【网络】前向纠错FEC技术

💡简介

前向纠错（Forward Error Correction, FEC）是一种通过在数据中增加冗余信息来提升通信可靠性的技术。本文将介绍FEC的基本原理、常见类型（D-FEC与A-FEC）、典型应用场景，并结合实际网络环境分析其优势与局限性，帮助读者全面理解FEC在现代网络中的作用。

🖼️背景

在调研RoCE（RDMA over Converged Ethernet）环境下的丢包恢复机制时，发现传统网络领域已经广泛应用前向纠错（FEC）技术来提升数据传输的可靠性。为此，本文对FEC相关技术进行了系统梳理和总结，旨在为高可靠性网络设计提供参考。

🧠整理

FEC 前向纠错^[1]

简介：

• 前向纠错（Forward Error Correction，简称FEC）是一种增加数据通讯可信度的数据编码技术，通过流分类识别指定数据流，为其增加携带校验信息的冗余包，如果网络中出现了报文丢失或者报文损伤，则通过冗余包还原报文。
  简单地说，FEC通过传输冗余包，包损坏丢失时支持直接恢复，避免重传
• 适合带宽高、重传代价高场景，如实时通讯和高误码率的通讯环境。

实现：

如下图所示，FEC优化技术按照以下流程：

1. 发起端接收流量报文，识别出需要进行抗丢包优化的指定数据流；
2. 发起端基于数据流的原始包，按照算法编码（如XOR编码、RS编码）生成冗余包；

• 发起端的CPE（Customer Premise Equipment，指移动信号接入设备）对原始包封装FEC私有头。
• 发起端的CPE对一批原始包进行FEC编码，生成FEC冗余包。
  • 发起端可以根据编码矩阵（即生成矩阵）算法对多个原始包生成多个冗余包。

3. 将原始包与冗余包一起发出。网络情况较差时，报文和冗余包都可能出现丢失。
4. 接收端的CPE对接收到的原始包和冗余包进行FEC解码。

• 接收端CPE从网络收包，检测丢包信息，进行FEC解码。
  • 根据编码矩阵和实际收到的包计算出解码矩阵（即还原矩阵），根据解码矩阵和收到的包解码出丢失的原包。
  • 只要一个编码块中的丢包数不超过冗余包数量，就可以恢复该编码块中的丢包。
• 接收端CPE解码完成后，恢复丢包，剥掉私有头。

5. 接收端的CPE把恢复后的包按顺序发给接收端的其他设备。
   对于每次编解码，会以包为单位进行丢包检测与恢复。
   
   

分类：

FEC有两种，分别为Determined FEC（D-FEC）和Adaptive FEC（A-FEC）

• D-FEC（Determined FEC，固定冗余率 FEC）：按固定的丢包率生成冗余报文。
• A-FEC（Adaptive FEC，自适应 FEC）：根据解码侧返回的丢包信息动态生成冗余报文。

D-FEC 固定/静态 前向纠错^[1]

简介：

• 在FEC技术的基础上，D-FEC按固定的丢包率生成冗余报文，冗余包数量不变。

分析：

• 优点：机制简明，实现简单
• 缺点：
  1. 浪费带宽
  • 固定的丢包率无法动态调整，在实际网络丢包率低的时候，冗余校验包往往造成带宽的浪费。尤其在网络出现拥塞的时候，增加过多的冗余校验包会进一步加剧网络负担，对其他业务带来影响。
  2. 不足以恢复丢包
  • 当实际网络丢包率异常增高，并大于手动配置的固定丢包率，会使得短时间内产生的FEC冗余校验包数量不足，无法恢复丢包。
    

应用场景：

• 当网络带宽充足、不怕浪费，但是网络质量差、丢包率变化波动大时，优先选择D-FEC。

A-FEC 自适应/动态 前向纠错^[1,5]

简介：

• A-FEC是对D-FEC的改进，改进了D-FEC浪费带宽和实际网络丢包率过高时不能恢复丢包的问题。
• 如下图，A-FEC可以检测网络中的报文丢失情况，自动调整FEC冗余率，从而实现：
  • 在丢包率低的时候节约带宽。
  • 在丢包率高的时候保证恢复能力。通过适应性地提高冗余率，以抵消网络报文丢失造成的影响。
    

实现：

如下图所示，A-FEC优化技术按照以下流程，在简单FEC的基础上额外增加第6、7步骤以自适应动态调整冗余率：

1. 发起端接收流量报文，识别出需要进行抗丢包优化的指定数据流；
2. 发起端基于数据流的原始包，按照算法编码（如XOR编码、RS编码）生成冗余包；

• 发起端的CPE（Customer Premise Equipment，指移动信号接入设备）对原始包封装FEC私有头。
• 发起端的CPE对一批原始包进行FEC编码，生成FEC冗余包。
  • 发起端可以根据编码矩阵（即生成矩阵）算法对多个原始包生成多个冗余包。

