|
|
|
|
|
# 10 | 窗口：TCP Window Full会影响传输效率吗？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
你好，我是胜辉。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
有时候，不少知识点在过段时间重新回看的时候，又会有新的体会和发现。比如在[第8讲](https://time.geekbang.org/column/article/484667)里，我们回顾了一个MTU造成传输失败的案例，虽然整个排查过程的步骤不算很多，但也算是TCP传输问题的一个缩影了。尤其是其中那个失败的TCP流中的一些现象，比如客户端发出的重复确认（DupAck），还有服务端启动的超时重传，都值得我们继续深挖，所以我会在后续的课程里继续这个话题。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后在上节课里，我们还探讨了传输速度的相关知识，也初步学习了窗口的概念。最后，我们终于推导出了TCP传输的核心公式：速度=窗口/往返时间。这个公式，对于我们理解传输本质和排查传输问题，都有很强的指导意义。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然而，如果你足够细心的话，其实可能会对上节课里的细节有一些疑问，比如：既然接收窗口满了，那为什么当时没有看到TCP Window Full这种提示呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
其实，我这边也有不少内容按住没有展开，包括核心公式的理解，我们在这节课里将有一个新的认识。另外，我也将带你继续挖掘窗口这个细分领域，这样你以后遇到跟窗口相关的问题，就知道如何破解了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 案例：TCP Window Full是导致异地拷贝速度低的原因吗？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
也是在公有云服务的时候，有个客户有这么一个需求，就是要把文件从北京机房拷贝到上海机房。但是他们发现传输速度比较慢，就做了抓包。在查看抓包文件的时候，发现Wireshark有很多**TCP Window Full**这样的提示，不明白这些是否跟速度慢有关系，于是找我们来协助分析。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 解读Expert Information
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们先要了解一下抓包文件的整体状况。怎么看呢？当然是看Expert Information了：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
它确实提醒我们，有69个Warning级别报文，它们的问题是TCP Window specified by the receiver is now completely Full。在展开进一步排查之前，我们先对这个信息做一下解读。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* TCP Window：在上节课里，我介绍了TCP的三种窗口，分别是发送窗口、接收窗口、拥塞窗口。那么这里说的是哪个窗口呢？一般说到TCP Window，**如果没有特别指明，就是指接收窗口**。
|
|
|
|
|
|
* specified by the receiver：这也很明确，这个窗口是接收方的，其实就是佐证了这个窗口就是接收窗口。
|
|
|
|
|
|
* is now completely Full：窗口满了，这又怎么理解呢？你还记得在上节课里学过的在途数据，也就是Bytes in flight吗？**当在途数据的大小等于接收窗口的大小时，这个窗口就是“满了”**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
好了，这个信息解读完毕，一句话说就是：发生了69次在途数据等于接收窗口的情况。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接下来我们看看TCP Window Full具体是个什么样子。比如我们选中224号报文，主界面也自动定位到了这个报文：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们可以看到，除了224报文，也确实有很多其他报文也报了TCP Window Full的警告信息。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 解读TCP Window Full
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
TCP Window Full这个信息非常直接明了，就是说“接收窗口满了”。不过，你可别以为这个信息是TCP报文里的某个字段。其实，它只是Wireshark通过分析得出的信息。你有没有注意到，TCP Window Full前后是有方括号的。一般来说，**Wireshark自己分析得到的信息，都会用方括号括起来**，而TCP报文本身的字段，是不会带这种方括号的。我们来看一个截图：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上面是224号报文的TCP详情，里面有不少信息也带上了方括号，比如其中的 \[Bytes in flight: 112000\]，这也是解读出来的，而且它跟Window Full关系很大。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
前面提到过，在途数据（或者叫在途字节数，Bytes in flight）等于接收窗口大小的时候，Wireshark就会解读为TCP Window Full了。不过，如果你在上图中找一下Window size，会发现它是19200，而不是Bytes in flight的112000，这又是为什么呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这是因为，我们把发送方和接收方的接收窗口搞混啦。这里你需要搞清楚：如果说在途数据的发送方是A，接收方是B，那么这里Window Full的窗口，**是B的接收窗口**，而不是A的接收窗口。上图是A的报文，自然没有我们要找的B的接收窗口信息了，那怎么找到B的接收窗口呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
