实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大.拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的,其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Con

转自:http://blog.csdn.net/doitsjz/article/details/56481981 实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制

实时流媒体应用的最大特点是实时性,而延迟是实时性的最大敌人.从媒体收发端来讲,媒体数据的处理速度是造成延迟的重要原因:而从传输角度来讲,网络拥塞则是造成延迟的最主要原因.网络拥塞可能造成数据包丢失,也可能造成数据传输时间变长,延迟增大. 拥塞控制是实时流媒体应用质量保证(QoS)的重要手段之一,它在缓解网络拥堵.减小网络延迟.平滑数据传输等质量保证方面发挥重要作用.WebRTC通控制发送端数据发送码率来达到控制网络拥塞的目的,其采用谷歌提出的拥塞控制算法(Google Congestion Co

转自;http://blog.csdn.net/ljh081231/article/details/79152578 本文在文章[1]的基础上,从源代码实现角度对WebRTC的GCC算法进行分析.主要内容包括: RTCP RR的数据源.报文构造和接收,接收端基于数据包到达延迟的码率估计,发送端码率的计算以及生效于目标模块. 拥塞控制是实时流媒体应用的重要服务质量保证.通过本文和文章[1][2],从数学基础.算法步骤到实现细节,对WebRTC的拥塞控制GCC算法有一个全面深入的理解,为进一步学习W

0x00 前言 oracle注入中可以通过页面响应的状态,这里指的是响应时间,通过这种方式判断SQL是否被执行的方式,便是时间盲注: oracle的时间盲注通常使用DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(),而另外一种便是decode()与高耗时SQL操作的组合,当然也可以是case,if 等方式与高耗时操作的组合,这里的高耗时操作指的是,例如:(select count(*) from all_objects),对数据库中大量数据进行查询或其他处理的操作,这样的操作会耗费较多的时间

WEBRTC RTP/RTCP协议族 2017-02-22 20:15 阅读(144) 评论(0) WebRTC 基于GCC的拥塞控制(下) 2017-02-22 15:44 阅读(108) 评论(0) WebRTC 基于GCC的拥塞控制(上) 2017-02-22 11:37 阅读(65) 评论(0) WebRTC 视频接收缓冲区基于KalmanFilter的延迟模型 2017-02-22 11:25 阅读(122) 评论(0) WebRTC 拥塞控制技术 2017-02-22 11:04 阅

在上周落幕帷幕的多媒体领域技术盛会——LiveVideoStackCon音视频技术大会上,阿里云的高级技术专家李刚进行了<下一代低延时的直播CDN>技术分享.主讲人李刚,多年关注在CDN这个领域,早期主要研究和cache服务器缓存以及流媒体相关的技术, 专注CDN文件分发.图片与大文件下载等业务.从2015年开始负责全面构建阿里云CDN直播系统,对流式长连接的分发有很深刻的理解.今天主要分享内容是阿里云自研低延时直播系统在构建时,遇到的一些技术难点与实践. 分享从当下直播技术回顾.低延时直播技

动机 写这篇文章本质上的动机是因为前天发了一个朋友圈,见最后的写在最后,但实际上,我早就想总结总结TCP拥塞控制算法点点滴滴了,上周总结了一张图,这周接着那些,写点文字. 前些天,Linux中国微信公众号推了一篇文章,上班路上仔细阅读了一下,感受颇深,一方面由于此文说出了很多我想表达却苦于组织语言的观点,另一方面,此文表达了一些我没能认识到的事实,整个一天的时间,我都在思考此文的字词句,我想写一篇读后感是最合适不过的了. 附上那篇文章的链接: <netdev 第二天:从网络代码中移除“尽可能快”

网络拥塞是基于IP协议的数据报交换网络中常见的一种网络传输问题,它对网络传输的质量有严重的影响,网络拥塞是导致网络吞吐降低,网络丢包等的主要原因之一,这些问题使得上层应用无法有效的利用网络带宽获得高质量的网络传输效果.特别是在通信领域,网络拥塞导致的丢包,延迟,抖动等问题,严重的影响了通信质量,如果不能很好的解决这些问题,一个通信产品就无法在现实环境中正常使用.在这方面WebRTC中的网络拥塞控制算法给我们提供了一个可供参考的实现,本篇文章会尽量详细的介绍WebRTC中的拥塞控制算法---GCC

WebRTC代表网络实时通信.它是一种非常令人兴奋,强大且具有高度破坏性的尖端技术和标准.自从WebRTC诞生以来,80%的浏览器都开始支持它.有数据显示,2017年~2021年期间,WebRTC市场将以34.37%的年均复合增长率增长. 什么是WebRTC 众所周知,浏览器本身不支持相互之间直接建立信道进行通信,都是通过服务器进行中转.比如现在有两个客户端,甲和乙,他们俩想要通信,首先需要甲和服务器.乙和服务器之间建立信道.甲给乙发送消息时,甲先将消息发送到服务器上,服务器对甲的消息进行中转,

