百度App网络深度优化系列《三》弱网优化

发表于 3年以前  | 总阅读数:2465 次

一、前言

网络优化解决的核心问题有三个,第一是安全问题,我们在系列《一》DNS优化进行了详细的讲解。第二是速度问题,我们在系列《二》连接优化也做了详细的介绍。第三是弱网问题,它是网络优化中最为复杂且需要反复验证和分析的问题,我们的系列《三》弱网优化就是要深入探讨这个问题。

二、背景

弱网优化需要解决的核心问题有两点

【1】移动网络环境如此复杂,我们如何确定当下就是弱网环境。

【2】确定为弱网环境下,我们如何提升弱网下的成功率,降低弱网下的时延,进而提升用户的网络体验。

百度App承载着亿级流量,弱网比例0.95%,可谓不小,这个比例是如何得来的呢?还是要从什么是判断弱网指标说起。

三、判断弱网的指标

首先我们来探讨下都有哪些指标会影响到网络的质量,包括httprtt,tcprtt,throughput,signal strength,bandwidth-delay product。

1.httprtt httprtt(http Round-Trip Time)又名TTFB(Time to first byte),指从客户端请求的第一个字节开始发送到接收到http header的第一个字节的时间差。httprtt的时间如果过长,一方面是客户端本身接入网络质量的问题,另一方面是服务的延时比较大。

2.tcprtt tcprtt(tcp Round-Trip Time)指客户端tcp信道第一个字节发送到接收第一个字节的时间差。因为HTTP协议底层是基于TCP的,所以在复用同一条tcp连接的前提下,httprtt的时间是包含tcprtt的时间的。大部分情况下httprtt已经可以说明问题的原因。

3.throughput throughput,中文名字吞吐量,它是用来衡量单位时间内成功传送数据的数量,是可以比较客观的衡量网络质量的指标。吞吐量 =(获bits结束大小 - 获bits开始大小)/(获bits结束时间 - 获bits开始时间),这里有个细节需要注意,posix socket的read函数返回值是bytes,所以要乘以8得到bits。通常在httprtt比较小的情况下,网络依然很慢,这个时候就可以使用吞吐量来确定网络的质量。

4.signal strength signal strength,这里指的是无线信号强度,在Android上可以通过PhoneStateListener的onSignalStrengthsChanged方法获取到信号强弱,但要注意只能在Android M以上的版本才生效。iOS上暂时没有靠谱的实现。

5.bandwidth-delay product bandwidth-delay product,中文名带宽时延乘积,指的是一个数据链路的能力(throughput)与来回通信延迟(rtt)的乘积。带宽时延乘积的结果是比特不是位,这个比特值反应出当前网络管道的最大容量。TCP中有一个窗口大小的概念,会限制发送和接收数据的大小,所以TCP窗口大小的调节是直接受带宽时延乘积的影响,根据带宽时延乘积的值去设置套接字的setsockopt方法,设置的option是SO_RCVBUF(接收缓冲区大小)和SO_SNDBUF(发送缓冲区大小)。

通过上面的内容,我们对影响网络质量的指标有了一定了解,对于不同的产品,影响网络质量的指标可以理解成一样的,但对于每个指标的阈值肯定是不一样的,因为这包含着业务场景,比如抖音是视频类网络传输,微信是长连接数据传输,百度是文本图片类数据传输。还包括服务端配备,不同产品线的服务集群能力肯定不一样,比如返回客户端的服务端耗时肯定不一样。所以针对不同的产品弱网指标是基本一致的,但是指标的取值肯定是不一样的。

四、如何建立弱网标准

建立弱网标准是一个循序渐进的过程,在一穷二白的时候我们应该如何建立这个标准呢?答案分为三个阶段。 如下为建立弱网标准的步骤:

建立弱网标准的步骤.jpg

1.第一阶段,线下进行测试。获取一些符合我们预期的阈值,这个时候我们需要借助一些网络测试工具,比如苹果的Network Link Conditioner,Facebook的ATC(Augmented Traffic Control),来获取到线下不同网络情况的阈值,一般我们会测试App冷启动的场景,网络切换的场景,DNS故障场景,弱网场景(一般都是配置上下行的带宽,丢包率,延迟,DNS延迟参数,或者更为简单的是使用工具默认的一些弱网配置)。

2.第二阶段,线上进行验证。通过线下充分测试获取到的阈值,在线上可以获取到弱网的比例,在这里百度App是针对特定场景的,比如Feed刷新,搜索落地页打开等,就算是在移动时代被大家公认的网络体验好的微信,也只是在信令传输(收发消息)上做到极致优化,所以针对场景搜集弱网数据很重要。

3.第三阶段,线上的反复试验。想做到理想的弱网效果,少不了线上反复的阈值调整,通过调整阈值比较针对场景的网络请求的成功率、耗时、连接复用率等指标,使我们获得趋向于针对场景的合理阈值。

聊了这么多,那么弱网的探测如何实现呢?