因为这次通信是SCP文件传输，那么A就是客户端，它的端口是38979；B就是服务端，它的端口是22。我们的具体做法是：在抓包文件里，找到B（也就是源端口为22）的报文，而且应该是这个TCP Window Full报文之前的最近的一个，在这个报文里就有B的最近的接收窗口值。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
单纯用文字，可能未必容易理解，我给你画了一张示意图：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上图中，我还是用A指代发送端，用B指代接收端。当A的在途数据跟B的接收窗口大小相等时，Wireshark就会判断出，这个接收窗口满了，这意味着：A无法再从自己的发送缓冲区把数据发送出来了。只有当B回复ACK，确认了n字节的数据后，A才有可能发送最多n字节的数据（如果缓冲区有足够多的待发数据的话）。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
让我们回到Wireshark窗口，找到离这个TCP Window Full最近的，从源端口22发送来的报文。我们发现，它就是下图这个222号报文：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
可以看到，这个报文的接收窗口就是112000，正好等于前面224号报文的Bytes in flight的112000字节。所以，我把前面的示意图改进一下供你参考。这里面的信息比较多，建议你耐心多花几分钟时间来充分理解其中的机制：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
整个过程是这样的：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* B发送了报文222给A，其中带有B自己的接收窗口112000字节。由于这是一个纯的确认报文，所以没有TCP载荷，也没有在途数据。
|
|
|
|
|
|
* 报文抵达A端，进入A的接收缓冲区。
|
|
|
|
|
|
* A从222号报文中得知，B现在的接收窗口是112000字节，由于发送缓冲区有足够多的待发的数据，A选择用满这个接收窗口，也就是连续发送112000字节。
|
|
|
|
|
|
* A把这112000字节的数据发送出来，成为报文224，其中还带有A自己的接收窗口值19200字节，不过，由于这次主要是A向B传送数据，所以B发给A的基本都是纯确认报文，这些报文的载荷都是0。极端情况下，即使A的接收窗口为0，只要B回复的报文没有载荷，它们也是可以持续通信的。
|
|
|
|
|
|
* 224报文抵达B端，正好填满B的接收窗口112000字节。Wireshark分别从222报文中读取到B的接收窗口值，从224报文中读取到在途字节数，由于两者相等，所以Wiresahrk提示TCP Window Full。而这个信息是被Wiresahrk展示在224报文中的。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 自己验证TCP Window Full
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
对于在途数据，既然Wireshark可以解读出来，那只要理解了TCP的原理，我们同样可以自己来计算，这不仅可以考查我们对TCP知识的掌握程度，同时对日常排查也有帮助。有这么多好处，你是不是跃跃欲试了呢？不过在开始之前，我们要先学习一个新的概念。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
### 下个序列号
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
下个序列号，也就是**Next Sequence Number**，缩写是**NextSeq**。它是指当前TCP段的结尾字节的位置，但不包含这个结尾字节本身。很显然，下个序列号的值就是当前序列号加上当前TCP段的长度，也就是**NextSeq = Seq + Len**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这也不难理解，因为TCP字节流是连续的，那么既然Seq + Len是这个报文的数据截止点，自然也是下一个报文的起始点，你可以参考这个示意图：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
在Wireshark里，我们也可以找到NextSeq这个解读值，比如下图这样：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
明白了NextSeq，我们来看如何手工验证TCP Window Full。比如，还是分析224号报文的这次TCP Window Full，我们可以这么做，来验证一下在途数据是否真的是112000字节。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
首先，跟上面的步骤类似，我们要找到222号报文。在这个报文里，服务端（源端口22）告诉客户端：“我确认你发送来的198854字节的数据”。我们先把这个数字记为X。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后，我们查看224号报文里，客户端发送的数据到了哪个位置：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们可以在224号报文的TCP详情页，看到Next sequence number: 310854，而这个数字，就是客户端发送的数据的最新的位置。我们把这个数字记为Y。当然，你也可以像前面说的那样，把Seq和Len加起来，也就是308054 + 2800，得到的自然也是310854。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
最后，我们做一个最简单的减法：Y - X = 310854 - 198854 = 112000！这正是前面说的在途数据的大小。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
恭喜你，你已经学会了如何手工计算在途数据的方法，这也意味着你对TCP的了解又更深入了一点。你可以这么来总结计算在途数据的方法：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> **Bytes\_in\_flight = latest\_nextSeq - latest\_ack\_from\_receiver**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不过，你会不会觉得，虽然这个计算方法对理解窗口有帮助，但是既然Wireshark会给我们提示，那这种计算也主要是自我练习而已，应该不会真的用得上吧？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这还真不好说。因为，Wireshark在不少场景下并不会给你提示。比如，在接收窗口接近满但又不是完全满的时候，哪怕是离窗口满只差1个字节，Wireshark也不会提示TCP Window Full了。但是，在途数据都已经逼近接收窗口的99.9%了，你还觉得这个肯定没有问题，或者一定没有隐患吗？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
