网络抖动

浅谈网络语音技术 当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。 一.概念模型 网络语音通话通常是双向的，就模型层面来说，这个双向是对称的。为了简单起见，我们讨论一个方向的通道就可以了。一方说话，另一方则听到声音。看似简单而迅捷，但是其背后的流程却是相当复杂的。我们将其经过的各个主要环节简化成下图所示的概念模型： 这是一个最基础的模型，由五个重要的环节构成：采集、编码、传送、解码、播放。 1.语音采集 语音采集指的是从麦克风采集音频数据，即声音样本转换成数字信号。其涉及到几个重要的参数：采样频率、采样位数、声道数。 简单的来说：采样频率，就是在1秒内进行采集动作的次数；采样位数，就是每次采集动作得到的数据长度。 而一个音频帧的大小就等于：（采样频率×采样位数×声道数×时间）/8。 通常一个采样帧的时长为10ms，即每10ms的数据构成一个音频帧。假设：采样率16k、采样位数16bit、声道数1，那么一个10ms的音频帧的大小为：（16000*16*1*0.01）/8 = 320 字节。计算式中的0.01为秒，即10ms。 2.编码 假设我们将采集到的音频帧不经过编码，而直接发送，那么我们可以计算其所需要的带宽要求，仍以上例：320*100

指数退避的原理是 对于连续错误响应，重试等待间隔越来越长。 您应该实施 最长延迟间隔 和 最大重试次数 。最长延迟间隔和最大重试次数不一定是固定值，并且应当根据正在执行的操作和其他本地因素（例如网络延迟）进行设置。 大多数指数退避算法会 利用抖动（随机延迟）来防止连续的冲突。 由于在这些情况下您并未尝试避免此类冲突，因此无需使用此随机数字。但是， 如果使用并发客户端，抖动可帮助您更快地成功执行请求。 至于指数避退算法的场景有哪些呢？指数退避算法在计算机网络中应用很广泛，这里简单说两个场景，第一个场景，接入三方支付服务，在三方支付提供的接入接口规范中，服务方交易结束结果通知和商户主动查询交易结果都用到重发机制，这就是所谓的退避算法，这地方其实也引出了另一个知识点——接口的幂等性（ 使用相同参数对同一资源重复调用某个接口的结果与调用一次的结果相同），这里不再过多赘述。第二个场景，在app应用中，很多场景会遇到轮询一类的问题，一般的轮询对于app性能和电量的消耗都是个巨大的灾难。那如何解决这种问题呢？app在上一次更新操作之后还未被使用的情况下，使用指数退避算法来减少更新频率，从而节省资源和减少电的消耗。 以下代码演示如何在 Java 中实施此增量延迟。 public class RetryDemo { // 最长延迟间隔，单位是毫秒 private static int MAX

前言 这个系列的文章： 1、用通俗易懂的讲解方式，讲解一门技术的实用价值 2、详细书写源码的追踪，源码截图，绘制类的结构图，尽量详细地解释原理的探索过程 3、提供Github 的 可运行的Demo工程,但是我所提供代码，更多是提供思路，抛砖引玉，请酌情cv 4、集合整理原理探索过程中的一些坑，或者demo的运行过程中的注意事项 5、用gif图，最直观地展示demo运行效果 如果觉得细节太细，直接跳过看结论即可。本人能力有限，如若发现描述不当之处，欢迎留言批评指正。 学到老活到老，路漫漫其修远兮。与众君共勉 !，和我一起当个CV工程师吧，手动滑稽 正文大纲 jvm内存管理常识 检测以及处理内存抖动 检测以及处理内存泄漏 正文 jvm内存管理常识 LMK （LowMemoryKill）机制 android底层会在系统内存告急的时候，按照一定规则杀死一些进程来满足其他进程的内存需要。其中 消耗内存的高低就是其中一项指标，所以，优化app的内存占用，能够有效降低app被系统杀死的概率。 GC STW机制 GC，垃圾回收进程，在 GC 线程执行任务的时候，会存在一个 STW (stop the world) 机制，他就会把其他所有线程都挂起。如果 GC 非常频繁地调用，那就会导致主线程不流畅，给用户的感觉就是 卡顿。 内存抖动频繁引起OOM 内存抖动太频繁，导致大量对象频繁创建和销毁

