依然要处理 Widget 和 DOM/CSS 之间的兼容性问题。 再讨论一遍:为什么要对接? 技术上已经分析完了,要想搞定 Flutter 生态和 Web 生态的对接,需要投入很大的成本,所以真正决定做之前,要先讨论清楚为什么要做对接?到底要不要做对接? 首先 Google 官方对 Flutter 的定位就是个问题。Flutter 设计之初就是不考虑 Web 生态的,甚至在刻意回避,倡导的是更贴近原生的开发方式。我之所以在开头说不要对接,原因也很简单:两种技术设计理念不同,不是朝着一个方向发展的,生态不通,技术方案不通,强行融合很可能让彼此都丧失了优势。但是业界又有很多团队在做这种尝试,说明需求是存在的,如果 Google 抵制这个方向,那就不好做了。不过现在官方已经支持了 Flutter for Web,已经向 Web 生态迈了一步,未来是否进一步与 Web 融合,也是有可能的。 另外就是跨平台技术本身的问题,浏览器发展了二三十年,已经是个很强大的跨平台产品了,几乎是 Web 的代名词了,这一点无人能敌。但是也臃肿不堪,有大量历史包袱,性能和体验不够好,和 Native 的结合度差,尤其在移动和 IoT 平台。虽然硬件性能在不断提升,但这是所有软件共享的,浏览器的性能和体验总会比 Native 差一些,差的这一些很可能就是新业务和新场景的发挥空间。观察一下近几年新诞生的业务场景,很多都是利用到了 Native 新提供的能力才火爆起来的,如 AI/AR/ 视频 / 直播 等,有因为新的 Web API 而孵化生出来的商业模式吗? 原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNDEwNjk5OQ==&mid=2650405725&idx=1&sn=0b7476f7c7c01df7fdafda578f9ceb98&chksm=83953345b4e2ba53917ac30b709c07be15bd1c2fd5ae2a8ecfbb129b3813f771621b8fac95ca&scene=27#wechat_redirect

剑曼红尘 2020-03-10 09:54:40 0 浏览量 回答数 0

回答

线网络优化是通过对现已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等手段,找出影响网络质量的原因,并且通过参数的修改、网络结构的调整、设备配置的调整和采取某些技术手段(采用MRP的规划办法等),确保系统高质量的运行,使现有网络资源获得最佳效益,以最经济的投入获得最大的收益。 二 GSM无线网络优化的常规方法 网络优化的方法很多,在网络优化的初期,常通过对OMC-R数据的分析和路测的结果,制定网络调整的方案。在采用图1的流程经过几个循环后,网络质量有了大幅度的提高。但仅采用上述方法较难发现和解决问题,这时通常会结合用户投诉和CQT测试办法来发现问题,结合信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法,分析查找问题的根源。在实际优化中,尤其以分析OMC-R话务统计报告,并辅以七号信令仪表进行A接口或Abis接口跟踪分析,作为网络优化最常用的手段。网络优化最重要的一步是如何发现问题,下面就是几种常用的方法: 1.话务统计分析法:OMC话务统计是了解网络性能指标的一个重要途径,它反映了无线网络的实际运行状态。它是我们大多数网络优化基础数据的主要根据。通过对采集到的参数分类处理,形成便于分析网络质量的报告。通过话务统计报告中的各项指标(呼叫成功率、掉话率、切换成功率、每时隙话务量、无线信道可用率、话音信道阻塞率和信令信道的可用率、掉话率及阻塞率等),可以了解到无线基站的话务分布及变化情况,从而发现异常,并结合其它手段,可分析出网络逻辑或物理参数设置的不合理、网络结构的不合理、话务量不均、频率干扰及硬件故障等问题。同时还可以针对不同地区,制定统一的参数模板,以便更快地发现问题,并且通过调整特定小区或整个网络的参数等措施,使系统各小区的各项指标得到提高,从而提高全网的系统指标。 2.DT (驱车测试):在汽车以一定速度行驶的过程中,借助测试仪表、测试手机,对车内信号强度是否满足正常通话要求,是否存在拥塞、干扰、掉话等现象进行测试。