src/rncn-link-status-monitor.calc_metric.sh

calc_metric() {
	local filename="/tmp/cost.$1"

	# Ping目标IP地址5分钟，每秒一个ping
	if ! ping_result="`ping -nq -w 300 -i 1 \"$1\"`"; then
		# Node is down...
		rm -f "$filename"
		echo 65535 > "$filename"
		return
	fi

	# 从ping结果中提取平均延迟和丢包率
	avg_delay="`printf %s \"$ping_result\" | sed -En 's#^rtt min/avg/max/mdev = [0-9.]+/([0-9.]+)(/[0-9.]+){2} ms\$#\\1#p'`"
	packet_loss_rate="`printf %s \"$ping_result\" | sed -En 's/.+ ([0-9.]+)% packet loss,.+/\\1/p'`"

	# 设置参数值

	# gamma: 这个参数调整了丢包率的影响，使之成为一个非线性的因素。具体来
	# 说，它决定了丢包率被提升到 delta 次方后的影响强度。通过调整 gamma
	# 可以控制丢包率在整体度量值中的相对权重，从而在某种程度上模拟丢包对网
	# 络性能的实际影响。
	gamma=0.2

	# delta: 这个参数是丢包率影响的非线性调节器。将丢包率提升到 delta 次方
	# 可以让我们模拟丢包率增加对网络性能影响的加速或减速效应。例如，一个较
	# 高的 delta 值意味着随着丢包率的增加delta 量值的贡献将超线性增长，
	# 反映了在丢包率较高时对性能的更大影响。
	delta=3

	# theta: 这个参数直接乘丢包率，代表了丢包本身对延迟的直接加成影响。
	# 这反映了每个百分比的丢包对总延迟的直接贡献，模拟了由于丢包导致的重传
	# 等待时间。通过调整 theta, 我们可以控制丢包率对度量值的线性贡献，
	# 以此来模拟重传对延迟的影响。
	theta=10

	# 以毫秒为单位的延迟阈值，该值以内视为等效。
	fine_grain_delay_step=40

	rm -f "$filename"
	printf %s\\n \
		"metric = $avg_delay + $gamma * ($packet_loss_rate ^ $delta) + $theta * $packet_loss_rate" \
		"scale = 0" \
		"metric = metric / 1 + 1 - (metric % 1 == 0)" \
		"metric = metric / $fine_grain_delay_step + 1" \
		"if(metric > 65535) metric = 65535" \
		"metric" \
			| bc > "$filename"
}