1.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
2.图解Go里面的排队WaitGroup了解编程语言核心实现源码
linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
从网络诞生至十年前，TCP拥塞控制采用的通源经典算法如reno、new-reno、码排bic、队通cubic等，排队在低带宽有线网络中运行了几十年。通源哪里有activex源码然而，码排随着网络带宽的队通增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的排队环境。
根本原因是通源，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。码排这一认知上的队通长沙溯源码燕窝分类缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的排队出现，旨在解决这一问题。通源BBR通过以下方式控制拥塞：
1. 确保源端发送数据的码排速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。
2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。
BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。
1. RTT的gui计算器源码定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。
2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。
在上述概念基础上，BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的红绿箱体指标源码公式四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。
通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。
在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的android反编译apk源码bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。
总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，有效降低数据冲击。
图解Go里面的WaitGroup了解编程语言核心实现源码
sync.WaitGroup核心实现逻辑简单，主要用于等待一组goroutine退出。它通过Add方法指定等待的goroutine数量，Done方法递减计数。计数为0时，等待结束。sync.WaitGroup内部使用了一个state1数组，其中只有一个元素，类型为[3]uint。这是为了内存对齐，确保数据按照4字节对齐，从而在位和位平台间兼容。
内部元素采用uint类型进行计数，长度为8字节。这是为了防止在位平台上对字节的uint操作可能不是原子的情况。使用uint保证了原子操作的执行和性能。在CPU缓存线（cache line）的上下文中，8字节长度可能有助于确保对缓存线的操作是原子的，从而避免数据损坏。
测试8字节指针的构造，验证了在经过编译器进行内存分配对齐后，如果元素指针的地址不能被8整除，则其地址+4可以被8整除。这展示了编译器层内存对齐的实现细节。
sync.WaitGroup中的8字节uint采用分段计数的方式，高位记录需要Done的数量，低位记录正在等待结束的计数。
源码的核心原理包括使用位uint进行计数，通过高位记录需要Done的数量和低位记录等待的数量。当发现count>0时，Wait的goroutine会排队等待。任务完成后，goroutine执行Done操作，直到count==0，完成并唤醒所有等待的goroutine。
计数与信号量的实现通过根据当前指针的地址确定采用哪个分段进行计数和等待。添加等待计数和Done完成等待事件分别对应sync.WaitGroup的Add和Done方法。等待所有操作完成时，sync.WaitGroup确保所有任务完成。
为了深入理解这些概念，可以参考相关文章和资源，如关于CPU缓存线大小和原子操作的讨论。此外，更多源码分析文章可关注特定的公告号或网站，如www.sreguide.com。本篇文章由ArtiPub自动发布平台发布。
