传输层性能调优的核心目标
在现代网络应用中，用户对响应速度的要求越来越高。网页加载慢、视频卡顿、游戏延迟高，这些问题背后往往和传输层的处理效率密切相关。传输层作为TCP/IP模型中的关键一环，直接影响数据从发送端到接收端的稳定性和速度。通过合理的性能调优，可以显著提升系统吞吐量、降低延迟，并减少丢包带来的重传开销。
TCP参数调优的实际场景
比如一个电商平台在促销期间突然出现订单提交缓慢，排查发现服务器TCP连接频繁超时。这时候调整传输层参数就能快速缓解问题。常见的可调参数包括TCP窗口大小、缓冲区尺寸以及连接队列长度。
增大接收和发送缓冲区能有效应对突发流量：
net.core.rmem_max = 134217728
net.core.wmem_max = 134217728
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 134217728
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 134217728这些设置允许单个TCP连接使用更大的内存来缓存未确认的数据，特别适合大文件传输或高带宽网络环境。
启用高效拥塞控制算法
传统Reno算法在高延迟链路上表现一般，而像CUBIC、BBR这类现代拥塞控制算法更能充分利用带宽。尤其是Google开发的BBR，在对抗缓冲膨胀（bufferbloat）方面效果明显。
查看当前使用的算法：
sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control切换为BBR：
sysctl -w net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr注意：需确保内核版本支持BBR（通常Linux 4.9+）。开启后，可以在视频直播推流这类场景中看到明显的码率稳定性提升。
优化连接建立过程
大量短连接服务如API网关容易遇到TIME_WAIT过多的问题。这会占用端口资源并影响新连接建立。可以通过开启TIME_WAIT快速回收和重用来缓解：
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30对于客户端密集发起连接的微服务架构，这项调整尤为实用。但要注意NAT环境下tcp_tw_reuse可能带来风险，需结合具体网络拓扑判断是否启用。
监听队列调优避免连接丢失
Web服务器在瞬间涌入大量请求时，如果全连接队列太小，新的连接会被直接拒绝。可以通过以下参数扩大积压队列：
net.core.somaxconn = 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 65535同时在应用层调用listen()时传入较大的backlog值，确保系统级和应用级配置匹配。某次线上抢购活动前，运维团队就是靠提前调高somaxconn避免了大量Connection refused报错。
监控与验证调优效果
改完参数不能只看理论值，要用真实工具观察变化。ss命令可以查看连接状态分布：
ss -tan | awk '{print $1}' | sort | uniq -c用iperf3测试带宽利用率前后对比：
iperf3 -c server_ip -t 30 -P 4观察重传率是否下降，RTT是否更稳定。如果重传率仍居高不下，可能是网络路径存在问题，而非本地配置所致。
UDP场景下的特殊考量
虽然大多数调优围绕TCP展开，但实时语音、在线会议等场景依赖UDP。这类应用不关心顺序和重传，但对延迟极度敏感。此时应关注操作系统如何处理UDP数据报的接收队列。
增大UDP接收缓冲区有助于防止突发流量导致的数据包丢失：
net.core.rmem_max = 134217728
net.core.rmem_default = 131072同时应用层应尽量采用批量读取方式（如recvmmsg），减少系统调用次数，提高吞吐能力。