五、网络探测的整体架构和实现

网络探测是弱网检测的基础,是否能即时,正确的检测出网络质量,是我们首先要解决的问题。我们把网络探测划分为两部分,主动网络探测和被动网络采集。

1.主动网络探测

所谓主动探测,就是在触发了某些条件后,主动的进行网络探测,并按照一定的条件检查出是否是弱网状态。百度App自研了主动探测组件,如下图所示。

主动网络探测.jpg

1.1策略层

探测策略层通过多种策略的组合,使主动探测的即时性和准确性得以大大提高,我们结合上面的策略层图来解释下检测维度的意义。

我们分别在网络请求成功和失败的时候触发了弱网检测的逻辑。主要分为如下三种逻辑。

1)成功时,如何判断进入弱网状态?检查weakhttprtt的阈值,这个值取决于业务的设置(一般这个值会针对特殊场景的请求取95分位或者更大分位的值),大于这个值就会进入弱网检测,为了防止频繁触发探测加了时间间隔维度,目前定义的是10分钟。从线下模拟测试来看,只要大于这个阈值,检测结果必然是弱网状态。

2)成功时,如何判断退出弱网状态?检查goodhttprtt的阈值,这个值取决于业务的设置(一般这个值会取整体网络的95分位或者更大分位的值),小于这个值证明要切换回正常网络状态,为了防止频繁触发探测加了时间间隔维度,目前定义的是30秒。从线下模拟测试来看,只要小于这个阈值,检测结果必然是正常状态。如果大于或者等于这个阈值,也不能证明一定不是正常网络,所以也需要发起网络探测,但是由于这是在成功回调里,频次会很高,所以我们加上时间间隔的限制30秒,还加入了次数的限制,连续成功次数%次数阈值(4次)等于0。但这看起来还是频次有点高,所以我们引入了阶梯递增机制,随着次数的增长,成60秒几何倍数增长。

3)失败时,如何判断进入弱网状态?首先会判断连续失败次数,连续失败次数/次数阈值(2次)等于1并且连续失败次数%次数阈值(2次)等于0,相比成功,失败的次数检查较为苛刻,主要还是考虑多次触发网络检测损耗性能。

进入弱网状态后,就会触发基础能力层的ping和dns query的探测。

1.2基础能力层

探测基础能力层,主要提供弱网检测的手段,一是dns query,一是ping,百度App使用C++实现了这两个能力。为什么要选用这两种手段呢?我们在系列二中介绍过,一个网络请求,分为DNS-》TLS-》TCP-》数据传输 四个阶段。想判定网络连通性主要在DNS和TCP阶段,所以dns query和ping就是用来检测这两个阶段的连通性手段。dns query向百度核心域名mbd.baidu.com发起dns查询,查询的DNS服务器为系统配置的DNS服务器(iOS通过res_ninit函数构建一个__res_state的结构体,Android通过systemproperty获取net.dns1和net.dns2的值,便可获取系统配置的DNS服务器),DNS查询的超时时间为3s。ping的目标地址为百度核心域名mbd.baidu.com,ping的次数为两次,每次超时时间是默认的1s。

判断出弱网状态后,会将结果提供给接口层。

1.3接口层

接口层主要提供主动探测出来的网络状态,目前包括GOOD,BAD,UNKNOWN,OFFLINE。

  • 1)GOOD:dns查询成功并且ping也成功,即标记为GOOD状态。
  • 2)BAD:ping失败一次标记为BAD状态。
  • 3)UNKNOWN:初始状态或者识别不出来状态为UNKNOWN状态。
  • 4)OFFLINE:dns server错误(没有获取到要发送的DNS server地址),网关错误(读取/proc/net/route文件内容失败),发送dns错误(发送dns数据出错),ping读写错误(ping的过程中读写错误),接收dns错误(接收dns数据出错),ping地址错误(ping地址是空),dns未知域名错误(dns没有查询到域名错误),初始化icmp错误(初始化icmp失败),dns udp错误(创建UDP socket失败),即标记为OFFLINE状态。

2.被动网络采集 所谓被动采集,就是每一次网络请求的所有细节都进行记录,并按照一定的条件将原始信息进行上报,上层再根据条件判断是否是弱网状态。百度App基于cronet的NQE(Network Quality Estimator)进行了二次订制开发。

