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《SS / Trojan 刷网页的实际延迟对比：下篇》
可能有人想问 v2ex.com 不是有挂 Cloudflare CDN？难道CDN不能改善加载耗时吗？
3️⃣ 访问挂载 CDN 的网站，其 #动态文件 的加载延迟依然对「用户侧耗时」拖后腿，属于压死骆驼的最后一根稻草。
4️⃣ 那么，所有的 CDN 都无法扭转东道主优势吗？
5️⃣ 我该用哪的节点？
#漫谈 #技术杂谈 #rtt #延迟 #脚本
可能有人想问 v2ex.com 不是有挂 Cloudflare CDN？难道CDN不能改善加载耗时吗？
3️⃣ 访问挂载 CDN 的网站，其 #动态文件 的加载延迟依然对「用户侧耗时」拖后腿，属于压死骆驼的最后一根稻草。
例如 v2ex，其静态文件（CSS、部分图片）可通过 CF 全球/就近分发，但动态内容（帖子、评论等）则必须从美国 #建站鸡 拉取。
➤#动态文件 链路：🇺🇸源服务器 ➜节点 ➜你家，越接近 “直线” 就越快。
➤#静态文件 链路：🌎临近CDN ➜节点 ➜你家，就近分发。
再回头看图，就不难理解为何从快到慢依次是 🇺🇸 ＜🇯🇵 ＜🇭🇰 ＜🇩🇪。 🇺🇸节点对 #美国鸡 有东道主优势。
4️⃣ 那么，所有的 CDN 都无法扭转东道主优势吗？
答案：未必，要看网站类型。例如 #油管 (某种程度上) 、#网飞 等以分发静态视频为主的网站，其体验又主要由 CDN 决定。
甚至，谷歌、微软 对高优先级的 #搜索 业务，会采用高成本的全球分布式前端技术＋全球私有骨干网，无论用哪里的节点都快！
不过，前面提到的视频站，也有反例。
例如 XVi*、xHam* 等虽然挂 CDN，但未对太多视频上云（成本考量），所以仍要从 🇪🇺源服务器 拉取；P*Hub 也要从 🇺🇸源服务器 拉取。此时，因地制宜地用当地节点观影，首帧延迟、起速都更有优势。
反例之外，还有反转。
#YouTube 虽挂 CDN，且对视频资源上云，但每个 CDN 的视频缓存有着明显的「地域偏好」。或许有人已注意到，
➤ 用 🇭🇰🇸🇬 加载「简中＋部分繁中」视频很快，RTT < 25ms 也轻松跑 100w 娱乐分；但加载欧美视频，因要从🇺🇸🇪🇺服务器拉取，又变得很慢，娱乐分咔咔掉。毕竟 city-level CDN 体量小……
➤ 用 🇯🇵 加载「简繁中＋日文」视频很快，但其他的…也就比🇭🇰🇸🇬好一点，但不多……
总之，各家采购 CDN 策略复杂。
5️⃣ 我该用哪的节点？
很难一概而论，毕竟每个人的机场、节点状况、常逛网站等大相径庭。不如用 随附的 .js #油猴脚本 测试一下，并把你的结果＋机场分享到评论区。
对于本文环境，🇺🇸最佳、🇯🇵 其次、🇭🇰再次…
⚠️ 测试务必接网线，且最好💉打鸡血排除远距离掉速的干扰！
#漫谈 #技术杂谈 #rtt #延迟 #脚本
上回基于香港节点分析得出：当本机到入口RTT超过25ms时，会面临两个问题：❶ YouTube娱乐跑分无法突破100w，同时 ❷ 测速也无法跑满千兆单线程。
今天我们来探讨三个与日本节点相关的问题：
1️⃣ 日本节点在国内能否跑到100w油管跑分？
2️⃣ 日本节点会跑不满单线程千兆吗？
3️⃣ 🇯🇵节点延迟高于🇭🇰，访问网站就一定更慢？
那么，您平时是更喜欢用🇯🇵还是🇭🇰呢？
#技术杂谈 #软路由
今天我们来探讨三个与日本节点相关的问题：
1️⃣ 日本节点在国内能否跑到100w油管跑分？
答案：不能。
如图所示，即便是访日最快的上海，通过👑👑超顶尖入口到🇯🇵的RTT也已达32ms。根据这一延迟水平，🇯🇵油管的跑分只能达到约90w。
除非未来上货 "上海-大阪" 专线，将RTT压到20ms左右。
2️⃣ 日本节点会跑不满单线程千兆吗？
答案：不会。
➤ 跑不满单线程千兆主要取决于本机到入口的RTT，而非节点延迟。虽然入口到🇯🇵的延迟远高于入口到🇭🇰的延迟，但通过简单计算可知：跑满日本节点的千兆单线程比跑满香港节点反而容易得多！
