【网络模拟,丢包】Network Emulator for Windows Toolkit和Network Link Conditioner

windows平台使用Network Emulator for Windows Toolkit
mac平台使用Network Link Conditioner
下载:
链接: https://pan.baidu.com/s/19iYbve11iJx2F8wNKhVUgw 提取码: 6bcg 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

网络环境的好坏,有时会让你的产品带给用户完全不同的体验,作为开发者,在开发项目过程中,我们需要进行对于网络环境的调试。Mac环境下模拟慢速网络可以使用苹果官方提供的工具:Network Link Conditioner。

软件界面:
这里写图片描述

正常的网络时ping一下其他PC:
这里写图片描述
正常的网络环境下没有丢包,延迟时间<1ms

接下来使用NEWT,创建一个过滤器,可以在菜单中点击configuration->new filter,也可以点击快捷按钮进行创建:
这里写图片描述

弹出的界面中,点击add按钮后,点击close按钮
这里写图片描述

Filter List Property框的下方列表中为排除的网段和协议的选项,由于Network Type中勾选的是All Network,点击add的按钮默认添加的是所有网段和协议,故此处不点击勾选按钮

接着创建一个新的连接,同样可以在菜单中点击configuration->new link,也可以点击快捷按钮进行创建:
这里写图片描述

创建好后:
这里写图片描述

现在连接图标处点击右键或双击连接图标
这里写图片描述

接着就可设置上行和下行的丢包及延时等网络数据
在设置前先看一下上行和下行的概念,按照百度百科的说法:上行是指用户电脑向网络发送信息时的数据传输,下行是指网络向用户电脑发送信息时的传输速率。按照这种理解的话,NEWT中的上行是Downstream Property(Outgoing Traffic),下行是UpStream Property(Incoming Traffic)
在网络模拟设置时,比如延迟上行和下行都设置延迟100ms时,此时网络延时ping的值为200ms(100+100),下面我们只设置UpStream Property

好,我们现在开始进行网络模拟设置
UpStream Property的设置窗口为:
这里写图片描述

No Loss:默认,不模拟丢包。
Periodic loss: 模拟周期性的丢包。按填写数量(设为x个),每x个包,就丢一个包(one packet is dropped per given number of packets)。
Random loss: 模拟随机丢包,按给定丢包的概率,随机丢包。
Burst loss: 模拟根据给定的可能性进行丢包。当发生一个丢包事件时,接着连续丢几个包(丢包数量控制在最大(max)最小值(min)之间)。
G-E loss: 模拟发生数据包丢失遵循Gilbert-Elliot模型,由两个状态组成:好的状态和坏的状态。可分别为这2个状态指定数据包丢失率,同时可设置网络传输在这两种状态的概率

其中Loss为设置丢包,Error为设置错包,Latency为设置网络延迟,BW&Queue为设置带宽,BG Traffic为设置边界网关流量,Disconnection为设置断开连接数,(BG Traffic、Reorder与Disconnection木有使用过,具体作用有机会再探索探索)
下面我们设置丢包和延迟,设置丢包率固定为10%,延迟时间为100ms~200ms
设置丢包:
这里写图片描述
设置延迟:
这里写图片描述
其中丢包率可设置随机丢包等,延迟时间中设置的为叠加到原先网络基础上的延迟(比如若初始网络延时为10ms,按照此设置后,网络延迟为110ms~210ms)

设置完成后点击应用按钮后点击确定按钮,弹出Downstream Property设置窗口直接点击确认按钮
完成后点击start按钮:
这里写图片描述

No Error 不模拟数据传输错误
Random error:根据给定的比例,模拟随机发生传输错误。
G-E error:发生传输错误遵循Gilbert-Elliot Model, 模型,由两个状态组成:好的状态和坏的状态。可分别为这2个状态指定数据包丢失率,同时可设置网络传输在这两种状态的概率(the network transit between the two states according to given transition probabilities)
错误概率单元(Error Rate Unit):
Bit error: 设置出错概率为每个字节出错的概率。
Packet error: 设置出错概率为每个包出错的概率。

此时模拟网络设置成功,我们再ping一下其他PC:
这里写图片描述

可以看到丢包率为11%(我们设置的丢包率为10%,但是ping的包的数量较少,可能存在一些误差),延迟时间在100ms~199ms之间(我们初始网络环境的延迟<1ms,故此时数值较为精确)