前面我们演示分析了100+个wireshark TCP实例,拥塞控制部分也介绍常见的拥塞处理场景以及4种拥塞撤销机制,但是我们一直使用的都是reno拥塞控制算法.实际上拥塞控制发展到今天已经有了各种各样的拥塞控制算法,而且普遍认为单纯基于丢包的reno拥塞控制算法已经不适应当前internet网络了,最近谷歌又折腾出了一个BBR拥塞控制算法,对比国内,还没有一个在TCP领域有突出贡献的公司,谷歌在TCP领域真是甩了其他公司好几条街.闲言少叙吧,拥塞控制关注的Scalability.RTT fai

pgm不太能用,没有想象中的可靠,重传机制貌似仍然使用组播重传,丢包率80%的网络感觉没啥改进,如果有所好转延迟估计也是个不小的问题. 后听说rtp也有nack机制,webrtc基于rtp实现了重传在一定程度上保证可靠性. 在各路大神的指引下找到了rfc4585,看到了这么一段 RTCP扩展反馈报文,有一种nack报文 当FMT=1并且PT=205时,代表此报文是个NACK报文 Name Value Brief Description RTPFB 205 Transport layer FB m

目录 1. TCP的流量控制 2. TCP的拥塞控制 写在前面:本文章是针对<计算机网络第七版>的学习笔记 运输层1--运输层协议概述 运输层2--用户数据报协议UDP 运输层3--传输控制协议TCP概述 运输层4--TCP可靠运输的工作原理 运输层5--TCP报文段的首部格式 运输层6--TCP可靠传输的实现 运输层7--TCP的流量控制和拥塞控制 运输层8--TCP运输连接管理 1. TCP的流量控制 所谓流量控制,就是让发送方的发送速率不要太快,要让接收方来得及接收. 利用滑动窗口实现流

TCP拥塞控制 拥塞控制的一般原理 在计算机网络中的链路容量(带宽),交换节点中的缓存和处理机等,都是网络的资源,在某段时间,若对网络中某一资源的需求超过该资源所能提供的可用部分,网络性能就会变坏,这种情况叫做拥塞(congestion). 若网络中有许多资源同时呈现供应不足,网络的性能就要明显的变坏,整个网络的吞吐量将随着输入的负荷增大而下降. 网络拥塞往往是由许多因素引起的.例如,当某个节点的缓存容量太小时候,到达该节点的分组因无存储空间而不得不被丢弃.现在设想将该节点缓存的容量扩至到非常代

本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 云+导语:4月21日,腾讯云+社区在京举办"'音'你而来,'视'而可见--音视频技术开发实战沙龙",腾讯音视频实验室高级工程师张轲围绕网络传输方面讲解了<腾讯云H5语音通信QoE优化>,包含腾讯云H5解决方案,音频QOS优化整体框架及优化技术,和运营方法几个方面.QOS优化包含带宽估计拥塞控制.抗丢包技术.延时.抗抖动技术四个领域.张珂重点分享了WebRTC与WebRTC之间,tbs与WebRTC之间,tbs与natvie之间互通所

小议BBR算法 BBR全称Bottleneck Bandwidth and RTT,它是谷歌在2016年推出的全新的网络拥塞控制算法.要说明BBR算法,就不能不提TCP拥塞算法. 传统的TCP拥塞控制算法,是基于丢包反馈的协议.基于丢包反馈的协议是一种被动式的拥塞控制机制,其依据网络中的丢包事件来做网络拥塞判断.即便网络中的负载很高时,只要没有产生拥塞丢包,协议就不会主动降低自己的发送速度. TCP在发送端维护一个拥塞窗口cwnd,通过cwnd来控制发送量.采用AIMD,就是加性递增和乘性递减的

作者:henrystark henrystark@126.com Blog: http://henrystark.blog.chinaunix.net/ 日期:20140626 本文遵循CC协议:署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/cn/).可以自由拷贝,转载.但转载请保持文档的完整性,注明原作者及原链接.如有错讹,烦请指出. (I am a watcher. I like thinker or

TCP通过维护一个拥塞窗口来进行拥塞控制,拥塞控制的原则是,只要网络中没有出现拥塞,拥塞窗口的值就可以再增大一些,以便把更多的数据包发送出去,但只要网络出现拥塞,拥塞窗口的值就应该减小一些,以减少注入到网络中的数据包数. TCP拥塞控制算法发展的过程中出现了如下几种不同的思路: 基于丢包的拥塞控制:将丢包视为出现拥塞,采取缓慢探测的方式,逐渐增大拥塞窗口,当出现丢包时,将拥塞窗口减小,如Reno.Cubic等. 基于时延的拥塞控制:将时延增加视为出现拥塞,延时增加时增大拥塞窗口,延时减小时减小拥

转自:http://blog.csdn.net/dog250/article/details/52830576 写本文的初衷一部分来自于工作,更多的来自于发现国内几乎还没有中文版的关于TCP bbr算法的文章,我想抢个沙发.本文写于2016/10/15!        本文的写作方式可能稍有不同,之前很多关于OpenVPN,Netfilter,IP路由,TCP的文章中,我都是先罗列了问题,然后阐述如何解决这个问题.但是本文不同!本文的内容来自于我十分厌恶的一个领域,其中又牵扯到我十分厌恶的一家公

转自浅谈TCP拥塞控制算法 本篇文章介绍了几种经典的TCP拥塞控制算法,包括算法原理及各自适用场景. 回顾上篇文章:浅谈 redis 延迟 前言 TCP 通过维护一个拥塞窗口来进行拥塞控制,拥塞控制的原则是,只要网络中没有出现拥塞,拥塞窗口的值就可以再增大一些,以便把更多的数据包发送出去,但只要网络出现拥塞,拥塞窗口的值就应该减小一些,以减少注入到网络中的数据包数. TCP 拥塞控制算法发展的过程中出现了如下几种不同的思路: 基于丢包的拥塞控制:将丢包视为出现拥塞,采取缓慢探测的方式,逐渐增大拥