在ASUS路由器上部署ss-tproxy实现网络优化
2025-07-02 21:15:10作者:宗隆裙
背景介绍
ss-tproxy是一个基于Linux系统的网络优化工具,它能够帮助用户在路由器层面实现流量的智能转发。对于使用ASUS路由器的用户来说,虽然官方固件提供了FANCYSS方案,但该方案存在较多bug,影响使用体验。本文将详细介绍如何在ASUS路由器上使用ss-tproxy替代FANCYSS实现更稳定的网络优化功能。
准备工作
在开始部署前,需要确保你的ASUS路由器满足以下条件:
- 已刷入支持第三方软件安装的固件(如Merlin固件)
- 已安装并配置好Entware环境
- 路由器已获取root权限
安装步骤
1. 获取ss-tproxy脚本
首先需要下载ss-tproxy的最新版本脚本文件。可以通过SSH连接到路由器后,使用wget或curl命令从GitHub获取。
2. 修改安装路径
ASUS路由器的特殊之处在于其文件系统结构。默认情况下,ss-tproxy会安装在常规的Linux路径下,但在ASUS路由器上,我们需要将其安装到/jffs/.koolshare/目录下,这是ASUS路由器上常用的第三方软件安装位置。
3. 配置文件调整
ss-tproxy的配置文件需要根据ASUS路由器的网络环境进行调整,主要包括:
- 服务器地址和端口
- 本地网络的CIDR范围
- DNS解析设置
- 需要特殊处理的IP段或域名列表
4. 权限设置
确保脚本文件具有可执行权限,并设置正确的用户和组权限。
配置优化
性能调优
针对ASUS路由器的硬件性能,建议进行以下优化:
- 调整TCP缓冲区大小
- 优化并发连接数
- 合理设置规则,减少不必要的流量转发
稳定性保障
- 设置自动监控脚本,确保服务异常时能自动重启
- 配置日志轮转,防止日志文件过大
- 设置内存使用限制,避免资源耗尽
使用技巧
分流策略
ss-tproxy支持灵活的分流策略,可以根据需要配置:
- 国内直连,国外特殊处理
- 特定域名/IP特殊处理
- 按协议类型分流
多用户管理
在家庭网络环境中,可以为不同设备设置不同的处理策略:
- 某些设备完全不走特殊通道
- 某些设备强制全局特殊处理
- 按时间段启用/禁用特殊功能
常见问题解决
- DNS解析问题:确保配置了可靠的DNS解析方案
- 性能瓶颈:合理设置规则数量,避免过多规则影响性能
- 连接中断:检查MTU设置,适当调整TCP MSS值
总结
通过在ASUS路由器上部署ss-tproxy,用户可以替代原有的FANCYSS方案,获得更稳定、更灵活的网络优化体验。虽然初始配置需要一定的技术基础,但一旦完成配置,就能长期稳定运行,为整个局域网提供无缝的网络服务。对于有更高需求的用户,还可以进一步研究ss-tproxy的高级功能,如负载均衡、故障转移等,打造更强大的网络环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492