##以下配置对所有ip 生效 网络异常，可通过以下命令在接口服务端服务器设置（记住测试完删除命令否则一直生效） 1.tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms 该命令将 eth0 网卡 的传输设置为延迟 100 毫秒发送。 2.tc qdisc del dev eth0 root netem delay 100ms 该命令将删除 eth0 网卡 的传输设置为延迟 100 毫秒发送。 3.tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms 10ms 该命令将 eth0 网卡 的传输设置为延迟 100ms ± 10ms (90 ~ 110 ms 之间的任意值)发送。 4.tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms 10ms 30% 该命令将 eth0 网卡 的传输设置为 100ms ,同 时,大约有 30% 的包会延迟 ± 10ms 发送。 5.tc qdisc add dev eth0 root netem loss 1% 该命令将 eth0 网卡 的传输设置为随机丢掉 1% 的数据包 6. tc qdisc add dev eth0 root netem loss 1% 30% 该命令将 eth0 网卡 的传输设置为随机丢掉 1% 的数据包,成功率为

最近项目里有个点赞的功能需求，发现当用户对一条评论反复点赞的速度过快时，会引起轻微的数据错乱。对一条评论不停的点赞，评论数本应在 +1 和 -1 之间不断循环的，但是点赞/取消点赞的时候需要进行网络请求，将点击结果上传到服务器，所以点多了之后，由于延时的原因，会出现某些 +1 或 -1 操作会失效，具体表现为，对一个初始赞数为 0 的评论进行这样一波疯狂操作后，点赞总数有可能变成负数，这无疑是不允许的。 至于要问有什么用户会这么无聊，跟打地鼠一样疯狂点赞，那当然非我们的测试小哥莫属了。 思考了各种解决方案的优劣后，最终采用了最省事的一个方法，给点赞按钮加个抖动阈值。正好最近写 RxJava 写得不亦乐乎，再加上不想为了这一处地方就引入 RxBinding 库，就想着自己写一下，于是顺手就写出了以下代码用以去除点击抖动： mBinding . title . setOnClickListener ( v -> { Observable . create ( e -> e . onNext ( new Object ())) . throttleFirst ( 600 , TimeUnit . MILLISECONDS ) . subscribe ( o -> { // 进行取消点赞或点赞的网络请求 }); }); 1 2 3 4 5 6 7 自己也没测就直接交给测试小哥了，然后被暴击

NetEQ使得WebRTC语音引擎能够快速且高解析度地适应不断变化的网络环境，确保了音质优美且缓冲延迟最小，其集成了自适应抖动控制以及丢包隐藏算法。 WebRTC和NetEQ概述 WebRTC WebRTC （Web Real-Time Communications） 是一项实时通讯技术，它允许网络应用或者站点，在不借助中间媒介的情况下，建立浏览器之间点对点（Peer-to-Peer）的连接，实现视频流和（或）音频流或者其他任意数据的传输。WebRTC包含的这些标准使用户在无需安装任何插件或者第三方的软件的情况下，创建点对点（Peer-to-Peer）的数据分享和电话会议成为可能。 WebRTC主要由语音引擎、视频引擎和传输引擎组成： Voice Engine（音频引擎） iSAC/iLBC Codec（音频编解码器，前者是针对宽带和超宽带，后者是针对窄带） NetEQ for voice（处理网络抖动和语音包丢失） Echo Canceler（回声消除）/ Noise Reduction（噪声抑制） Video Engine（视频引擎） VP8 Codec（视频图像编解码器） Video jitter buffer（视频抖动缓冲器，处理视频抖动和视频信息包丢失） Image enhancements（图像质量增强） Transport SRTP（安全的实时传输协议

1. 概述 在本教程中，我们将探讨如何使用两种不同的策略改进客户端重试：指数后退和抖动。 2. 重试 在分布式系统中，多个组件之间的网络通信随时可能发生故障。 客户端应用程序通过实现重试来处理这些失败。 设想我们有一个调用远程服务的客户端应用程序—— PingPongService 。 interface PingPongService { String call(String ping) throws PingPongServiceException; } 如果 PingPongService 返回一个 PingPongServiceException ，则客户端应用程序必须重试。在以下选项当中，我们将考虑实现客户端重试的方法。 3. Resilience4j 重试 在我们的例子中，我们将使用 Resilience4j 库，特别是它的 retry 模块。我们需要将添加 resilience4j-retry 模块到 pom.xml ： <dependency> <groupId>io.github.resilience4j</groupId> <artifactId>resilience4j-retry</artifactId> </dependency> 关于重试的复习，不要忘记查看我们的 Resilience4j 指南 。 4. 指数后退 客户端应用程序必须负责地实现重试。