通常在DT中根据需要设定每次呼叫的时长,分为长呼(时长不限,直到掉话为止)和短呼(一般取60秒左右,根据平均用户呼叫时长定)两种(可视情况调节时长),为保证测试的真实性,一般车速不应超过40公里/小时。路测分析法主要是分析空中接口的数据及测量覆盖,通过DT测试,可以了解:基站分布、覆盖情况,是否存在盲区;切换关系、切换次数、切换电平是否正常;下行链路是否有同频、邻频干扰;是否有小岛效应;扇区是否错位;天线下倾角、方位角及天线高度是否合理;分析呼叫接通情况,找出呼叫不通及掉话的原因,为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。 3.CQT (呼叫质量测试或定点网络质量测试):在服务区中选取多个测试点,进行一定数量的拨打呼叫,以用户的角度反映网络质量。测试点一般选择在通信比较集中的场合,如酒店、机场、车站、重要部门、写字楼、集会场所等。它是DT测试的重要补充手段。通常还可完成DT所无法测试的深度室内覆盖及高楼等无线信号较复杂地区的测试,是场强测试方法的一种简单形式。 4.用户投诉:通过用户投诉了解网络质量。尤其在网络优化进行到一定阶段时,通过路测或数据分析已较难发现网络中的个别问题,此时通过可能无处不在的用户通话所发现的问题,使我们进一步了解网络服务状况。结合场强测试或简单的CQT测试,我们就可以发现问题的根源。该方法具有发现问题及时,针对性强等特点。 5.信令分析法:信令分析主要是对有疑问的站点的A接口、Abis接口的数据进行跟踪分析。通过对A接口采集数据分析,可以发现切换局数据不全(遗漏切换关系)、信令负荷、硬件故障(找出有问题的中继或时隙)及话务量不均(部分数据定义错误、链路不畅等原因)等问题。通过对Abis接口数据进行收集分析,主要是对测量仪表记录的LAY3信令进行分析,同时根据信号质量分布图、频率干扰检测图、接收电平分布图,结合对信令信道或话音信道占用时长等的分析,可以找出上、下行链路路径损耗过大的问题,还可以发现小区覆盖情况、一些无线干扰及隐性硬件故障等问题。 6.自动路测系统分析:采用安装于移动车辆上的自动路测终端,可以全程监测道路覆盖及通信质量。由于该终端能够将大量的信令消息和测量报告自动传回监控中心,可以及时发现问题,并对出现问题的地点进行分析,具有很强的时效性。所采用的方法同5。 在实际工作中,这几种方法都是相辅相成、互为印证的关系。GSM无线网络优化就是利用上述几种方法,围绕接通率、掉话率、拥塞率、话音质量和切换成功率及超闲小区、最坏小区等指标,通过性能统计测试→数据分析→制定实施优化方案→系统调整→重新制定优化目标→性能统计测试的螺旋式循环上升,达到网络质量明显改善的目的。 三 现阶段GSM无线网络优化方法 随着网络优化的深入进行,现阶段GSM无线网络优化的目标已越来越关注于用户对网络的满意程度,力争使网络更加稳定和通畅,使网络的系统指标进一步提高,网络质量进一步完善。 网络优化的工作流程具体包括五个方面:系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整、重新制定网络优化目标。在网络优化时首先要通过OMC-R采集系统信息,还可通过用户申告、日常CQT测试和DT测试等信息完善问题的采集,了解用户对网络的意见及当前网络存在的缺陷,并对网络进行测试,收集网络运行的数据;然后对收集的数据进行分析及处理,找出问题发生的根源;根据数据分析处理的结果制定网络优化方案,并对网络进行系统调整。调整后再对系统进行信息收集,确定新的优化目标,周而复始直到问题解决,使网络进一步完善。 通过前述的几种系统性收集的方法,一般均能发现问题的表象及大部分问题产生的原因。 数据分析与处理是指对系统收集的信息进行全面的分析与处理,主要对电测结果结合小区设计数据库资料,包括基站设计资料、天线资料、频率规划表等。通过对数据的分析,可以发现网络中存在的影响运行质量的问题。如频率干扰、软硬件故障、天线方向角和俯仰角存在问题、小区参数设置不合理、无线覆盖不好、环境干扰、系统忙等。数据分析与处理的结果直接影响到网络运行的质量和下一步将采取的措施,因此是非常重要的一步。当然可以看出,它与第一步相辅相成,难以严格区分界限。 制定网络优化方案是根据分析结果提出改善网络运行质量的具体实施方案。 