┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    应用层策略引擎 (Policy Engine)            │
│  场景识别 → 策略选择 → 参数下发 → 效果评估 → 在线学习         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    传输层自适应控制器 (Adaptive Controller)  │
│  多信号融合估计器 → 动态响应函数 → 公平性仲裁器 → 码率输出    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    网络层信号采集 (Signal Collector)         │
│  ECN 计数/模式 → RTT 样本 → 丢包模式 → 队列延迟推断          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

// 伪代码：ECN 语义解码
enum class EcnSemantics { UNKNOWN, CLASSIC, L4S, MIXED };

EcnSemantics DecodeEcnSemantics(const EcnCounters& cnt, const RttSamples& rtt) {
    double ce_ratio = cnt.ce / (cnt.ect0 + cnt.ect1 + cnt.ce + 1e-6);
    double ect1_ratio = cnt.ect1 / (cnt.ect0 + cnt.ect1 + 1e-6);
    double rtt_var = ComputeVariance(rtt.recent_100_samples);
    
    // 启发式规则 + 轻量分类器
    if (ect1_ratio > 0.6 && ce_ratio < 0.1 && rtt_var < 1.0) return EcnSemantics::L4S;
    if (ce_ratio > 0.3 && ect1_ratio < 0.1) return EcnSemantics::CLASSIC;
    if (ce_ratio > 0.15 && ect1_ratio > 0.15) return EcnSemantics::MIXED;
    return EcnSemantics::UNKNOWN;
}

text{Classic:} & beta_C cdot p_{CE} cdot r_{target} \
text{L4S:} & beta_L cdot (p_{CE} + kappa cdot p_{ECT1}) cdot r_{target} \
text{MIXED:} & omega cdot R_{Classic} + (1-omega) cdot R_{L4S}

{
  "type": "fair-share-hint",
  "flow_id": "webrtc-video-main",
  "ecn_semantics": "CLASSIC",
  "min_share_mbps": 2.5,
  "priority": "HIGH",
  "timestamp": 1699900000123
}

// modules/congestion_controller/adaptive_ecn/ecn_accountant.h
#pragma once
#include <atomic>
#include <array>
#include <cstdint>

namespace webrtc {

// ECN 代码点定义 (RFC 3168 / RFC 8311)
enum class EcnCodepoint : uint8_t { NotEct = 0b00, Ect0 = 0b10, Ect1 = 0b01, Ce = 0b11 };

// 单生产者(网络线程) - 单消费者(控制线程) 无锁计数器
class AlignedEcnCounters {
 public:
  // 网络线程调用：极低开销原子累加
  inline void OnPacketReceived(EcnCodepoint ecn) {
    // 使用 relaxed 内存序，仅保证原子性，不保证顺序，由快照时 acquire 同步
    counters_[static_cast<uint8_t>(ecn)].fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
    total_packets_.fetch_add(1, std::memory_order_relaxed);
  }

  // 控制线程调用：获取一致性快照并重置
  struct Snapshot {
    uint64_t ect0, ect1, ce, not_ect, total;
    uint64_t timestamp_us; // 采样时刻，用于计算速率
  };
  
  Snapshot TakeSnapshot() {
    Snapshot snap;
    // acquire 语义确保看到网络线程所有 relaxed 写入
    snap.ect0     = counters_[0].exchange(0, std::memory_order_acquire);
    snap.ect1     = counters_[1].exchange(0, std::memory_order_acquire);
    snap.ce       = counters_[2].exchange(0, std::memory_order_acquire);
    snap.not_ect  = counters_[3].exchange(0, std::memory_order_acquire);
    snap.total    = total_packets_.exchange(0, std::memory_order_acquire);
    snap.timestamp_us = rtc::TimeMicros();
    return snap;
  }

 private:
  // 64 字节缓存行对齐，防止伪共享
  alignas(64) std::array<std::atomic<uint64_t>, 4> counters_{};
  alignas(64) std::atomic<uint64_t> total_packets_{0};
};

