如何使用FEC解决网络丢包

本文在介绍关于FEC的基础上，重点探讨了使用FEC解决网络丢包的具体步骤，步骤简单易上手操作，文章内容步步紧凑，希望大家根据这篇文章可以有所收获。FEC：Forward Error Correction，前向纠错FEC 是一种通过在网络传输中增加数据包的冗余信息，使得接收端能够在网络发生丢包后利用这些冗余信息直接恢复出丢失的数据包的一种方法。FEC 的基础理论：异或异或的规则
两个值不相等则为 1，相等则为 0；注：按位异或 ^，则是把两个数转换为二进制，按位进行异或运算。
异或的特性注：可以通过数学方法推导证明，我们这里只需要记住这些规则即可，后面有大量的应用。XOR 的应用案例有了这些 XOR 的基础理论开发云主机域名，我们看看它是怎么应用到实际中的 “校验” 和 “纠错” 的。
奇偶校验（Parity Check）
判断一个二进制数中 1 的数量是奇数还是偶数（应用了异或的恒等律和归零律）：这条性质可用于奇偶校验（Parity Check），每个字节的数据都计算一个校验位，数据和校验位一起发送出去，这样接收方可以根据校验位粗略地判断接收到的数据是否有误。
磁盘阵列-RAID5
使用 3 块磁盘（A、B、C）组成RAID5 阵列来存储用户的数据，把每份数据切分为 A、B 两部分，然后把 A xor B 的结果作为 C ，分别写入 A、B、C 三块磁盘。最终，任意一块磁盘出错，都是可以通过另外两块磁盘的数据进行恢复的。
实现原理：应用了异或的恒等律和结合律
基于 XOR 的 FEC
假设网络通信有 N 个 packet 需要发送，那么，可以类似上述 RAID5 的策略，每 2 个 packet 生成一个 FEC packet，这样，连续的 3 个 packet 的任意一个 packet 丢失，都能通过另外 2 个恢复出来的。但考虑到每 2 个 packet 就产生 1 个 fec packet，冗余度可能有点高（比较浪费带宽），我们能否每 3 个或者每 N 个 packet 再产生一个 fec packet 呢？当然可以，我们以每 3 个 packet（A、B、C）产生 1 个 fec packet（D）为例来推导一下：由上述公式推导即可知道，这 4 个 packet，任意丢失 1 个 packet，均可以由其他 3 个 packet 恢复出来。
对象存储-EC纠删码
一些互联网云计算公司提供的对象存储服务，都会宣称自己具有极高的数据可靠性，使用了如三副本技术、EC 纠删码技术等等，后者大致方案如图所示：
图中采用的是 8+4 的纠删码策略（即：原始数据切割为 8 份，计算出 4 份冗余信息），将这 12 份分别存储在不同机柜的 12 台不同节点上，即使同一时刻出现多台节点（至多 4 台）损坏或不可访问，只要有不少于 8 个节点可用，数据即可恢复。不知道大家看出来点什么没有？相比于上面基于 N 个 packet 产生 1 个 FEC packet 的方案，这种 K + M 的纠删码策略具有更好的扛丢失能力，总结下来就是：通过 K个有效数据，产生 M 个 FEC 冗余包，这 K + M 个数据，任意丢失 M 个数据，都能把 K 个有效数据恢复出来。其实这种方案，最早也是应用于网络传输领域的，只不过被借用到存储领域来提高磁盘的利用率。要实现这种 K + M 的 FEC 策略，使用简单的 XOR 异或来推导比较难，需要借助矩阵相关的计算，实现方案有很多种，下面简单介绍下最著名和常用的 Reed-solomon codes。Reed-Solomon Codes里德-所罗门码（Reed-solomon codes，简称 RS codes），利用该原理实现的 FEC 策略，通常也叫做 RS-FEC。网上关于它的介绍特别多，本文就不详细展开了，仅简单以示意图的形式给出大致的原理：
RS codes 编码过程大致原理如下：假设有效数据有 K 个，期望生成 M 个 FEC 数据
1. 把 K 个有效数据组成一个单位向量 D 2. 生成一个变换矩阵 B：由一个 K 阶的单位矩阵和一个 K * M 的范德蒙特矩阵（Vandemode）组成 3. 两个矩阵相乘得到的矩阵 G，即包含了 M 个冗余的 FEC 数据
RS codes 解码过程
假设数据 D1，D4，C2 丢失了，则取对应行的范德蒙矩阵的逆 * 没有丢失的数据矩阵，则可以恢复出原始的数据矩阵。大致原理如下：假设数据 D1，D4，C2 丢失了 1. 对矩阵 B 和 D，分别取没有丢失的行构成 B‘ 和 G’ 2. 根据如下公式，即可计算恢复出有效数据向量 D关于使用FEC解决网络丢包就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果喜欢这篇文章，不如把它分享出去让更多的人看到。

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