系统调整即实施网络优化,其基本内容包括设备的硬件调整(如天线的方位、俯仰调整,旁路合路器等)、小区参数调整、相邻小区切换参数调整、频率规划调整、话务量调整、天馈线参数调整、覆盖调整等或采用某些技术手段(更先进的功率控制算法、跳频技术、天线分集、更换电调或特型天线、新增微蜂窝、采用双层网结构、增加塔放等)。 测试网络调整后的结果。主要包括场强覆盖测试、干扰测试、呼叫测试和话务统计。 根据测试结果,重新制定网络优化目标。在网络运行质量已处于稳定、良好的阶段,需进一步提高指标,改善网络质量的深层次优化中出现的问题(用户投诉的处理,解决局部地区话音质量差的问题,具体事件的优化等等)或因新一轮建设所引发的问题。 四 网络优化常见问题及优化方案 建立在用户感知度上的网络优化面对的必然是对用户投诉问题的处理,一般有如下几种情况: 1.电话不通的现象 信令建立过程 在手机收到经PCH(寻呼信道)发出的pagingrequest(寻呼请求)消息后,因SDCCH拥塞无法将pagingresponse(寻呼响应)消息发回而导致的呼损。 对策:可通过调整SDCCH与TCH的比例,增加载频,调整BCC(基站色码)等措施减少SDCCH的拥塞。 因手机退出服务造成不能分配占用SDCCH而导致的呼损。 对策:对于盲区造成的脱网现象,可通过增加基站功率,增加天线高度来增加基站覆盖;对于BCCH频点受干扰造成的脱网现象,可通过改频、调整网络参数、天线下倾角等参数来排除干扰。 鉴权过程 因MSC与HLR、BSC间的信令问题,或MSC、HLR、BSC、手机在处理时失败等原因造成鉴权失败而导致的呼损。 对策:由于在呼叫过程中鉴权并非必须的环节,且从安全角度考虑也不需要每次呼叫都鉴权,因此可以将经过多少次呼叫后鉴权一次的参数调大。 加密过程 因MSC、BSC或手机在加密处理时失败导致呼损。 对策:目前对呼叫一般不做加密处理。 从手机占上SDCCH后进而分配TCH前 因无线原因(如RadioLinkFailure、硬件故障)使SDCCH掉话而导致的呼损。 对策:通过路测场强分析和实际拨打分析,对于无线原因造成的如信号差、存在干扰等问题,采取相应的措施解决;对于硬件故障,采用更换相应的单元模块来解决。 话音信道分配过程 因无线分配TCH失败(如TCH拥塞,或手机已被MSC分配至某一TCH上,因某种原因占不上TCH而导致链路中断等原因)而导致的呼损。 对策:对于TCH拥塞问题,可采用均衡话务量,调整相关小区服务范围的参数,启用定向重试功能等措施减少TCH的拥塞;对于占不上TCH的情况,一般是硬件故障,可通过拨打测试或分析话务统计中的CALLHOLDINGTIME参数进行故障定位,如某载频CALLHOLDINGTIME值小于10秒,则可断定此载频有故障。另外严重的同频干扰(如其它基站的BCCH与TCH同频)也会造成占不上TCH信道,可通过改频等措施解决。 2.电话难打现象 一般现象是较难占线、占线后很容易掉线等。这种情况首先应排除是否是TCH溢出的原因,如果TCH信道不足,则应增加信道板或通过增加微蜂窝或小区裂变的形式来解决。 排除以上原因后,一般可以考虑是否是有较强的干扰存在。可以是相邻小区的同邻频干扰或其它无线信号干扰源,或是基站本身的时钟同步不稳。这种问题较为隐蔽,需通过仔细分析层三信令和周围基站信息才能得出结论。 3. 掉话现象 掉话的原因几乎涉及网络优化的所有方面内容,尤其是在路测时发生的掉话,需要仔细分析。在路测时,需要对发生掉话的地段做电平和切换参数等诸多方面的分析。如果电平足够,多半是因为切换参数有问题或切入的小区无空闲信道。对话务较忙小区,可以让周围小区分担部分话务量。采用在保证不存在盲区的情况下,调整相关小区服务范围的参数,包括基站发射功率、天线参数(天线高度、方位角、俯仰角)、小区重选参数、切换参数及小区优先级设置的调整,以达到缩小拥塞小区的范围,并扩大周围一些相对较为空闲小区的服务范围。通过启用DirectedRetry(定向重试)功能,缓解小区的拥塞状况。上述措施仍不能满足要求的话,可通过实施紧急扩容载频的方法来解决。 对大多采用空分天线远郊或近郊的基站,如果主、分集天线俯仰角不一致,也极易造成掉话。如果参数设置无误,则可能是有些点信号质量较差。对这些信号质量较差而引起的掉话,应通过硬件调整的方式增加主用频点来解决。 