要知道，这种临界状况也很可能跟问题根因有关。那么你掌握了这个方法，就可以把排查做得更彻底了。或者，如果你想预防性能瓶颈，那么提前找到这种窗口临界满的状况，也是有益的。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
到这里，我们可以回答开始时候的问题了：为什么上节课里，没有看到TCP Window Full这种提示呢？我们看一下当时的报文状况吧。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
在22:30:39.067477，接收端的确认号为7105632：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
然后在22:30:39.209712，接收端的确认号为7169872：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这两个报文的时间跨度正好是141ms左右，也就是这次传输里面的**往返时间**。在这个往返时间里，接收端确认了多少数据呢？是7169872-7105632=64240，也就是64KB。这个就是99.9%逼近TCP Window Full了，但是因为还差小几十个字节，所以Wireshark并没有提示TCP Window Full！
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
你可能还想追问：那为什么不把这剩余的0.1%的窗口“榨干”，非要留一点呢？我们看一下当时的接收窗口和在途数据的具体情况，就以上面选择的5864报文附近为例：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
接收端（源端口为22）的接收窗口为65728，发送端（源端口为59159）的在途数据为65700，两者相差只有28字节。对于发送端来说，没有必要为了这区区28字节再发送一个小报文了，等接收窗口空余出多一点的空间后再动身不迟。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 如果你还没学习过上节课的内容，可能会对这些信息感到疑惑，建议先去把上节课学完，再来学习这一讲，效果更好。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## TCP Window Full对传输的影响
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
好了，现在我们已经对TCP Window Full做了充分的分析，而且也明白了：这就是**接收端的接收窗口小于发送端的发送能力而出现的状况**。我们也很容易得出推论：瓶颈在接收端，**TCP Window Full也确实会影响传输速度**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
春节刚过，你可能对高速公路上的状况也感受深刻吧！很多路段出现了堵车，这就相当于TCP Window Full，更多的车辆上不了高速了，只好堵在外面。如果高速公路的路更宽、车速更快，那么就相当于接收窗口变得更大，车辆就能进更多，也就相当于Bytes in flight更大了。这么说来，TCP流量控制和高速车流控制这两个领域也有不少共通之处，说不定双方都互有借鉴呢。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
回到客户这次的案例。我们看看，这次的传输速度是多少呢？在上节课里，我介绍了在Wireshark里查看TCP传输速度的两种方法。比如，我们现在用I/O Graph来看一下：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 补充：如果你的I/O Graph显示的不是这种图，那需要像图中这样：
|
|
|
|
|
|
>
|
|
|
|
|
|
> * 选中All Bytes指标；
|
|
|
|
|
|
> * Y轴的单位选为Bytes。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这个图不能说不对，但柱子比较粗，看起来不是很精确。这是因为，它默认是以1秒为间隔而计算的速度。但是TCP传输中途，很可能每过几毫秒都有所变化，所以，如果我们要看更加精细的图，可以调整一下粒度，把Interval从1sec改为100ms，看看会怎么样：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这样看起来精确了很多。我已经把这个抓包文件上传到[Gitee](https://gitee.com/steelvictor/network-analysis/tree/master/10)，你可以下载后，依照这里的步骤，把我做过的排查工作也演练一遍，这对你掌握课程知识是很有帮助的。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 补充：如果你用Wireshark查看到的I/O Graph跟我这里的不同，那可以对比一下Interval和SMA period这两个配置是否跟图中的一致。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这里有个小的注意点：因为我们选择的间隔是100ms，所以Y轴的数字就是Bytes/100ms，换算成Bytes/s的话，要把Y轴的数字再**乘以10**。从图上看，在一开始的8秒几乎没有数据传输发生，从第8秒开始速度上到了400KB/s（就是图上的40K\*10）左右，一直到结束都大致维持在300~400KB/s这个区间里。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 继续深挖窗口
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
一般来说，接收窗口、拥塞窗口、发送窗口，这些都不是一上来就是一个很大的值的，而是跟汽车起步阶段类似，逐步跑起来的。那么这就产生了一个很有意思的话题：这些窗口之间都是怎么协调的呢？直观上感觉，无论哪个更快了，另外两个就要受影响。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们很容易理解，假设起始值相同，如果接收窗口增长的速度小于拥塞窗口的增长速度，那么接收窗口就成了瓶颈；反过来说，拥塞窗口增速更小，那么它就成了瓶颈。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
