如何在高丢包率的链路上建立低延迟连接？
这是其实通信领域的话题了，低延迟传输有上百种优化方式，上面说的那些冗余码只是很小一部分，不考虑信道容量的冗余编码系统都是在耍流氓，不用等到同信道内跑两套这样的协议你才会发现问题，一套协议再接近信道带宽容量限制时，就会出现指数上升的丢包率，所以不考虑带宽检测的冗余法就是一个残次品。
要系统的解决低延迟传输问题，需要同时在传输层，协议层，路由层，应用层几个方面着手：
传输层带外冗余：弱智重复法
设你要发送的数据为 x1-xn，你实际发送出去的包为 p1-pn，那么比如 Pn = [Xn, Xn-1, Xn-2]，重复前面出现过的 1-2个数据，丢包了你可以随时恢复出来。
传输层带外冗余：异或法
每发四个包 x1-x4，你多发一个冗余包，内容为前面四个包的异或： R = x1 ^ x2 ^ x3 ^ x4，那么本组数据五个数据包（x1-x4, R）中任意丢失一个，都可以从其他四个异或得到。当然，不一定要四个包冗余一个，你可以根据情况和丢包率，两个包或者三个包冗余一个。
传输层带外冗余：解方程法
把每个数据包看成一个整数，要发送 x1-x4 四个包，并不直接发送x，而是将他们进行线性运算得到 y1-y7，然后发送出去：
A1 * x1 + B1 * x2 + C1 * x3 + D1 * x4 = y1 收到
A2 * x1 + B2 * x2 + C2 * x3 + D2 * x4 = y2 收到
A3 * x1 + B3 * x2 + C3 * x3 + D3 * x4 = y3 丢失
A4 * x1 + B4 * x2 + C4 * x3 + D4 * x4 = y4 收到
A5 * x1 + B5 * x2 + C5 * x3 + D5 * x4 = y5 丢失
A6 * x1 + B6 * x2 + C6 * x3 + D6 * x4 = y6 收到
A7 * x1 + B7 * x2 + C7 * x3 + D7 * x4 = y7 丢失
接收方收到一组数据以后，发现y3, y5, y7丢失，得到：
A1 * x1 + B1 * x2 + C1 * x3 + D1 * x4 = y1
A2 * x1 + B2 * x2 + C2 * x3 + D2 * x4 = y2
A4 * x1 + B4 * x2 + C4 * x3 + D4 * x4 = y4
A6 * x1 + B6 * x2 + C6 * x3 + D6 * x4 = y6
如果 y1-y7 在发送的过程中丢失了三个：y3, y5, y7 观察等式。变量任然有4个，参数也任然有四个A1, A2, A4, A6, B?, C?, D? 四个变量，四个等式，那么我们可以通过解方程求出x1-x4，这就是一个矩阵运算和求逆的过程，也就是俗称的 Read-Solomon 冗余码的基本原理（PS: shorthair/long hair 两个库写的很烂呀），实际传输时需要根据网络质量来选择每组数据和冗余包的比例。
传输层网络评估
需要一套比较强大的系统，实时评估当前网络质量（RTT, 丢包率，抖动值，可用带宽），为协议决策提供参考，比如这时一个带宽很大，延迟却很高的信道呢？还是带宽很小，延迟也很小的信道呢？不同的情况对应不同的策略，当前丢包是常规丢包？震荡性丢包？还是接近信道限制出现无可挽回的丢包？再根据当前协议出于什么情况？交互模式还是单向传输模式，来给出最佳的传输策略。不考虑这些情况的协议，都是比较弱智的（比如楼上提到的几种）。
协议层决策模型
根据不同的情况，来推导不同的数据包丢失后，对整体协议的影响，从而通过马科夫决策过程，来找到哪个包丢失的代价最大，以此来指导冗余包的生成过程：
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