面试题：网络编程下高并发场景中TCP和UDP的性能优化策略

Question

假设你正在开发一个高并发的后端网络应用，在使用TCP协议时，会面临哪些性能瓶颈？针对这些瓶颈，有哪些优化策略？如果改用UDP协议，又该如何从可靠性、流量控制等方面进行设计以适应高并发场景？

Answer 1

TCP协议性能瓶颈及优化策略

1. 性能瓶颈
   • 连接建立开销：每次TCP连接都需要经过三次握手，在高并发场景下，大量的连接建立会消耗较多的系统资源。
   • 拥塞控制：为避免网络拥塞，TCP会动态调整发送窗口大小，当网络出现拥塞时，发送速率会大幅下降，影响整体性能。
   • 慢启动：TCP连接开始时，发送窗口较小，需要逐步增加发送速率，这在高并发且要求快速传输的场景下会有延迟问题。
   • 头部开销：TCP头部固定为20字节，在传输小数据时，相对数据量而言，头部开销占比较大，降低了传输效率。
   • 重传机制：当数据包丢失时，TCP会等待超时后重传，在网络不稳定时，重传操作可能导致性能下降。
2. 优化策略
   • 连接复用：采用长连接技术，减少连接建立和关闭的次数，例如HTTP/1.1默认使用长连接。
   • 优化拥塞控制算法：选择更适合场景的拥塞控制算法，如BBR（Bottleneck Bandwidth and Round - trip propagation time）算法，能更好地利用网络带宽。
   • 调整慢启动参数：适当增大初始发送窗口，加快数据发送速度，但要注意避免引发网络拥塞。
   • Nagle算法优化：对于小数据传输，合理配置Nagle算法，例如在需要实时性的场景下关闭该算法，减少数据发送延迟。
   • 快速重传和快速恢复：在检测到数据包丢失时，不等超时就进行重传，并快速恢复发送窗口大小，减少数据传输的中断时间。

UDP协议在高并发场景下的设计

1. 可靠性设计
   • 校验和：UDP自身提供校验和机制，但为增强可靠性，可以自定义更复杂的校验和算法，对数据进行更全面的校验。
   • 序列号：为每个发送的数据包添加序列号，接收端通过序列号对数据包进行排序和去重，确保数据按序接收且不重复。
   • 重传机制：在应用层实现重传逻辑，发送端记录已发送数据包，若在一定时间内未收到接收端的确认（ACK），则重传该数据包。
   • ACK确认：接收端接收到数据包后，向发送端发送ACK确认消息，告知发送端数据已成功接收。
2. 流量控制设计
   • 窗口机制：在应用层实现类似TCP的滑动窗口机制，发送端根据接收端反馈的窗口大小来控制发送速率，避免接收端缓冲区溢出。
   • 速率限制：通过令牌桶算法或漏桶算法对发送速率进行限制，保证在高并发场景下，网络流量的平稳性，避免瞬间大量数据发送导致网络拥塞。