相对于NEWT,开源移动网络测试工具Augmented Traffic Control(ATC),可模拟移动APP高的延迟,经常丢包,频繁的断线等复杂的网络环境

mac:
在这里插入图片描述

参考:https://blog.youkuaiyun.com/no1mwb/article/details/53638681

<think>好的,用户现在想了解OTA弱测试的方法及工具。我需要结合之前的对话提供的参考资料来回答。 首先,用户之前的提问是关于OTA存储空间不足的测试,现在转向弱测试。虽然主题不同,但都属于OTA测试的健壮性部分。需要确保回答结构清晰,符合用户要求的分点说明,并且引用之前的参考资料。 参考站内引用中的弱测试部分,尤其是引用[3]提到的Fiddler进行弱测试,还有弱测试的场景影响。需要将弱测试的一般方法适配到OTA的特定场景。 用户可能想知道OTA在弱网络下的挑战,比如大文件下载的稳定性、点续传、超时处理等。需要分测试方法工具两部分回答,可能还需要解决方案,比如如何优化下载过程或处理网络波动。 需要检查是否有相关工具,比如Fiddler、Network Link Conditioner,或者Charles代理,这些工具可以模拟环境。同时,结合OTA的特点,可能需要自动化测试框架,比如Appium或Robotium,来执行长时间弱下的测试用例。 还要考虑用户可能关心的实际应用场景,比如电梯、地铁等环境下的测试,如何模拟这些情况,以及测试后的数据分析。可能需要提到监控指标,如下载成功率、中恢复能力等。 最后,生成相关问题,引导用户深入探讨,比如如何自动化弱测试,或如何设计重试机制。确保引用正确,比如引用[3]提到的Fiddler测试场景。</think>### OTA弱测试方法与解决方案 #### 一、测试方法 1. **网络模拟策略** - 使用工具模拟**2G/3G/4G网络参数**(如带宽、延迟、丢包率),重点测试以下场景: - 下载阶段:带宽波动($BW = 50kbps \sim 1Mbps$) - 解压阶段:突发性丢包丢包率$P_{loss} \geq 15\%$) - 安装阶段:延迟抖动($Latency \geq 500ms$)[^3] 2. **点续传验证** - 在下载过程中**动态切换网络环境**(WiFi→4G→无信号→WiFi),验证: - 数据校验机制(如SHA256分段校验) - 续传位置准确性(记录已下载字节偏移量) - 临时文件完整性保护[^1] 3. **超时容错测试** - 设置**阶梯式超时阈值**: $$T_{timeout} = \begin{cases} 30s & \text{(关键元数据请求)} \\ 300s & \text{(完整包下载)} \\ \infty & \text{(安装阶段)} \end{cases}$$ - 触发超时后检查: - 是否释放临时存储 - 错误日志是否记录网络异常代码 - 用户界面是否显示可操作的恢复选项[^3] 4. **协议层压力测试** - 通过TCP/UDP协议注入器模拟: - 重复ACK攻击 - 滑动窗口溢出 - 拥塞控制失效 - 检测OTA服务端的**重传策略**是否符合RFC 5681标准[^2] #### 二、核心工具选型 | 工具类型 | 代表工具 | 关键能力 | |----------------|--------------------------|-----------------------------------| | 网络模拟器 | Fiddler + Custom Rules | 支持带宽限制、延迟注入、丢包控制 | | | Network Emulator Toolkit | 可创建动态变化的网络配置文件 | | 协议分析器 | Wireshark | 抓取HTTP/2帧级数据流 | | | Charles Proxy | 可视化重传请求统计 | | 自动化框架 | Appium + pytest | 实现网络切换与功能验证联动测试 | | 硬件仿真设备 | Spirent C50 | 物理层信号衰减模拟(需实验室环境)| #### 三、关键解决方案 1. **智能分块下载** - 将OTA包切割为**256KB~1MB**的独立块,每个块包含: $$Metadata = \langle BlockID, Hash_{SHA3}, Offset \rangle$$ - 失败时仅需重传异常块,通过**RS纠删码**保证数据可靠性[^1] 2. **动态码率调整** - 基于实时网络质量指数($Q_{net} = \frac{BW}{1 + Latency \times P_{loss}}$)自动切换下载模式: ```python def select_download_mode(q_net): if q_net > 0.7: return "FULL_SPEED" elif 0.3 < q_net <= 0.7: return "DELTA_PATCH" else: return "PAUSE_DOWNLOAD" ``` 3. **双通道加速** - 同时使用WiFi蜂窝网络传输不同数据段: $$Throughput_{total} = \sum_{i=1}^{n} BW_i \times (1 - P_{loss_i})$$ - 实现工具:Android的`Multipath TCP`扩展[^3] 4. **用户体验保障** - 在弱场景下启用**渐进式更新**: - 优先下载核心模块(如安全补丁) - 延迟下载非关键资源(如主题皮肤) - 可视化进度条采用**贝塞尔曲线预测算法**: $$Progress(t) = \alpha \cdot t + (1-\alpha) \cdot \frac{Bytes_{received}}{Bytes_{total}}$$ 其中$\alpha$为网络稳定性系数[^2] #### 四、指标监控体系 1. **传输层指标** - 平均重传率:$\overline{R} = \frac{\sum Retransmits}{\sum Segments} \times 100\%$ - 有效吞吐量:$Throughput_{eff} = \frac{Payload_{size}}{T_{end} - T_{start} + \sum T_{retry}}$ 2. **业务层指标** - 更新成功率曲线: $$SuccessRate(SNR) = \frac{1}{1 + e^{-k(SNR - SNR_0)}}$$ 其中$SNR$为信噪比,$k$为设备灵敏度参数 3. **用户体验指标** - 可感知卡顿率:$FreezeRate = \frac{\sum(T_{freeze} > 200ms)}{N_{operations}}$ - 用户中率:$AbortRate = \frac{N_{manual\_cancel}}{N_{total}}$[^3] --- ### 相关问题 1. 如何设计弱环境下的OTA进度条欺骗检测机制? 2. 5G网络切片技术如何优化OTA弱测试? 3. 卫星通信场景下的OTA升级有哪些特殊挑战? [^1]: 弱测试核心在于模拟真实网络波动场景 [^2]: 协议分析工具需结合业务逻辑定制过滤规则 [^3]: 用户体验指标应纳入自动化测试言体系
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