第5章 无线网络概览
- 5.1 无所不在的连接
- 5.2 无线网络的类型
- 5.3 无线网络的性能基础
- 5.4 测量现实中的无线性能
第6章 Wi-Fi
- 6.1 从以太网到无线局域网
共享信道，是设备间的自我控制，没有调度中心。
以太网使用“先听后说”：
- 检查是否有人在发送
- 信道忙，等待空闲
- 信道空闲后，再发送数据
CSMA（Carrier Sense Multiple Access载波监听多路访问）：依赖于概率访问的协议。
Wi-Fi使用
CSMA/CA冲突避免，即发送方在得到接收方确认空闲时才发送数据，避免冲突。
- 6.2 Wi-Fi标准及功能
- 6.3 测量和优化Wi-Fi性能
ping命令查看时延
-
6.4 针对Wi-Fi的优化建议
- 利用不计流量的带宽，4G链接=>Wi-Fi下
- 适应可变带宽（利用连续测量技术，响应带宽变化，比如自适应比特流）
- 自适应比特流（Netflix为适应不同的屏幕大小和可用带宽，为每个视频流都创建了超过120个版本）
- 适应可变的延迟时间（高延迟敏感的应用，使用UDP传输的WebRTC，有助于降低协议和应用的导致的延迟）
第7章 移动网络
7.1 G字号移动网络简介
7.2 设备特性及能力
7.3 无线电资源控制器（RRC）——无线电网络的大脑
无线电资源控制器RRC，影响延迟、吞吐量和设备电池使用时间。
- 为什么要有RRC
随时可通信=> 保持无线电收发开启=> 电池耗电/网络传输效率=> 移动端电池受限=> RRC控制谁什么时候通信，带宽多大，功率多少，以及监控设备电源状态等。
- 权衡链接方式的考量
Wi-Fi：信号足够强时，通信效率更高
4G：设备空闲时，效率更高
为此，不同类型的链接动态切换的实现，产业界和学术界研究十分活跃。
- 电池和功率管理，怎么影响性能呢？
信道高吞吐量 (需要)=> 信号功率高=>消耗的能量增多=>电池寿命减少
- 停止无线电信号发射，断开链接，则重启链接时，需要一番信息交换延迟
- 针对移动端在RRC状态切换，带来的耗电和延迟，有哪些优化措施？
● RRC状态机因无线标准不同而不同；
● RRC状态机由无线网络为每部设备分别管理；
● RRC在必须传输数据时会切换到高功率状态；
● RRC在网络配置的时间超出后会切换到低功率状态；
● （4G）LTE状态切换可能花10～100 ms；
● （4G）HSPA+状态切换与LTE相差无几；
● （3G）HSPA和CDMA状态切换可能花几秒钟；
● 每次网络传输，无论数据多少，都会导致能量尾
7.4 端到端的运营商架构
LTE网络架构：（简单、组件、依赖少，性能更好）
RAN(Radio Access Network无线接入网络)——RRC的控制和管理组件
EPC核心网路，负责数据路由、账户和策略管理。
7.5 移动网络中的分组流
- 请求延时时间
- 控制面延迟
- 用户名单向延迟
- 核心网络延迟
- 互联网路由延迟
- 入站响应请求延迟
7.6 异质网络（HetNet）
7.7 真实的3G、4G和Wi-Fi性能
需要综合考虑很多环境和技术因素
第8章 移动网络的优化建议
8.1 节约用电
Application Resource Optimizer（ARO，应用资源优化器），收集器只能在Android平台运行，而ARO分析器则可以接收任何常规的分组跟踪记录（pcap）文件，可以使用tcpdump或其他兼容工具生成；iOS用户可以使用tcpdump
8.2 消除周期性及无效的数据传输
- 推送
● 轮询在移动网络中代价极高，少用；
● 尽可能使用推送和通知；
● 出站和入站请求应该合并和汇总；
● 非关键性请求应该推迟到无线模块活动时进行。
- 合并多个TCP消息为一个分组
8.3 预测网络延迟上限
- 考虑RRC延迟时间
- 解耦用户交互和网络通信（添加动画、预先请求）
8.4 面对多网络接口并存的现实
8.5 爆发传输数据并转为空闲
尽可能多和快的下载数据，获得最大网络吞吐量和节省电量。
8.6 把负载转移到Wi-Fi网络
8.7 遵从协议和应用最佳实践
阶段总结
“本章主要讨论了移动网络物理层的独立性能，比如RRC的存在、电池使用时间的问题，以及移动网络中独有的路由延迟。在物理层之上，是我们前几章已经介绍过的传输和会话协议，针对它们的优化同样甚至更加重要：
● 2.5节“针对TCP的优化建议”；
● 3.3节“针对UDP的优化建议”；
● 4.7节“针对TLS的优化建议”。
通过重用持久连接、将服务器和数据部署到离客户端更近的地方、优化TLS部署，以及其他所有优化措施，对移动网络而言只会更加重要，因为移动网络的往返时间长，而带宽永远都很昂贵。
当然，我们的优化策略并不会止步于传输和会话协议，这两方面只是基础。从现在开始，我们还必须考虑不同应用协议（HTTP 1.0、1.1和2.0），以及通用Web应用开发最佳实践对性能的影响。