3. 将原始包与冗余包一起发出。网络情况较差时，报文和冗余包都可能出现丢失。
4. 接收端的CPE对接收到的原始包和冗余包进行FEC解码。

• 接收端CPE从网络收包，检测丢包信息，进行FEC解码。
  • 根据编码矩阵和实际收到的包计算出解码矩阵（即还原矩阵），根据解码矩阵和收到的包解码出丢失的原包。
  • 只要一个编码块中的丢包数不超过冗余包数量，就可以恢复该编码块中的丢包。
• 接收端CPE解码完成后，恢复丢包，剥掉私有头。

5. 接收端的CPE把恢复后的包按顺序发给接收端的其他设备。
6. 接收端的CPE实时统计丢包信息反馈给发起端的CPE。
7. 发起端的CPE对接收的丢包信息进行处理。

• 根据丢包信息计算出所需冗余率。
  • 计算冗余率时，可采用三种方式：（参考开源工具WebRTC (Web Real-Time Communications)^[6]）
    • a.使用当前丢包率。
    • b.使用一阶指数平滑算法，拟合一阶线性函数，预测丢包率。
    • c.使用一段窗口期内的最大丢包率。
• 根据所需冗余率，计算出下次数据传输所需冗余包数量。
  

分析：

• 优点：自适应调控，节约带宽的同时保障恢复能力。
• 缺点：实现复杂，响应偏慢。

应用场景：

• 当网络带宽不足，网络质量差，但是丢包率不剧烈波动的网络，优先选择A-FEC。

🏥反思

• RoCE通常在DC内使用，当扩展到DC间或其它不稳定网络（例如无线网络）时，传统重传方案可能不太适用（每次重传都要付出巨大代价），此时使用修复/恢复技术会是一个好的选择（已有论文考虑相关内容^[12]）。当然，暂时还没看到业界到底如何实践，也不确定应用于真实场景是否会出现额外问题。

• 对于FEC的具体分类，D-FEC和A-FEC各有优劣，实际应用中需结合网络带宽、丢包率波动等因素灵活选用。

• 此外，FEC的引入虽然提升了可靠性，但也带来了实现复杂度和带宽开销的权衡，后续可进一步关注其在新型网络架构中的优化与演进。

• 此外，华为的文档总结得非常清晰，感恩！

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🗺参考文献

【FEC基础介绍】

[1] 华为，《FEC技术》，https://info.support.huawei.com/hedex/api/pages/EDOC1100413637/FZN1022J/01/resources/zh-cn_topic_0000001441471753.html
[2] 深圳领存技术有限公司，《什么是向前纠错码（FEC）》，https://zhuanlan.zhihu.com/p/695187928
[3] 维基百科，《前向纠错》，https://zh.wikipedia.org/zh-hans/前向錯誤更正

【FEC数学分析】

[4] CSDN，《FEC算法数学推导》，https://blog.csdn.net/u010178611/article/details/82656838

【动态FEC介绍】

[5] 华为，《什么是A-FEC？》，https://info.support.huawei.com/info-finder/encyclopedia/zh/自适应前向纠错.html
[6] CSDN，《webrtc QOS方法二.3（FEC冗余度配置）》，https://blog.csdn.net/CrystalShaw/article/details/103183607

【FEC实现】

[6] CSDN，《webrtc QOS方法二.3（FEC冗余度配置）》，https://blog.csdn.net/CrystalShaw/article/details/103183607
[7] Github-kcptun，《动态fec 支持》，https://github.com/xtaci/kcptun/issues/376
[8] 知乎，《前向纠错技术（FEC）的测试和验证》，https://zhuanlan.zhihu.com/p/445235472
[9] CSDN，《流媒体弱网优化之路(FEC)——FEC的应用奥秘（附demo）》，https://blog.csdn.net/qw225967/article/details/123405797
[10] CSDN，《FEC(forward error correction) 前向纠错算法库函数解析》，https://blog.csdn.net/m0_46213128/article/details/133885883
[11] 专利CN106656422A，《一种动态调整fec冗余度的流媒体传输方法》，https://patents.google.com/patent/CN106656422A/zh

【其它】

[12] T. Zuo et al., “LoWAR: Enhancing RDMA over Lossy WANs with Transparent Error Correction,” 2024 IEEE/ACM 32nd International Symposium on Quality of Service (IWQoS), Guangzhou, China, 2024, pp. 1-10, doi: 10.1109/IWQoS61813.2024.10682853.