SRT协议中ACK包序列号错误的分析与修复
问题背景
在SRT(可靠传输协议)1.5.2版本中,发现了一个罕见的ACK包序列号(SN)错误问题。该问题会导致重传机制失效,进而造成数据包丢失。这个问题在特定条件下才会触发,主要影响高吞吐量、长时间运行的稳定网络环境。
问题现象
当接收端检测到数据包丢失时,会发送NAK(否定确认)包请求重传。正常情况下,随后发送的ACK(确认)包应该包含丢失数据包的序列号。但在某些情况下,ACK包中却包含了比丢失序列号更大的序列号,导致发送端误认为数据已被接收,从而取消重传。
根本原因分析
经过深入分析,发现问题出在接收端丢失列表(CRcvLossList)的管理机制上:
-
丢失列表更新失败:当新发现的丢失数据包序列号小于列表中记录的最大序列号时,系统会拒绝更新丢失列表。这是因为系统认为新发现的丢失数据包"太小"。
-
序列号循环问题:在长时间高吞吐量传输中,序列号会循环使用。当两次丢包事件间隔超过序列号范围的一半时,就会出现新丢失数据包序列号"小于"之前记录的情况。
-
ACK生成逻辑缺陷:当丢失列表为空时,系统会使用当前接收到的最大序列号加1作为ACK号,而不是使用实际丢失的序列号。
技术细节
在代码层面,问题具体表现为:
-
CRcvLossList::insert()函数中,当检测到新序列号小于m_iLargestSeq时,会拒绝更新丢失列表。 -
CUDT::sendCtrlAck()函数中,当丢失列表为空时,会使用m_iRcvCurrSeqNo + 1作为ACK号,而不是使用实际丢失的序列号。 -
m_iLargestSeq在列表清空时没有被正确重置,导致后续插入操作判断错误。
解决方案
修复方案主要包含两个关键修改:
-
在
CRcvLossList::remove()函数中,当检测到丢失列表被清空时,主动将m_iLargestSeq重置为SRT_SEQNO_NONE。 -
确保在丢失列表为空时,ACK生成逻辑能够正确处理这种情况。
影响范围
该问题影响SRT 1.5.0至1.5.3版本。在以下环境中更容易出现:
- 数据包传输速率极高
- 网络极其稳定,数天没有丢包
- 序列号已经循环多次
预防措施
为避免类似问题,建议:
- 定期检查序列号循环相关逻辑
- 在关键数据结构清空时,重置所有相关状态变量
- 增加边界条件测试用例
总结
这个案例展示了在高性能网络协议开发中,边界条件处理的重要性。特别是对于长时间运行的场景,必须考虑所有可能的序列号循环情况。通过这次修复,SRT协议在极端情况下的可靠性得到了进一步提升。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00