大厂技术分享：网易新闻 QUIC 敏捷实践( 三 ) _敏捷实践

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图8 QUIC动态配置
而由于 QUIC 存在较高的未知性，切换网络库对于大量级的网易新闻来说，存在的风险较高，而产生异常对用户影响也极大，所以 Team 采取了 CDN 先预热，后动态下发配置，筛选目标用户进行逐步放量的模式，历经三个版本，完成 QUIC 的测试。
3.2 项目里程
QUIC 立项前开始零零散散的一段调研期，而后4月中旬接入，各方1周完成敏捷开发，以 MVP 最小可行性原则快速完成功能开发，后续联调、上线测试和逐步迭代改进，持续共计 3 个月左右，以团队预期的速度稳定探索，最终取得了较为理想的测试效果。
数据表现4.1 平均响应时间与错误率
通过全链路上报的信息，可以很直观的导出 QUIC 与原有请求传输方式的对比信息，通过放量控制，同一 Host 下，我们使 QUIC 协议请求量与 H2 对齐，其 Count 曲线如图9 所示。
（以下图中，蓝色皆为H2曲线，黄色皆为QUIC曲线）

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图9 请求量对比
得出的 QUIC 与 H2 平均响应时间对比如图10 所示，可以直观的看到，QUIC 平均响应时间较 H2 缩减了约 45% 。

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图10 平均响应时间对比
而 QUIC 带来的错误率也大幅降低，在错误率表现上同样优秀，如图11 所示。

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图11 错误率对比
4.2 弱网表现
基于业界的部分研究结论，我们对 QUIC 在弱网的表现也进行了监控。
这里的网络情况以获取到的手机网络信号强度 LTE 等级为依据，如下数据观测基于网络信号强度划分的 6 个等级，其中：

0、1、2 这三级代表弱网情况；
4、5 这两级代表一般网络情况。

4.2.1 平均响应时间
同样保持请求量对齐，在该数据观测定义的弱网场景下，QUIC 与 H2 的平均响应时间对比曲线如图12 所示。
（以下图中，蓝色皆为H2曲线，黄色皆为QUIC曲线）

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图12 弱网场景下RT
在该数据观测定义的一般网络场景下，QUIC 与 H2 的平均响应时间对比曲线如图13 所示。

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图13 一般网络场景下RT
从弱网场景统计曲线的更大差值，可以粗略得出结论，QUIC 在弱网场景下，请求响应时间优化更明显。
4.2.2 错误率
在该数据观测定义的弱网场景下，QUIC 与 H2 的错误率对比曲线如图14 所示。

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图14 弱网场景下错误率
在该数据观测定义的一般网络场景下，QUIC 与 H2 的错误率对比曲线如图15 所示。

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图15 一般网络场景下错误率
从弱网场景统计曲线的更大差值，同样可以粗略得出结论，QUIC 在弱网场景下，错误率优化更明显。
4.3 视频性能
在视频性能方面，我们分别针对卡顿率和1秒率进行了监控。
4.3.1 卡顿率
从图16 可见，QUIC 在视频性能表现上，相比 H2 请求，卡顿率下降约为25%+ 。
（以下图中，蓝色皆为H2曲线，黄色皆为QUIC曲线）

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图16 视频卡顿率
4.3.2 1秒率
这里的 1秒率是指视频在1秒内达到播放状态的比例，从图17 可见，QUIC 在1秒率表现上，相比 H2 请求有一定幅度提升。

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图17 视频1秒率
后续展望对于在 Cronet 的定制和处理方面，还有更多的改进空间，如协商过程的优化，DNS 的定制优化处理等，后续我们会逐步精进，继续深入挖掘 QUIC，期待发现更多的惊喜。
作者简介李云鹏 2016年加入网易传媒，目前主要负责架构和性能优化相关工作。QCon 大会讲师，著有《移动开发架构设计实战》等书籍。
李鑫飞网易新闻客户端 iOS 架构组组长，负责客户端基础架构，组件化及性能优化等工作。
张鑫网易资深应用运维工程师，负责网易新闻内容发布系统运维工作，在内容发布、流媒体点播、直播、CDN运维、全链路监控、大数据运维、业务容器化方面有丰富运维经验。