主要观点：

• Coder 致力于打造出色的云开发环境，远程开发时连接工作区的速度和质量很重要，吞吐量是衡量连接好坏的重要指标。
• Coder v2.12 包含多项网络改进，使吞吐量大幅提升，超过 5 倍，通过不同 AWS 环境的测试结果对比展示。
• Coder 嵌入 gVisor 的网络栈，因需端到端加密且跨多种系统运行，不用操作系统的 TCP 实现，需对 gVisor 进行配置和修改以适应 Coder 用户。
• TCP 缓冲区大小与吞吐量直接相关，与延迟成反比，增加缓冲区可提升吞吐量，如 Coder 2.10 增加缓冲区后吞吐量显著提高。
• TCP 慢启动可能导致连接速度在开始时卡顿，研究人员提出的 HyStart 算法可解决此问题，Coder 实现并 upstreamed 到 gVisor 后，TCP 吞吐量得到改善。
• Coder 网络性能受丢包影响，部分丢包发生在 Coder 进程内部，通过使用 Go 的缓冲通道可改善，使吞吐量翻倍。
• 尽管 Coder 已取得很大进步，但仍将继续追求更高性能，直到瓶颈是底层网络本身。

关键信息：

• 吞吐量：每秒发送或接收数据的速率，通常以比特每秒为单位，现代网络从几兆比特每秒到几十吉比特每秒不等。
• gVisor：容器运行时，在 Go 中重新实现整个 Linux ABI，Coder 用于网络栈。
• TCP 慢启动：TCP 连接开始时拥塞窗口很小，每确认一个数据包拥塞窗口翻倍，避免网络拥塞，但可能导致发送数据过快。
• HyStart：解决 TCP 慢启动问题的算法，通过跟踪往返时间的细微变化检测网络拥塞。
• 缓冲通道：Go 中的数据结构，可在缓冲区满时继续写入，避免阻塞，用于改善 Coder 网络性能。

重要细节：

• 不同测试环境的延迟情况，如 60ms 是跨大陆的延迟，10ms 是同一地理区域的延迟，1ms 是同一建筑或园区内的极低延迟。
• Coder CLI 的 speedtest 命令可测试到工作区的吞吐量，并可在 Wireshark 中捕获 TCP 数据包进行分析。
• TCP 窗口：接收方缓冲区的可用空间，发送方不能发送超过此窗口大小的未确认数据。
• 网络性能受多种因素影响，如连接速度、网络拥塞等。