灰鴿子家庭/定制/企業版開售 全球殺毒不殺!組圖!并有灰鴿子使用教程【秒殺你的眼球】

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2014-10-29 01:30 上傳

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視頻

（1）支持160*120、320*240、480*360、640*480等多種采集分辨率�？稍谶\行時，動態修改該分辨率。

（2）支持高、中、低三種視頻編碼質量。

（3）支持幀頻1~25fps。

（4）當網絡擁塞時，主動棄幀。

（5）根據網絡狀態，自動調整視頻的編碼質量。

（6）可以以位圖格式獲取當前視頻幀。

（7）支持多種視頻設備：普通攝像頭、usb攝像頭、虛擬攝像頭、視頻卡等。

音頻

（1）支持8k、16k、32k音頻采樣率。

（2）支持高、中、低三種音頻編碼質量。

（3）支持回音消除（AEC）、靜音檢測（VAD）、噪音抑制（DENOISE）、自動增益（AGC）等網絡語音技術。

（4）最多可支持16路混音。

（5）自適應的JitterBuffer，根據網絡狀態，動態調整緩沖深度。

（6）如果同時開啟音頻和視頻會話，則自動同步視頻畫面與聲音。

（7）在網速慢時，自動調整視頻的質量，優先保證音頻的清晰和連貫。

（8）根據網絡狀態，自動切換語音數據到質量更高的網絡通道，保證語音通話效果。

遠程桌面

（1）支持高、中、低三種視頻編碼質量。

（2）根據機器性能和網速自動選擇幀頻。

（3）可動態調整屏幕分辨率。

（4）提供觀看模式和控制模式兩種選擇。

（5）當網絡擁塞時，主動棄幀。

（6）根據網絡狀態，自動調整遠程桌面的清晰度。

文件傳輸：支持各種文件操作，刪除，上傳，下載，重命名等，支持斷點續傳。

ESFramework底層使用最高效的IOCP（IO完成端口）模型，使得數據收發與處理達到最高性能。另外，ESFramework只會在需要時才使用必要的資源（如CPU、內存），并且會及時釋放持有的資源，可以超長時間（比如數年）穩定運行，絕不會有內存泄露、死線程堆積等情況發生。由于ESFramework和StriveEngine使用的是同樣的底層內核，所以本測試的結果對StriveEngine也是適用的。         

  本實驗用于測試ESFramework/StriveEngine服務端引擎內核的性能和穩定性，測試程序使用最新發布的ESFramework 4.2版本。

一．準備工作

測試的機器總共有3臺，都是普通的PC，一臺作為服務器，兩臺作為客戶端。

作為服務器是PC配置如下：

操作系統：Windows Server 2003 Enterprise Edition SP2

CPU：Pentium Dual-Core CPU E5400 @ 2.70GHz

內存：2G

二．測試策略

       本實驗所采用的策略是這樣的：

（1）每個客戶端實例首先與服務器建立N個TCP連接，然后依次在每個TCP連接上發送一個36字節的消息。遍歷一次完畢后，等待（Sleep）M毫秒，再進行下一輪遍歷發送。

（2）服務端接收到消息后，解析消息，然后累加消息的個數。

（3）客戶端統計已發消息的總數，并計算上一秒發送的請求數。

（4）服務端統計已接收消息的總數，并計算上一秒接收的請求數。

三．測試過程   

1．測試方案一：連接總數3000，每輪發送間隔100ms

（1）在作為服務器的PC上啟動服務端。

　　

（2）在作為客戶端的兩臺PC上分別運行一個客戶端實例。每個客戶端實例設定連接數1500，每輪發送的間隔為100。

                 

（3）如此，服務端的總的連接數為3000，以下是運行一段時間后的截圖：

　 　      

　　在該測試過程中，服務端的每秒處理的消息數量在26000 ~30000之間波動，而CPU持續在80%以上。

      另外，在客戶端的PC上通過NetLimitter可以看到每個連接上發出的數據流量：

　　

2．測試方案二：連接總數6000，每輪發送間隔300ms

       將方案一啟動的各程序全部關掉，重頭再來一次。

（1）在作為服務器的PC上啟動服務端。

　　  

（2）在作為客戶端的兩臺PC上分別運行一個客戶端實例。每個客戶端實例設定連接數3000，每輪發送的間隔為400。

                

（3）如此，服務端的總的連接數為6000，以下是運行一段時間后的截圖：

　　        

　　在該測試過程中，服務端的每秒處理的消息數量在14000 ~18000之間波動，而CPU持續在65%以上。  

3．測試方案三：我們最后測試一種極端的情況，那就是極少的連接數，極小的發送間隔。連接總數十多個，每輪發送間隔0ms。

（1）在作為服務器的PC上啟動服務端。 　

（2）在作為客戶端的一臺PC上逐個啟動客戶端，每個客戶端設定連接數為1，發送間隔為0ms，這樣，當增加到12個時，服務端的CPU幾乎始終維持在90%以上。

     運行一段時間后的截圖如下所示：

       在該測試過程中，服務端的每秒處理的消息數量在70000 ~ 80000之間波動，而CPU持續在90%以上。 【方案三測試 于2012.04.01所新增】     

四．測試結論

     第三種方案是比較極端的，在現實場景中很少碰到，但是作為一個極端的測試還是有必要的。一般服務器都要承載至少數千用戶同時在線，所以我們主要討論大連接數的測試方案。

     對于大連接數測試，除了前兩種方案的測試以外，我們還進行了其它方案的測試，比如設置更小的連接數（至少1000）和更小的發送間隔（至少5ms），或設置更大的連接數和更大的發送間隔。測試反映，這臺作為服務器的PC能承載的最佳并發連接數在4000左右，此時，服務器的吞吐量可以達到最大（每秒處理30000個左右的消息）。當連接數進一步增加時，吞吐量會降下來。最佳并發連接數和最大吞吐量的值與服務器機器的配置密切相關。

五．測試程序

        本文末會提供測試程序的壓縮包下載。在壓縮包內附帶了測試的服務端和客戶端程序，有興趣的朋友可以在自己的服務器上做更多的策略測試。在自己運行測試時，要注意以下幾點：

（1）服務端最好運行在一臺單獨的機器上。如果客戶端也運行在服務端所在的機器上，則會嚴重地影響服務端的吞吐量。

（2）合理地設置客戶端的連接數和發送時間間隔。

（3）客戶端運行的機器的操作系統對tcp連接數可能有最大值限制（有的是三千多），如果遇到這種系統，而單個客戶端實例的連接數的設定又大于這個限制值，則會導致后續的tcp連接失敗。若發生這種情況，請關閉客戶端并重啟，然后設定較小的連接數，再次測試�？梢远嚅_幾個客戶端實例，來增加連接數。

（4）如果服務器上有防火墻軟件，可能會影響測試結果，最好關閉服務器上的防火墻進行測試。

（5）如果是在Internet上測試，請確保服務端帶寬和客戶端的帶寬都足夠大。

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樓主太有才了，膜拜中……

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灰鴿子現在多少錢啊。。

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