首先我们讲解下需要采集的数据,包括tcprtt、httprtt、throughput三个维度,如下图所示。

被动采集数据.jpg

1)tcprtt,基于posix和windows的socket编程接口来获取tcprtt。获取时机在连接完成,读完成和写完成。

2)httprtt,基于HTTP协议栈实现,通过计算接收response数据开始和开始发送的时间差,来获取httprtt。获取时机在读首包完成时。

3)throughput,通过上面的计算公式需要获取bytes和时间,基于posix和windows的socket编程接口来获取bytes。获取时机在读完成时记录接收的bytes,在写完成时记录发送的bytes。时间的获取在吞吐量管理模块里完成,下面会讲到。获取时机在请求完成和请求销毁时。

如下为被动网络采集的整体架构图。 被动网络采集.jpg

1.1能力层 能力层内容上面我们已经讲过,主要采集tcprtt、httprtt、throughput三个维度的数据。

1.2策略层 被动采集策略层通过多种策略的组合,降低各种采集数据的上报时机,降低性能的影响。

1)套接字管理模块,首先负责获取tcprtt的值,如何获取tcprtt呢?通过getsockopt函数获取tcp_info结构体里的tcpi_rtt值。其次由于tcprtt的上报频次比较频繁,所以做了1秒的时间间隔上报限制。

2)吞吐量管理模块,负责吞吐量的计算,上面介绍了计算公式,从网络活动监控器模块获取bytes,但吞吐量的计算单位是bits(位),所以将bytes乘以8。只有GET请求会被列入统计计算,并且至少要累计5个请求后才能开始统计计算。排除精准度的干扰,比如localhost,私有子网上的主机,特定用途子网主机,可参考RFC1918。

3)网络质量管理模块,从套接字管理模块获取tcprtt,从吞吐量管理模块获取吞吐量,并且在HTTP协议栈读首包完成时获取httprtt。获取到这三个值后,需要经过一些策略限制上报的频次,10秒间隔的限制;网络类型不能是UNKNOWN(1.3的第三部分会详细讲解);网络不能频繁切换;rtt和吞吐量总大小各300个。

1.3接口层 接口层主要提供被动采集出来的网络状态,目前包括GOOD,BAD,UNKNOWN,OFFLINE。

1)GOOD:3G和广义的4G,任一条件满足标记为GOOD状态。通过阈值标记3G和广义的4G,httprtt大于等于273ms,tcprtt大于等于204ms,即标记为3G状态。小于这两个值被标记为广义的4G,所谓广义的4G包含4G、WiFi、以及质量较好的各种接入网络。

2)BAD:慢2G,2G和httprtt大于1.31秒,任一条件满足标记为BAD状态。通过阈值标记慢2G和2G,httprtt大于等于2.01秒,tcprtt大于等于1.87秒,标记为慢2G。httprtt大于等于1.42秒,tcprtt大于等于1.28秒,标记为2G。httprtt大于1.31秒,为百度App的Feed刷新业务阈值。

注:上面涉及的时间值为nqe内部的机制,具有普适性。

3)UNKNOWN:非法的httprtt,tcprtt,吞吐量,任一条件满足标记为UNKNOWN状态。何为非法?值为-1为非法,那什么条件被标记为-1呢?首先初始化时会被标记为-1,其次在从来没有获取到过httprtt,tcprtt,throughput的值时,会使用本地默认的值做为判断标准,这是一种容错处理。

4)OFFLINE:依赖平台能力进行判断,Android平台依赖ConnectivityManager获取NetworkInfo,通过NetworkInfo的isConnected获取是否连接,如果未连接则判断为OFFLINE状态,如果NetworkInfo为空则判断为OFFLINE状态。

六、弱网状态下百度App如何改善用户体验

下图为百度App在弱网下的手段:

百度App在弱网下的手段.jpg

1.QUIC在百度App弱网下的最佳实践

QUIC(Quick UDP Internet Connections)是新一代的互联网传输协议,最早源于Google,它的详尽内容可参考资料【3】,本章我们不做QUIC的科普介绍。

百度App的普通网络请求在弱网状态下会切换到QUIC,本章重点讲解下百度App针对弱网下开启QUIC后遇到的问题,一是开启QUIC一旦遇到问题是否可以回滚?二是在弱网下如何能让流量尽可能的走QUIC?针对这两个问题,我们的解决方案是QUIC升降级原理和QUIC预连接。

1.1 QUIC升降级原理

如上图QUIC部分所示,QUIC的升降级依赖于HTTP Alternative Services,HTTP Alternative Services是与HTTP有关的一个协议,它不是为QUIC专门设计的,在HTTP协议上主要负责新服务的替换,对于HTTP1.1协议,它是通过HTTP响应头传输回来的,所以只能在第二次请求时生效,如下面格式。