}  // namespace webrtc

// modules/congestion_controller/adaptive_ecn/semantics_inferrer.h
namespace webrtc {

enum class EcnSemantics { kUnknown, kClassic, kL4S, kMixed, kEcnBleached };

struct NetworkContext {
  double rtt_var_ms;          // RTT 方差 (EWMA, alpha=0.9)
  double ce_ratio;            // CE / (ECT0+ECT1+CE)
  double ect1_ratio;          // ECT1 / (ECT0+ECT1)
  double marking_rate;        // (ECT0+ECT1+CE) / Total
  bool   in_startup_probe;    // 是否处于启动探测期
};

class SemanticsInferrer {
 public:
  // 状态迁移表：当前状态 x 观测特征 -> 下一状态
  EcnSemantics Update(const NetworkContext& ctx) {
    // 1. 优先级最高：ECN 被漂白 (中间设备清洗)
    if (ctx.marking_rate < 0.001 && ctx.in_startup_probe) {
      return state_ = EcnSemantics::kEcnBleached;
    }
    
    // 2. L4S 特征强：高 ECT1、低 CE、低抖动
    if (ctx.ect1_ratio > 0.6 && ctx.ce_ratio < 0.1 && ctx.rtt_var_ms < 1.5) {
      return state_ = EcnSemantics::kL4S;
    }
    
    // 3. Classic 特征强：高 CE、低 ECT1
    if (ctx.ce_ratio > 0.25 && ctx.ect1_ratio < 0.1) {
      return state_ = EcnSemantics::kClassic;
    }
    
    // 4. 混合区：滞回判决，防止震荡
    if (state_ == EcnSemantics::kMixed) {
      // 维持混合态，除非强特征出现
      if (ctx.ect1_ratio > 0.7) return state_ = EcnSemantics::kL4S;
      if (ctx.ce_ratio > 0.35)  return state_ = EcnSemantics::kClassic;
      return EcnSemantics::kMixed;
    }
    
    // 5. 初始/未知态：进入混合态观察
    return state_ = EcnSemantics::kMixed;
  }

  // 供单测注入的状态重置
  void ResetForTesting(EcnSemantics s) { state_ = s; }

 private:
  EcnSemantics state_ = EcnSemantics::kUnknown;
};

}  // namespace webrtc

// modules/congestion_controller/goog_cc/goog_cc_network_controller.cc
void GoogCcNetworkController::OnTransportPacketsFeedback(
    const TransportPacketsFeedback& msg) {
  // ... 现有丢包/延迟处理逻辑保持不变 ...
  
  // 【新增】自适应 ECN 处理分支
  if (adaptive_ecn_enabled_ && ecn_accountant_) {
    auto snapshot = ecn_accountant_->TakeSnapshot();
    NetworkContext ctx = BuildContext(snapshot, rtt_tracker_);
    
    EcnSemantics semantics = semantics_inferrer_.Update(ctx);
    
    // 动态计算响应参数
    AdaptiveEcnParams params = param_generator_.Generate(semantics, ctx, 
                                                         fairness_arbiter_.GetWeight());
    
    // 将 ECN 信号转换为等效丢包率/延迟信号，喂入现有 GCC 估计器
    // 核心公式：equivalent_loss = f(CE, ECT1, semantics)
    double equivalent_loss = ComputeEquivalentLoss(snapshot, params);
    double equivalent_delay_gradient = ComputeEquivalentDelayGradient(snapshot, params);
    
    // 复用现有接口，零侵入
    bandwidth_estimator_->UpdateEcnSignal(equivalent_loss, equivalent_delay_gradient);
    
    // 上报遥测
    metrics_exporter_.OnEcnSemanticsUpdate(semantics, params, snapshot);
  }
}

v=0
o=- 1234567890 1 IN IP4 192.0.2.1
s=Adaptive-ECN Video Conference
t=0 0
m=video 49170 RTP/SAVPF 96 97
c=IN IP4 192.0.2.1
a=rtcp:49171 IN IP4 192.0.2.1
a=rtpmap:96 VP8/90000
a=rtpmap:97 rtx/90000
a=fmtp:97 apt=96
; 【核心扩展】ECN 语义能力集与协商结果
a=ecn-semantics:capabilities=classic,l4s; negotiated=l4s; fallback=classic
; 【核心扩展】公平份额承诺 (单位: kbps)
a=fair-share:min_guaranteed=1500; target_share=3000; priority=high
a=rtcp-fb:96 goog-remb
a=rtcp-fb:96 transport-cc
a=rtcp-fb:96 ecn
a=extmap:1 urn:ietf:params:rtp-hdrext:transport-wide-cc-01
a=extmap:2 urn:ietf:params:rtp-hdrext:ecn-marking-00  ; ECN 标记回显扩展

