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5分钟读懂拥塞控制

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Bug开发工程师
发布2019-05-05 16:26:53
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发布2019-05-05 16:26:53
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文章被收录于专栏:码农沉思录码农沉思录

大家可能都听说过拥塞控制和流量控制,想必也有一些人可能还分不清拥塞控制和流量控制,进而把他们当作一回事。拥塞控制和流量控制虽然采取的动作很相似,但拥塞控制与网络的拥堵情况相关联,而流量控制与接收方的缓存状态相关联。

也就是说,拥塞控制和流量控制是针对完全不同的问题而采取的措施。今天这篇文章,我们先来讲讲拥塞控制。

一、为何要进行拥塞控制?

为了方便,我们假设主机A给主机B传输数据。

我们知道,两台主机在传输数据包的时候,如果发送方迟迟没有收到接收方反馈的ACK,那么发送方就会认为它发送的数据包丢失了,进而会重新传输这个丢失的数据包。

然而实际情况有可能此时有太多主机正在使用信道资源,导致网络拥塞了,而A发送的数据包被堵在了半路,迟迟没有到达B。这个时候A误认为是发生了丢包情况,会重新传输这个数据包。

结果就是不仅浪费了信道资源,还会使网络更加拥塞。因此,我们需要进行拥塞控制。

二、如何知道网络的拥塞情况?

A与B建立连接之后,就可以向B发送数据了,然而这个时候A并不知道此时的网络拥塞情况如何,也就是说,A不知道一次性连续发送多少个数据包好,我们也把A一次性连续发送多少个数据包称之为拥塞窗口,用N代表此时拥塞窗口的大小吧。

为了探测网络的拥塞情况,我们可以采取以下两种策略:

1、先发送一个数据包试探下,如果该数据包没有发生超时事件(也就是没有丢包)。那么下次发送时就发送2个,如果还是没有发生超时事件,下次就发送3个,以此类推,即N = 1, 2, 3, 4, 5.....

(图可能画的不大形象,,,,)

2、一个一个增加实在是太慢了,所以可以刚开始发送1个,如果没有发生超时时间,就发送2个,如果还是没有发送超时事件就发送4个,接着8个...,用翻倍的速度类推,即 N = 1, 2, 4, 8, 16...

无论是第一种方法还是第二种方法,最后都会出现瓶颈值。不过这里值得注意的是,第一种情况的增长速率确实有点慢,但是第二种情况以指数增长,增长速度有点太快了,可能一下子就到瓶颈值了。

为了解决这个过慢或过快的问题,我们可以把第一种方法和第二种方法结合起来。也就是说,我们刚开始可以以指数的速度增长,增长到某一个值,我们把这个值称之为阈值吧,用变量ssthresh代替。当增长到阈值时,我们就不在以指数增长了,而是一个一个线性增长。

所以最终的策略是:前期指数增长,到达阈值之后,就以一个一个线性的速度来增长。

(注:8之后其实是直线的,那里只是弯曲了一下)

我们也把指数增长阶段称之为慢启动,线性增长阶段称之为拥塞避免

三、到了瓶颈值之后怎么办?

无论是指数增长还是一个一个增长,最终肯定会出现超时事件,总不可能无限增长吧。当出现超时事件时,我们就认为此时网络出现了拥塞了,不能再继续增长了。我们就把这个时候的N的值称之为瓶颈值吧,用MAX这个字母来代替吧,即最大值。

注:这里再次提醒阈值过后是一个一个线性增长,图中之所以弯曲是因为我画图原因导致的。

当达到最大值MAX之后,我们该怎么办呢?

当到达最大值之后我们采取的策略是这样的:

我们就回到最初的最初的状态,也就是说从1,2,4,8.....开始,不过这个时候我们还会把ssthresh调小,调为MAX值的一半,即ssthresh = MAX / 2。

图中阈值为8,瓶颈值是14;超时事件发生后,阈值为14 / 2 = 7。

四、超时事件就一定是网络拥塞?

超时事件发送就一定是网络出现了拥堵吗?其实也有可能不是出现了网络拥堵,有可能是因为某个数据包出现了丢失或者损害了,导致了这个数据包超时事件发生了

为了防止这种情况,我们是通过冗余ACK来处理的。我们都知道,数据包是有序号的,如果A给B发送M1, M2, M3, M4, M5...N个数据包,如果B收到了M1, M2, M4....却始终没有收到M3,这个时候就会重复确认M2,意在告诉A,M3还没收到,可能是丢失了。

当A连续收到了三个确认M2的ACK,且M3超时事件还没发生。A就知道M3可能丢失了,这个时候A就不必等待M3设置的计时器到期了,而是快速重传M3。并且把ssthresh设置为MAX的一半,即ssthresh = MAX/2,但是这个时候并非把控制窗口N设置为1,而是让N = ssthresh,N在一个一个增长。

我们也把这种情况称之为快速恢复。而这种具有快速恢复的TCP版本称之为TCP Reno。

还有另外一种TCP版本,无论是收到三个相同的ACK还是发生超时事件,都把拥塞窗口的大小设为1,从最初状态开始,这种版本的TCP我们称之为TCP Tahoe。

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原始发表:2019-01-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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