Alt-Svc: quic="alt.example.com:443", quic=":443"; ma=2592000

如上信息表明切换到quic协议,指定了域名服务和端口,并且指定了生效时间,以秒为单位。

Alt-Svc: clear

如上信息表明将alter配置清空

在网络库内部有一个alter连接和原连接的竞争机制,如果alter信息已经存在,优先发送alter连接,而原连接会延迟发送,延迟时间默认300ms,谁先成功就使用哪个连接,如果alter连接在QUIC握手时失败,会记录这个alter信息的失败次数,并根据失败的次数,计算出一个过期时间,这个过期时间会随失败次数指数增加,最长为2天。当过期时间到期后,会清除这个alter信息,当这个alter连接在QUIC握手成功后,会清除这个alter信息。

1.2 QUIC预连接

所谓QUIC的预连接,就是在进入弱网状态前提前建立QUIC连接。大家都知道QUIC引以为傲的0RTT,但第一次建立连接的时候是需要1RTT的,客户端首先会向服务器发送一个client hello消息,服务器会回复一个server reject消息,这个消息中包括了server config,有了server config后客户端就可以直接计算出密钥,完成0RTT,详尽内容可参考资料【4】。

通过上面的原理,客户端拉取server config的成功概率会直接影响QUIC在弱网下的流量,所以我们在App启动的过程中会做一次QUIC预连接,将server config拉取下来,这样等进入弱网后alter连接会大概率的竞争过原连接,进而走QUIC协议。

2.复合连接在百度App弱网下的最佳实践

复合连接的具体原理可以查看《百度App网络深度优化系列《二》连接优化》里的具体介绍,百度App目前在弱网下只是针对图片网络请求开启了复合连接,因为图片请求不管是HTTPDNS结果还是localDNS的结果都是多个IP,这是满足复合连接的前提。在弱网下多IP的尝试会比单IP的结果好些,另外弱网的比例相对较小,复合连接对于服务器的负载也会小些。

七、百度App网络整体架构

下图为百度App网络整体架构:

百度App网络整体架构.jpg

百度App网络整体架构,以网络门面为中间层,隔离上层的最佳实践和底层的基础网络库。

1.1 最佳实践

客户端网络库的一部分工作量是在如何让最佳实践做的更好,在音视频上,不管是iOS的AVPlayer,还是双端的ijkPlayer,都是使用HTTPDNS组件接管DNS模块,没有全部接管网络模块。ReactNative的网络模块RCTNetworking,图片库Android的Fresco和iOS的SDWebImage,WebView组件Android的Chromium和iOS的WKWebView,以及百度App的自有业务,都是通过网络门面的接口层直接接管。而对于第三方业务考虑到与宿主耦合的关系,直接使用Android的HttpURLConnection和iOS的URLSession系统标准的接口。

1.2 网络门面

网络门面主要包括,拦截器模块(提供给业务订制网络门面的机制)、并发队列模块(提供高中低以及非常高的网络请求优先级)、网络探测组件(弱网主动探测能力)、网络诊断模块(包括https,ping,dns的校验)、HTTPDNS组件(《百度App网络深度优化系列《一》DNS优化》里详细讲解)、网络监控模块(客户端的打点机制,服务端的例行和突发监控)、HttpURLConnection封装层、URLSession封装层。

1.3 基础网络库

基础网络库包含两部分,一部分是基于cronet二次订制的统一网络库,一部分是WebSocket基础库(Android的JavaWebSocket,iOS的SocketRocket)。统一网络库内部包含连接优化的内容(在《百度App网络深度优化系列《二》连接优化》里详细讲解),弱网优化的内容(上面提到的被动采集)。通过AOP的方式将底层协议栈注入进HttpURLConnection(利用URLStreamHandlerFactory)和URLSession(利用URLSessionConfiguration的protocolClasses属性),两者都是系统提供的URL Loading机制。

八、收益

弱网优化的收益我们主要从上面讲到的进入弱网状态后的手段来看,包括开启QUIC,QUIC预连接,开启复合连接。

  • 1)弱网下开启QUIC后,网络连接成功率提升0.01%,平均耗时降低23.5%。
  • 2)弱网下开启QUIC预连接后,QUIC协议的pv从37万涨到90万。
  • 3)弱网下开启复合连接后,bad状态下耗时降低2.5%,offline状态下耗时降低7.7%。

九、结语

系列一到系列三的内容到今天全部完成,希望能对大家的工作和学习有所帮助,感谢大家的持续关注和鼓励。生命不息,优化不止,做技术我们是认真的。

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