 0                   1                   2                   3
 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|BT=TBD       |  Block Length   |           SSRC                |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|                    Begin Seq (Extended)                       |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|         End Seq               |  ECT(0) Counter (24 bits)     |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|     ECT(1) Counter (24 bits)  |     CE Counter (24 bits)      |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|   Not-ECT Counter (24 bits)   |  Dup/Reorder Counter (8 bits) |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|   Inferred Semantics (8 bits) |   Reserved (24 bits)          |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+

// fair_share_control.proto
syntax = "proto3";
package webrtc.adaptive_ecn;

message FairShareHint {
  string flow_id = 1;                 // 对应 RTP SSRC 或 MID
  EcnSemantics semantics = 2;         // 当前流检测到的语义
  uint32 min_share_bps = 3;           // 硬性最小保障
  uint32 target_share_bps = 4;        // 期望份额
  Priority priority = 5;              // HIGH/LOW (屏幕共享/主视频优先)
  uint64 timestamp_ms = 6;            // 发送时间戳
  uint32 rtt_estimate_ms = 7;         // 当前 RTT 估计
}

message AllocationDecision {
  repeated FlowAllocation flows = 1;  // 所有流的最终分配结果
  uint32 total_available_bps = 2;     // 瓶颈带宽估计
  uint64 decision_id = 3;             // 单调递增决策 ID
  uint64 timestamp_ms = 4;
}

message FlowAllocation {
  string flow_id = 1;
  uint32 allocated_bps = 2;           // 强制生效的目标码率
  bool is_enforced = 3;               // true=强制限流, false=建议值
}

struct NetworkFingerprint {
  std::string network_id_hash;      // SHA256(PLMN|SSID|BSSID) 前 16 字节
  EcnSemantics dominant_semantics;  // 历史主导语义
  double confidence;                // 置信度 [0,1]
  uint32 typical_rtt_ms;            // 典型 RTT 基线
  uint32 typical_capacity_kbps;     // 典型容量基线
  int64 last_seen_ts;               // 最后观测时间
};

void OnNetworkChanged(NetworkHandle new_network) {
  auto fingerprint = fingerprint_db_.Lookup(new_network);
  
  if (fingerprint && fingerprint->confidence > 0.7) {
    // 【热启动】直接注入先验知识
    semantics_inferrer_.PrimeState(fingerprint->dominant_semantics);
    bandwidth_estimator_.SetInitialBitrate(fingerprint->typical_capacity_kbps * 0.8);
    rtt_tracker_.SetBaseline(fingerprint->typical_rtt_ms);
    
    // 标记为 "Fast Convergence Mode"，放大学习率
    adaptive_controller_.EnterFastConvergenceMode(/*duration_ms=*/3000);
  } else {
    // 【冷启动】标准探测流程
    semantics_inferrer_.Reset();
    adaptive_controller_.EnterProbeMode();
  }
  
  // 保留跨网络的公平性仲裁权重，避免抢占/被饿死
  fairness_arbiter_.PreserveWeightAcrossHandover();
}

bool ValidateEcnConsistency(const PathStats& path_a, const PathStats& path_b) {
  // 同一瓶颈链路下，不同路径的 CE 比率应高度相关
  double ce_corr = Correlation(path_a.ce_rate_history, path_b.ce_rate_history);
  // 语义推断结果应一致
  bool semantics_match = (path_a.semantics == path_b.semantics);
  
  return ce_corr > 0.8 && semantics_match;
}
// 不一致时：降低 ECN 信号权重，提高延迟/丢包信号权重

graph TD
    A[症状: 视频卡顿率飙升] --> B{ECN 语义分布异常?}
    B -- 是 --> C[检测到 Large Mixed Ratio]
    C --> D{公平性指数下降?}
    D -- 是 --> E[根因: L4S/Classic 博弈失衡]
    E --> F[动作: 调整 Fair Share 权重 / 强制降级 Classic]
    D -- 否 --> G[根因: 单流拥塞控制参数失配]
    G --> H[动作: 触发在线学习参数重训]
    B -- 否 --> I[检测到 ECN Bleached 比例升高]
    I --> J[根因: 中间设备清洗 ECN 位]
    J --> K[动作: 切换非 ECN 模式 / 运维工单推送网络团队]