当接收窗口成为瓶颈的时候，很容易就出现这里的TCP Window Full的现象。不过，我们这么多讨论都是基于文字，如果有更加直观的方式，让我们理解这个现象就更好了。这里，我们就可以再学一个Wireshark的小工具：TCP Stream Graphs里面的 **Window Scaling**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们还是打开Wireshark的Statistics下拉菜单，找到TCP Stream Graphs，在二级菜单中，选择Window Scaling：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这时候就能看到Windows Scaling的趋势图了：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我就直接给你把关键信息标注出来了。这里主要是两个关键点。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* **数据流的方向要找对**：比如这次传输是从客户端向SSH服务端发送数据，所以要确认这是从一个高端口向22端口发送数据的流向。如果搞反了，那图就变成了SSH服务端回复的ACK报文了，不是你要分析的传输速度了。
|
|
|
|
|
|
* **定位TCP Window Full**：在这里，Receive Window是“阶梯”式的，每次变化后会保持在一个“平台”一小段时间，那么这时候Bytes Out（发送的数据，也就是Bytes in flight）就有可能触及这个“平台”，每次真的碰上的时候，就是一次TCP Window Full。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们可以看一个例子。图中的蓝线代表Bytes Out，绿线代表Receive Window。你可以像我这样，在这几个“平台”区域，找到蓝线和绿线的汇合点，然后在这些点上点击鼠标左键，就能定位到TCP Window Full事件了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
上图中，我用鼠标放大了一个“平台”，然后选中了一个Receive Window和Bytes Out重合的点，它是1200号报文，主窗口也自动定位到了这个报文，果然它也是一次TCP Window Full。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 验证传输公式
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
在上节课里，我们推导出了TCP传输的核心公式：**速度=窗口/往返时间**。既然当前案例里TCP Window Full的时候，Bytes in flight跟接收窗口相等，那么在这个公式里的窗口，是否就是Bytes in flight呢？我们来验证一下。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
还是在Wireshark窗口里，我们要添加这么几个自定义列，以便进行数据比对：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* Acknowledgement Number：确认号
|
|
|
|
|
|
* Next Sequence Number：下个序列号
|
|
|
|
|
|
* Caculated Window Size：计算后的接收窗口
|
|
|
|
|
|
* Bytes in flight：在途字节数
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> 补充：如果对怎么添加自定义列还不清楚，可以复习[第5讲](https://time.geekbang.org/column/article/481042)中的添加TTL自定义列的部分。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
另外，因为我们要集中检查发送端的Bytes in flight，就需要把源端口38979的报文过滤出来，这样就不会被另一个方向的报文给干扰了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
在这里，我们看到的Bytes in flight是112000字节左右。从右边滚动条的位置来看，这是在传输过程的初期。让我们滚动到中间和后期，看看这些在途字节数是多少：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
中期这里的Calculated Window Size明显增大了，到了445312字节。再看看后半程：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
最后阶段已经达到863800字节。综合这三个阶段来看，折中值差不多在400KB左右，我们把它除以RTT 0.029秒，得到的是400KB/0.029s=13790KB/s。显然，这个数值远超过前面I/O Graph里看到的300~400KB/s。这是怎么回事呢？难道我们的核心公式是错的吗？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
不知道你有没有考虑到这个问题：Bytes in flight是指真的一直在网络上两头不着吗？一般来说，数据到了接收端，接收端就发送ACK确认这部分数据，然后TCP Window就往下降了。比如ACK 300字节，那么TCP Window就又空出来300字节，也就是发送端又可以新发送300字节了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
像图上这种情况：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* B通知A：“我的接收窗口是1000”；
|
|
|
|
|
|
* A向B发送了1000字节，此时B的接收窗口满；
|
|
|
|
|
|
* B向A确认了300字节的数据，自身的接收窗口也扩大为300字节；
|
|
|
|
|
|
* A的在途字节数也从1000字节变成700字节，因为刚刚有300字节被B确认了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