➤ 事实上，对于电信宽带 ➜ 沪电入口，全国超过50%的地区都能跑满日本节点的千兆单线程。相比之下，香港节点仅能在广东及其相邻省市才能达到这一水平❗️
3️⃣ 🇯🇵节点延迟高于🇭🇰，访问网站就一定更慢？
答案：未必！
➤首先，对于大部分省市，日本和香港节点的延迟差距在30ms以内。甚至，在江浙沪皖、山东、京津冀、东北的差距仅2～15ms（如图2）。
➤其次，您可以下载 《网页加载分析(改)》 的 #油猴 脚本亲自验证。
➤最后，一个可能令人意外的发现：
即使在日本-香港延迟差距达30ms的国内某城市，对于大多数同时部署了两地CDN的网站，🇯🇵节点延迟虽看似更高，实际加载速度却往往更快！
那么，您平时是更喜欢用🇯🇵还是🇭🇰呢？
#技术杂谈 #软路由
《关于YouTube跑分和入口距离两个看似不相关的问题》
1️⃣ 先谈谈 YouTube 跑分
许多人喜欢用 油管跑分 作为节点优劣的评估工具，看谁能突破「100万、200万、…」。但实际上，这种 #油管娱乐分，和你本地的带宽关联不大！
既然 YouTube 跑分和带宽的关系不大，那还剩下什么意义呢？它可以辅助对比节点表现。例如，你有同样25ms RTT的两个节点，如果其中一个娱乐分100w，另一个90w，那么100w分的节点 #抖动 无疑更低。仅此而已！
2️⃣ 25ms RTT 的另一个“魔咒”
事实上，这个原理恰好又表现成两个看似不相关的症状：
虽然前者能通过
🧩 所以，25ms RTT 既是 #远距离 临界线，也是 #油管娱乐分 的百万分水岭。你看到的“突破”，其实都是这条延迟线在背后捣鬼！
#技术杂谈 #软路由
1️⃣ 先谈谈 YouTube 跑分
许多人喜欢用 油管跑分 作为节点优劣的评估工具，看谁能突破「100万、200万、…」。但实际上，这种 #油管娱乐分，和你本地的带宽关联不大！
🎯 举个极端例子：
假设有人在 上海 拉来一条 #万兆宽带，或许会 误以为 YouTube 跑分能突破100万？
No way！
如果按上海电信走👑👑超顶尖专线到🇭🇰的29ms RTT来估计，闲时的YouTube跑分也很难超过90w——哪怕你用10G家宽，甚至40G IDC宽带。
💡据观察，在谷歌RTT ＞ 25ms (大约) 时，YouTube跑分上限的估算公式：
上限分 = 130 - RTT * 抖动惩罚系数
💡或，更粗略的：
上限分 ≈ 120 - RTT [电/联]
上限分 ≈ 110 - RTT [移动]
若想突破200w分，谷歌RTT则要控制在10ms以内➕千兆宽带（不刚需2000M宽带）❗️
注意共同的前提条件必须满足：终端设备🉑硬解4k油管视频，且有线连路由器，且本地宽带＞500M。
既然 YouTube 跑分和带宽的关系不大，那还剩下什么意义呢？它可以辅助对比节点表现。例如，你有同样25ms RTT的两个节点，如果其中一个娱乐分100w，另一个90w，那么100w分的节点 #抖动 无疑更低。仅此而已！
2️⃣ 25ms RTT 的另一个“魔咒”
在 Linux / BSD 默认参数下，TCP 吞吐在 RTT 超过 25ms 后会明显下降。
这个问题在本频道早前的《TCP 鸡血补丁》推文中曾有讨论。另外，谷歌云☁️ 也提供了详细的原理讲解。
事实上，这个原理恰好又表现成两个看似不相关的症状：
✅ 后端到入口 ＞25ms ➜ 跑不满 千兆单线程
✅ 终端到节点 ＞25ms ➜ YouTube 娱乐跑分 达不到100w
注意：仅广东及周边省市能够同时化解以上2个症状，如图所示❗️
虽然前者能通过
sysctl.conf #打鸡血 来攻克，但后者因谷歌(利用RTT估算用户侧带宽)的算法写死，无法逆转。🧩 所以，25ms RTT 既是 #远距离 临界线，也是 #油管娱乐分 的百万分水岭。你看到的“突破”，其实都是这条延迟线在背后捣鬼！
#技术杂谈 #软路由
