- 先说结论：平台差异来自哪里？
- 测试思路与环境说明
- 测量指标
- 各平台关键差异解析
- Linux（桌面/服务器）
- Windows
- macOS
- Android
- iOS
- 实际案例亮点
- 为什么差异会这么大？深入几个技术点
- 1. 用户态 vs 内核态转发
- 2. 加密与 CPU 加速
- 3. UDP 支持与 NAT/MTU 处理
- 4. 应用层实现差异
- 实用结论（面向技术爱好者）
- 未来趋势与观察
先说结论：平台差异来自哪里？
在对 Windows、macOS、Linux、Android、iOS 五个平台进行 Shadowsocks 实测后，结论并非单纯“某平台更快”。性能受多重因素影响：本机网络栈、路由实现（用户态 vs 内核态）、加密方式、客户端实现细节以及平台对 sockets/UDP 的限制都会显著改变体验。总体趋势是：在同等硬件与同一服务端条件下，Linux 桌面与高权限的 Android（使用 TUN）通常能稳定提供较高吞吐；macOS 在 TCP 性能上表现优秀但对 UDP/多路复用有时略逊；Windows 则受 NDIS 与防火墙影响较多；iOS 受平台限制和 App 沙箱影响，在长连接与并发场景下常见瓶颈。
测试思路与环境说明
为了可比性，测试保持以下要点：
- 同一 VPS 作为服务端（公网带宽充足、CPU 稳定）；
- 全平台尽量使用同一版本的 AEAD 加密（例如 chacha20-ietf-poly1305），并禁用额外的插件或 mux；
- 使用相同的网络条件（同一 Wi‑Fi、同一路由器），并在多次测试取平均；
- 关注三类场景：短连接网页加载（大量小请求）、大文件下载（单流吞吐）和并发多连接（并行流量）。
测量指标
关注的主要指标为：
- 下载/上传吞吐（Mbps）；
- 连接建立延迟（RTT 增益/开销）；
- 丢包率与重传情况；
- CPU 占用与电池/温度影响（移动设备）。
各平台关键差异解析
Linux（桌面/服务器）
Linux 在网络栈和内核可控性上占优势。用户可以通过 TUN/TAP、iptables 或 nftables 做细粒度控制。常见 Shadowsocks 客户端在 Linux 上可以选择使用负责底层 UDP/TCP 转发的高性能库（如 libsodium + 事件驱动框架），这使得在单流大吞吐场景下，Linux 往往能接近服务端的带宽上限。
Windows
Windows 的网络模型与驱动层（NDIS）以及防火墙策略会引入额外的延迟和 CPU 开销。很多 Windows 客户端使用 Windows Socket 或 WinPcap/NPCap 实现分流，这在并发大量短连接时会带来瓶颈。此外，某些防病毒软件对 TLS/流量分析的干预也会显著影响性能。
macOS
macOS 的 TCP 堆栈在短连接与延迟敏感场景表现良好，Safari/系统 DNS 缓存优化也利于网页加载。但苹果对网络扩展（Network Extension）和私有 API 的限制导致第三方客户端必须使用 NEPacketTunnelProvider 等沙箱化方案，这在一定程度上影响了 UDP 性能与低延迟随机 I/O。
Android
Android 性能分化明显：老旧设备因 CPU 与内核实现限制吞吐较低；而新设备若使用 TUN 模式（需要创建虚拟网卡）且客户端实现良好，可获得接近 Linux 的表现。注意 ROM 厂商定制的网络优化或省电策略可能在后台场景下终止客户端进程，影响长期稳定性。
iOS
iOS 的 App 沙箱、严格的系统调用限制和对后台网络的管控，使得 Shadowsocks 在移动端更难发挥。使用 NEPacketTunnelProvider 的客户端可以做到功能完整，但在高并发场景下容易出现策略性降速与连接被系统中止。此外，iOS 对 UDP 的支持与多路复用能力相对保守，导致下载/上传峰值通常低于同级 Android 设备。
实际案例亮点
在一次典型测试中，同一服务端、同一 Wi‑Fi 下：
- Linux PC（有线）在单流下载中峰值接近服务端带宽上限，且 CPU 占用低；
- macOS 在网页加载延迟上优于 Windows，首屏响应更快；
- Windows 在并发 50+ 小流量请求时出现明显丢包与重传，导致整体体验下降；
- 高端 Android（TUN）在多流和移动场景下表现稳定，但在后台节电策略下偶有连接中断；
- iOS 在多并发连接下吞吐受限，且长时间下载比 Android 更易降速。
为什么差异会这么大？深入几个技术点
1. 用户态 vs 内核态转发
内核态处理（如通过 iptables/nftables + TUN 驱动）在包处理上更高效，能减少上下文切换。多数 Linux 实现能利用这一点，而部分 Windows/macOS 客户端更多依赖用户态转发，带来额外延迟。
2. 加密与 CPU 加速
AEAD 算法（如 chacha20-poly1305、aes-gcm）在不同平台上有不同的硬件加速支持。x86/x64 平台支持 AES-NI，移动平台则可能依赖 ARM Crypto Extensions；若客户端或运行时没有启用向量化/硬件加速，加密开销会成为瓶颈。
3. UDP 支持与 NAT/MTU 处理
Shadowsocks 在 UDP 代理场景对平台的 UDP 处理能力要求高。MTU 丢包、分片策略、以及系统如何处理不完整 UDP 包会直接影响稳定性和重传频次，进而拉低有效吞吐。
4. 应用层实现差异
不同客户端对连接池、并发复用、DNS 预解析和缓存策略的实现差异，是用户体验差别的重要来源。良好的客户端会在短连接场景中通过连接复用与 DNS 缓存显著降低延迟。
实用结论（面向技术爱好者）
如果目标是追求最大单流带宽和稳定性，优先选择 Linux（桌面/路由）或具备 TUN 权限的 Android 高端设备；在注重网页加载延迟与系统整合的情况下，macOS 提供很好的体验；Windows 需要注意防火墙/杀软配置以免拖慢性能；iOS 则在受限环境下更适合轻量使用而非高并发大流量场景。
未来趋势与观察
随着 AEAD 算法广泛落地与移动 SoC 加密单元的普及，纯加密开销会逐步下降，平台间差异会更多地聚焦在内核网络处理能力与客户端实现优化上。同时，更多服务端/客户端对多路复用、QUIC 等协议的支持，可能在未来显著改善高延迟与并发场景的表现。
对技术爱好者而言，关注客户端实现的细节（是否启用硬件加速、是否在内核态尽量减少上下文切换、是否有合理的连接复用策略）比单纯选择平台更能提升实际体验。
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