TCP相关

  • 流量控制和拥塞控制?
流量控制:是保证可靠性的一个重要措施,若无流控,可能会因接收缓冲区溢出而丢失大量数据,导致许多重传,造成网络拥塞恶性循环。
TCP是在发送端进行拥塞控制的。
  • TCP如何保证按序到达?
  • TCP丢包时数据是在哪里丢的(交换设备的性能不是无限的!当多个入接口的报文都要从相同的出接口转发时,如果出接口转发速率达到极限,报文就会开始在交换设备的入接口缓存队列堆积。但这个队列长度也是有限的,当队列塞满后,后续输入的报文就只能被丢弃掉了,对于TCP的发送端来说,看到的就是发送超时丢包了。)
包的序号:为了解决乱序的问题。
确认序号:发出去的包应该有确认,如果没有收到就应该重新发送,直到送达,这个可以解决不丢包的问题。
单线程TCP只有一个链接不会乱序?多线程会乱序?
TCP异步接收数据顺序错乱问题?
数据包会因为IP层所规划的路由链路的不同导致数据包的接收顺序与发送顺序会有所不同。另外因为TCP是一种全双工的协议,乱序可能发生在正向链路,也可能发生在反向链路。
此时TCP会无法判断是数据包丢失还是乱序,因为丢包和乱序都会导致接收端收到次序混乱的数据包,造成接收端的数据空洞。TCP会将这种情况暂定为数据包的乱序,因为乱序是时间问题(可能是数据包的迟到),而丢包则意味着重传。

tcp包完全可能走不同的链路到达终点,因为各个链路延迟程度不一,收到包的顺序是错乱的就是家常便饭。

不过每个包都有独立序号,接收端完全可以按顺序组合。

一条tcp链路各个数据包走的路径一样吗?

【仅供个人学习,粘贴来的资料待补充整理】
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
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