拥塞控制机制有哪些?_拥塞控制的一般原理「建议收藏」

篇首语

• 本篇文章是我发布的首篇博客，有点小激动，如有不当之处欢迎大佬们指正。都说发博客只有一次和无数次，我希望把握好这个契机，从今以后努力学习研究，写出更多有用的资料与大家共享。
• Copa 篇分为四个部分，前三部分为论文分析，分别是机制概述、机制合理性证明、实验实战检验，第四部分则为本人的一些归纳与推演，应该可以说是全网最全的长文了，干货满满，希望大家喜欢！

目标速率

$${\lambda }_t=\frac{1}{\delta \cdot d_q}$$
由 $ U = log \lambda – \delta log d $ 推出（最大化U）

• $\lambda$ 表示流的平均吞吐量
• $d$ 表示各包时延（$d=d_{total}-d_{prop}$）
  • $d_q$ 表示各包排队时延（$d_q=d-d_{trans}$）
• $\delta$ 实际表示愿意牺牲低时延到什么程度以保障高带宽，越高表示越不愿意牺牲时延

注意：

• ${\delta }^{-1}$ 单位是MTU大小的数据包数量
• ${\lambda }_t$ 是根据一个RTT前发出的包带回的参数计算的 $d_q$ 来估算得出的，因此具有一个 RTT 的延迟

参数测算机制

每个时间窗口 $\tau =srtt/2$ 测算以下参数：

RTT

$$RTTstanding$$

• 取最小的RTT，作为时间窗口内估计的包对应内含排队时延的RTT值，这样选是为了保障面对 ACK compresion 和 network jitter 时的鲁棒性。
  • 因为这些问题会增加 RTT 而让发送端误以为数据传输路径上存在排队导致更长的 RTT；
  • 当然，ACK compresion 可由反向路径上的排队和无线链路引起。
• $srtt$ 是标准平滑RTT估计值，使用标准TCP指数加权移动平均估计量的当前值

每个 ACK 到达时测算以下参数：

发送速率（平均意义上）

$$\lambda =\frac{cwnd}{RTTstanding}$$

• $cwnd$是时间窗口，用以限制 in-flight packets 的数量上限

Copa 使用了 pacing 技术以防止 packet bursts，并且保证瓶颈处包到达呈现泊松分布（流越多越精确）

• $rat{e}_{pacing}=2\cdot \frac{cwnd}{RTTstanding}$ （单位是 pkt per sec）
• 设置为 $\lambda$ 的两倍是为了为 pacing 中的不完美提供容纳空间，如果正好等于$\lambda$ 则实际上发送速率会比预期更低。

排队时延

$$d_q=RTTstanding-RTTmin$$

• $RTTmin$ 是在较长的一段时间周期内的最小的RTT观测量，文中选取的时间周期为10秒
  • 因为这是流启动的时间，并且也是处理路径改变可能导致的路径最小RTT改变的问题的时间。

速度控制机制

默认模式：动态调整拥塞窗口以调节速度

流启动时的慢启动机制，每个 RTT 执行：

• 每个 RTT 倍增 cwnd 直到 $\lambda \ge {\lambda }_t$

虽然 $v$ 也允许倍增，但这个常数太小了，因此 Copa 采用显示慢启动以保证 Copa 有一个更大的初始 cwnd

每个 ACK 到达时执行:

• 更新$srtt$ ，如果是一个时间窗口的结束，则更新$d_q$、$RTTstanding$
• 更新 ${\lambda }_t$ ，计算当前 $\lambda$
• $cwnd$ 调整方案
  • 如果 $\lambda \le {\lambda }_t$ ，则 $cwnd+=\frac{v}{\delta \cdot cwnd}$
  • 如果 $\lambda >{\lambda }_t$ ，则 $cwnd-=\frac{v}{\delta \cdot cwnd}$

  注：经过一个RTT（发送完一个 $cwnd$ 的量的数据包）$cwnd$ 变化 $\frac{v}{\delta \cdot cwnd}$

• $v\&direction$ 调整方案（$v$ 是速率参数，用以加速收敛，初始为1；$direction$ 表征判断窗口变化方向，用以调整 $v$）
  • 如果是一个拥塞窗口的结束（即每一个RTT），则判断当前$cwnd$ 大小和上一 $cwnd$ 大小，如果增大，则 $direction$ 设置为 $up$ ，否则设置为 $down$ 。
  • 如果 $direction$ 保持三个 RTT 不变，则将 $v$ 翻一倍，否则重新设置为 1

  在稳定状态下保证 $v=1$ ，而在非稳定状态下加速发送速率收敛

竞争模式：动态调整 $\delta$ 以与缓冲挤占型算法竞争

在默认模式下 $\delta =0.5$，而竞争模式下 $\delta \le 0.5$ ，并且动态调整以匹配典型缓冲挤占型算法的烈度

根据 $\delta$ 的含义，这实际上是 Copa 在面对缓冲挤占型竞争对手时愿意牺牲低时延以保障高吞吐量。

• Copa 不断侦测缓冲挤占型竞争对手的存在，以控制默认模式和竞争模式的切换

侦测方案（模式转换器）

• 这里利用了 Copa 的一个关键特性——当多条有相近 RTT 的 Copa 流共享一个瓶颈时，队列每5个RTT会清空一次，而与缓冲挤占型队列共存时则队列不会依次规律清空。
• 因此侦测方案的核心在于检测 5RTT 内的队列是否清空
  • 判断标准：（第五个RTT）是否存在排队时延低于（前四个RTT）速率振荡值的10%
    $d_q<0.1\cdot (RTTmax-RTTmin)$
    • RTTmax 指的是前四个RTT测量值中的最大值。这使得 Copa 可以依据当前网络短时的 RTT 振荡差额准确估量“几乎清空”这个概念
  • 采取行动：侦测到对应流，则使 Copa 处于竞争模式，否则使 Copa 处于默认模式。

  作者承认可能因为种种原因出现误判（误判存在或不存在）

竞争方案

• 调整 ${\delta }^{-1}$ 以模拟相应的缓冲挤占型流
  • 论文作者实现的方案是依据丢包情况使用 AIMD 方式调整 ${\delta }^{-1}$

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