IM服务器带宽优化攻略：让你的IM系统更快更稳定 (im服务器 带宽)

即时通讯（IM）系统在现代生活中变得越来越重要，它不仅仅用于个人聊天，还被广泛用于企业内部沟通和团队协作。然而，遇到IM系统卡顿、延迟等问题时，这可能会影响到工作和沟通效率。如何让你的IM系统更快、更稳定？其中一个最主要的因素是优化IM服务器的带宽。

IM服务器的带宽是指数据传输的速率，也就是IM数据包传输的速度。服务器带宽受限会导致数据包的延迟过高，并且在高峰时段会出现拥堵，使得消息传递变的困难。因此，在实现更好的IM系统性能和更好的用户体验所必不可少的策略就是优化IM服务器带宽。

本文将介绍一些IM服务器带宽优化的攻略，以帮助你更好地提高IM系统的效率和稳定性。

1.选择适当的服务器

IM系统的带宽优化始于正确的服务器选择。如果你的IM服务器没有足够的带宽支持大量用户，即使进行其他优化措施，也难以实现流畅的通讯体验。选择可扩展和高带宽的服务器将有助于改善IM系统的性能。当然，还要根据需要对服务器的内存、处理器、硬盘容量进行评估，并选择适当的规格。

2.配置光纤网络

IM服务器的带宽受限有可能是网络配置的原因，例如传输瓶颈或者链路负担问题。为了解决这个问题，可以借助光纤网络加速数据传输速度。相比于传统的铜网线，光纤网络具有更高的传输速度和稳定性，可以通过降低延迟和提高吞吐量来提升IM服务器的性能。

3.优化IM应用程序

IM应用程序的文件大小和代码量对服务器带宽的占用有很大的影响。因此，为了提高IM系统的带宽利用率，可以改善应用程序的开发和代码优化。在文件传输过程中，应用程序可以对传输数据进行压缩。这样做的好处是，可以减少文件传输时带宽的占用，加快服务器数据传输速度。

4.增加带宽供应

如果IM服务器的带宽紧张，可以考虑增加带宽供应。这可以通过向ISP购买更高速的互联网接入服务来实现。此外，还可以安装额外的网卡来提高服务器带宽。

5.使用CDN加速

内容分发网络（CDN）是一种通过用缓存来加速页面加载和数据传输的技术。如果IM系统的用户分布广泛，CDN可以使用地理位置识别来加速数据传输和降低延迟。选择一个可靠且功能齐全的CDN服务，可以有效地提高IM服务器的带宽利用率和系统性能，获得优质的用户体验。

结论

IM服务器的带宽优化对于提高IM系统的性能和稳定性至关重要。通过选择适当的服务器、改善网络配置、优化应用程序、增加带宽供应和使用CDN等措施，可以有效地提高IM服务器的带宽利用率，使用户能够更好地体验IM系统。值得注意的是，IM服务器带宽优化不是一时间的事情，需要通过不断的优化和升级来实现。

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• webrtc服务器需要多少带宽

webrtc服务器需要多少带宽

webrtc中的带宽自适应算法分为两种：

1，　发端带宽控制，　原理是由腔薯rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽，在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度。

2，　收端带宽估算，　原理是并由收到rtp数据，估出带宽；　用

卡尔曼滤波

，对每一帧的发送时间和接收时间进行分析，　从而得出

网络带宽

利用情况，修正估出的带宽。

两种算法相辅相成，　收端将估算的带宽发送给发端，　发端结合收到的带宽以及丢包率，调整发送的带宽。

下伍段者面具体分析两种算法：

2, 接收端带宽估算算法分析

结合文档

以及源码webrtc/modules/remote_bitrate_estimator/overuse_detector.cc进行分析

带宽估算模型： d(i) = dL(i) / c + w(i) d(i)两帧数据的网络传输时间差，dL(i)两帧数据的大小差， c为网络传输能力， w(i)是我们关注的重点， 它主要由三个因素决定：发送速率， 网络路由能力， 以及网络传输能力。w(i)符合

高斯分布

， 有如下结论：当w(i)增加是，占用过多带宽（over-using)；当w(i)减少时，占用较少带宽（under-using)；为0时，用到恰好的带宽。所以，只要我们能计算出w(i)，即能判断目前的网络使用情况，从而增加或减少发送的速率。

算法原理：即应用kalman-filters

theta_hat(i) = ^T // i时间点的状态由C, m共同表示，theta_hat(i)即此时的估算值

z(i) = d(i) – h_bar(i)^T * theta_hat(i-1) //d(i)为测试值，可以很容易计算出， 后面的可以认为是d(i-1)的估算值， 因此z(i)就是d(i)的偏差，即residual

theta_hat(i) = theta_hat(i-1) + z(i) * k_bar(i) //好了，这个就是我们要的结果，关键是k值的选取，下面两个公式即是取k值的，具体推导见后继博文。燃仿

E(i-1) * h_bar(i)

k_bar(i) =—

var_v_hat + h_bar(i)^T * E(i-1) * h_bar(i)

E(i) = (I – K_bar(i) * h_bar(i)^T) * E(i-1) + Q(i) // h_bar(i)由帧的

数据包

大小算出

由此可见，我们只需要知道当前帧的长度，发送时间，接收时间以及前一帧的状态，就可以计算出网络使用情况。

接下来具体看一下代码：

view

plaincopy

void OveruseDetector::UpdateKalman(int64_t t_delta,

double ts_delta,

uint32_t frame_size,

uint32_t prev_frame_size) {

const double min_frame_period = UpdateMinFramePeriod(ts_delta);

const double drift = CurrentDrift();

// Compensate for drift

const double t_ts_delta = t_delta – ts_delta / drift; //即d(i)

double fs_delta =

static_cast

(frame_size) – prev_frame_size;

// Update the Kalman filter

const double scale_factor = min_frame_period / (1000.0 / 30.0);

E_ += process_noise_ * scale_factor;

E_ += process_noise_ * scale_factor;

if ((hypothesis_ == kBwOverusing && offset_ prev_offset_)) {

E_ += 10 * process_noise_ * scale_factor;

}

const double h = {fs_delta, 1.0}; //即h_bar

const double Eh = {E_*h + E_*h,

E_*h + E_*h};

const double residual = t_ts_delta – slope_*h – offset_; //即z(i)， slope为1／C

const bool stable_state =

(BWE_MIN(num_of_deltas_, 60) * fabsf(offset_) = 0 &&

E_ * E_ – E_ * E_ >= 0 &&

E_ >= 0);

slope_ = slope_ + K * residual; //1/C

prev_offset_ = offset_;

offset_ = offset_ + K * residual; //theta_hat(i)

Detect(ts_delta);

}

view

plaincopy

BandwidthUsage OveruseDetector::Detect(double ts_delta) {

if (num_of_deltas_ threshold_) {

if (offset_ > 0) {

if (time_over_using_ == -1) {

// Initialize the timer. Assume that we’ve been

// over-using half of the time since the previous

// sample.

time_over_using_ = ts_delta / 2;

} else {

// Increment timer

time_over_using_ += ts_delta;

}

over_use_counter_++;

if (time_over_using_ > kOverUsingTimeThreshold //kOverUsingTimeThreshold是gamma_2， gamama_3=1

&& over_use_counter_ > 1) {

if (offset_ >= prev_offset_) {

time_over_using_ = 0;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwOverusing;

}

}

} else {

time_over_using_ = -1;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwUnderusing;

}

} else {

time_over_using_ = -1;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwNormal;

}

return hypothesis_;

关于im服务器 带宽的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。