$\text{RDMA}$ 和 $\text{TCP/IP}$ 到底有什么区别，都说是绕过了操作系统，节省了切换，拷贝的时间，但这并非本质。

没有人或机器在乎那几 $\text{ns}$，$\text{us}$，甚至几十 $\text{ms}$ 的绝对时间，真正值得在乎的是统计波动带来的不确定性，而不确定性正是长尾延时的元凶，不确定性放大了统计各阶矩，统计波动造成的状态不同步持续累加，降低了资源利用率，最终，低利用率最终表现为更长的时间，这才是本质。

操作系统正是一个统计复用的环境，想要降低长尾，增强确定性，消除各阶矩的手段就是绕开操作系统。

操作系统领域有个实时概念，而通用操作系统恰恰是与之相对的，换句话说，通用任务没有绝对的截止时间，受调度，中断，内存管理约束的网络传输任务，你永远不知道 “下一时刻” 在何时到达。

在端到端 $\text{100us}$ 级超时的任务中，操作系统带来的统计波动可达数倍超时时间，因此绕开操作系统几乎是必须的。

那么对于网络传输本身呢？

网络本身的统计波动几乎都来自于丢包，排队，若要降低各阶矩，势必要对丢包，排队进行控制，而这类任务在端到端是绝对无法实现的。这就是我一向鄙视数据中心，算力网络端到端算法，并提倡对网络拓扑，路由本身下手的原因。

要么把确定性交给随机，要么让随机自由随机。

我将独立样本四则混合运算的结果的有效性视为确定性的度量，而显然，两个连续 $\text{RTT}$ 样本的加减乘除是无意义的，这也是工程上往往用移动指数平均来平滑它们的原因，换句话说，你无法用 “尺子” 量出时延的 “长度”，你只能获得统计结果，正如分子的速度毫无工程意义，但一堆分子的速度可以表征精确的温度一样。

而各类分布均有抹平波动的 “热力学定律”，关键看你对数据传输行为的假设，如果都不行，比如幂律分布中失效的万能的大数定律和中心极限定理，至少也能压制，让你腾出手可以改变分布，比如分类，$\text{packet-spraying}$。

生在不同的土壤，可以认为 $\text{TCP}$ 天生就是各类统计波动无感知的，若要优化 $\text{TCP}$，你就得让它感知到统计波动，于是出现了各类岗位，可它偏偏是端到端的，就算感知到了统计波动，它也无力降低各阶矩，所以做 $\text{TCP}$ 优化的都是骗钱的。

而 $\text{RDMA}$ 则天然适应无损网络，虽然不漂亮，但 $\text{PFC}$ 确实是降低各阶矩的手段之一，而各类针对拓扑，路由的网络重构在各大公司也正在进行，这也是个正确的方向，但千万不要抄 $\text{TCP/IP}$ 的作业。

裤衩子锁着边儿，而且绣着花儿。

不少对工程技术毫无认知的小老板，经理，商务人士，甚至编程的人对一项技术能力边界的错误认识，会把项目带入泥潭。他们只要看到表现不佳的技术，就想去 “优化” 它，而不是换另一个更加适应该场景的现成技术。

也就是说，这些人眼里的所有现成技术都是有缺陷的，这给了他们穿着西裤搭配回力而不是皮鞋的理由。

这只是技术本身的能力边界，更别指望跟他们谈统计和确定性的关系。

飞机确实比高铁快得多，但在南方雨季，坐飞机要浪费更多的时间用来等待，而高铁则可掐着点随到随走。

绝绝绝绝大多数情况下，发展了 $40$ 余年的原生 $\text{TCP/IP}$ 足以应对所有网络传输场景，不要总想着对它进行这样那样的修改，协议优化是全局的，交易的，除非是全局标准制定者，否则任何局部的收益都是捣乱。

$\text{TCP}$ 已经利用了沙漏模型端到端所有信息，不能再更多，但一点也不少，在统计意义上，它就是最优的。强如 $\text{Google}$ 这般，$\text{BBR}$ 不也照样歇菜。

浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。