图中的t1到t4表示时间点。t2到t4就是一次往返的时间，在这个往返时间内，被传输的数据是1000字节吗？不是。因为被确认的只有300字节，所以传输完的也只有这300字节，速度也就不是1000/RTT，而是300/RTT！我们可以把核心公式做一下改进，变成下面这个：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> **velocity = acked\_data/RTT**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我们再用改进后的公式来计算这次的速度。我们可以选择传输中间偏后面一点的报文来做分析。比如下图中，我们选择1337号和1357号报文为起始和截止点，计算NextSeq的差值，还有时间的差值，然后两个差值相除。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
33600/0.094 = **357KB/s**。是不是很接近I/O Graph的值了？看来这样计算才是正确的！
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
那为什么在上节课里我们就可以用 **窗口/往返时间** 来计算速度，而且数值也很准呢？而这种方法用到这里就完全不对呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这是因为上节课的案例，在途数据一旦到了接收端，都被及时确认了。而当前这个案例里面并没有这样。也就是说，这次的案例，出现了“滞留”现象。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
还是1337到1357号报文，我们去掉了过滤器 `tcp.srcport eq 38979`，这样就展示了双向报文。可以看到，服务端（B端）在这段时间内，只确认了22400字节（1495254 - 1472854），而同样时刻的在途数据，却一直维持在一个比较高的数字，在660KB上下。所以，**真正完成了传输的数据量，是前者22400B，而不是“虚浮”的660KB**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
那你可能又要问了：既然已经确认了22400字节，为什么客户端的在途字节数还是没有变化呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这是因为，客户端被确认了22400字节的数据，马上又把这个尺寸的数据发送出去了，事实上就**维持了这个在途字节数的尺寸**。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
我可以再做一个比喻帮助你理解这个现象。我们如果去银行的一个窗口（这可不是TCP窗口）排队办业务，现在排队人数为10人，相当于Bytes in flight为10。每分钟都有一个人能完成业务办理，原以为队列会减小为9人，结果每当有一个人出来，保安就喊：“下一个！”于是就立刻又补进来一个人，所以队伍还是维持在10人这么长。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
那么，窗口的业务员的办理速度是多少呢？显然不是10人/分钟，而是1人/分钟了。这样是不是理解起来容易多了？而上节课的情况，相当于这里的“每次就处理一个人”，所以处理速度就是1人/分钟，也就可以用“速度=窗口/往返时间”来计算了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 小结
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
这节课，我们集中讨论了TCP传输中的窗口相关的知识，特别是围绕TCP Window Full这个Wiresahrk中比较常见的信息，展开了深入的讨论。你需要重点掌握以下这些知识点：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* Wireshark报告TCP Window Full是因为，一端的在途数据跟另一端的接收窗口相等。
|
|
|
|
|
|
* TCP的下个序列号（Next Sequence Number）等于序列号和段长度之和，即**NextSeq = Seq + Len**。
|
|
|
|
|
|
* 我们可以自己人工计算出在途字节数，公式是**Bytes\_in\_flight = latest\_nextSeq - latest\_ack\_from\_receiver**。
|
|
|
|
|
|
* 人工计算在途字节数的方法是：
|
|
|
|
|
|
* 找到最近一次发送出去的报文的NextSeq，记为X；
|
|
|
|
|
|
* 找到在这次发送之前收到的最近的ACK，记录它的ACK，记为Y；
|
|
|
|
|
|
* X－Y，得到在途字节数。
|
|
|
|
|
|
* 另外我们也知道了，TCP Window Full确实会影响到传输速度。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
除了技术知识点，我也带你学习了下面这些Wireshark工具使用技巧：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* 在Statistics下拉菜单下的I/O Graph工具，可以直观地展示传输速度图。
|
|
|
|
|
|
* 同是Statistics菜单下的TCP Stream Graphs的Window Scaling工具，可以直观的展示TCP Window Full历史曲线图。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
最后，我们还发现这个案例里的接收端有“数据滞留”的现象，这就导致“速度=窗口/往返时间”的公式遇到了挑战，而我们可以进一步优化为新的公式：**速度=确认数据/往返时间**。这个改进后的公式，可以兼容这种有“数据滞留”现象的传输场景。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 思考题
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
给你留两道思考题：
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
* TCP的序列号和确认号，最大可以到多少？
|
|
|
|
|
|
* 接收端只确认部分数据，导致了“数据滞留”现象，这个现象背后的原因可能是什么呢？
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
欢迎你把答案分享到留言区，我们一同交流和进步。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 附录
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
抓包示例文件：[https://gitee.com/steelvictor/network-analysis/tree/master/10](https://gitee.com/steelvictor/network-analysis/tree/master/10)
|
|
|
|
|
|
|