4. 局部区域话音质量较差 在日常DT测试中,经常发现有很多微小的区域内,话音质量相当差、干扰大,信号弱或不稳定以及频繁切换和不断接入。这些地方往往是很多小区的交叠区、高山或湖面附近、许多高楼之间等。同样这种情况对全网的指标影响不明显,小区的话务统计报告也反映不出。这种现象一方面是由于频带资源有限,基站分布相对集中,频点复用度高,覆盖要求严格,必然不可避免的会产生局部的频率干扰。另一方面是由于在高层建筑林立的市区,手机接收的信号往往是基站发射信号经由不同的反射路径、散射路径、绕射路径的叠加,叠加的结果必然造成无线信号传播中的各种衰落及阴影效应,称之为多径干扰。此外,无线网络参数设置不合理也会造成上述现象。 在测试中RXQUAL的值反映了话音质量的好坏,信号质量实际是指信号误码率, RXQUAL=3(误码率:0.8%至1.6%),RXQUAL=4(误码率:1.6%至3.2%),当网络采用跳频技术时,由于跳频增益的原因,RXQUAL=3时,通话质量尚可,当RXQUAL≥6时,基本无法通话。 根据上述情况,通过对这些小区进行细致的场强覆盖测试和干扰测试,对场强覆盖测试数据进行分析,统计出RXLEV/RXQUAL之间对照表,如果某个小区域RXQUAL为6和7的采样统计数高而RXLEV大于-85dBm的采样数较高,一般可以认为该区域存在干扰。并在Neighbor-List中可分析出同频、邻频干扰频点。 5.多径干扰 如果直达路径信号(主信号)的接收电平与反射、散射等信号的接收电平差小于15dB,而且反射、散射等信号比主信号的时延超过4~5个GSM比特周期(1个比特周期=3.69μs),则可判断此区域存在较强的多径干扰。 多径干扰造成的衰落与频点及所在位置有关。多径衰落可通过均衡器采用的纠错算法得以改善,但这种算法只在信号衰落时间小于纠错码字在交织中分布占用的时间时有效。 采用跳频技术可以抑制多径干扰,因为跳频技术具有频率分集和干扰分集的特性。频率分集可以避免慢速移动的接收设备长时间处于阴影效应区,改善接收质量;而且可以充分利用均衡器的优点。干扰分集使所有的移动及基站接收设备所受干扰等级平均化。使产生干扰的几率大为减小,从而降低干扰程度。 采用天线分集和智能天线阵,对信号的选择性增强,也能降低多径干扰。 适当调整天线方位角,也可减小多径干扰。 若无线网络参数设置不合理,也会影响通话质量。如在DT测试中常常发现切换前话音质量较差,即RXQUAL较大(如5、6、7),而切换后,话音质量变得很好,RXQUAL很小(如0、1),而反方向行驶通过此区域时话音质量可能很好(RXQUAL为0、1),因为占用的服务小区不同。对于这种情况,是由于基于话音质量切换的门限值设置不合理。减小RXQUAL的切换门限值,如原先从RXQUAL≥4时才切换,改为RXQUAL≥3时就切换,可以提高许多区域的通话质量。因此,根据测试情况,找出最佳的切换地点,设置最佳切换参数,通过调整切换门限参数控制切换次数,通过修改相邻小区的切换关系提高通话质量。总之,根据场强测试可以优化系统参数。 值得一提的是,由于竞争的激烈及各运营商的越来越深化的要求,某些地方的运营商为完成任务,达到所谓的优化指标,随意调整放大一些对网络统计指标有贡献的参数,使网络看起来“质量很高”。然而,用户感觉到的仍是网络质量不好,从而招致更多用户的不满,这是不符合网络优化的宗旨的。 总之,网络优化是一项长期、艰巨的任务,进行网络优化的方法很多,有待于进一步探讨和完善。好在现在国内两大运营商都已充分认识到了这一点,网络质量也得到了迅速的提高,同时网络的经济效益也得到了充分发挥,既符合用户的利益又满足了运营商的要求,毫无疑问将是持续的双赢局面。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:17 0 浏览量 回答数 0
阿里云大学 云服务器ECS com域名 网站域名whois查询 开发者平台 小程序定制 小程序开发 国内短信套餐包 开发者技术与产品 云数据库 图像识别 开发者问答 阿里云建站 阿里云备案 云市场 万网 阿里云帮助文档 免费套餐 开发者工具 企业信息查询 小程序开发制作 视频内容分析 企业网站制作 视频集锦 代理记账服务 2020阿里巴巴研发效能峰会 企业建站模板 云效成长地图 高端建站