tcp协议随笔

本文详细介绍了TCP协议中用于防止网络拥塞的几种关键算法,包括慢开始算法、拥塞避免算法、快重传算法和快恢复算法。这些算法通过动态调整发送速率来确保网络资源的有效利用。

1、滑动窗口:为了避免网络拥塞,滑动窗口里已发送但未收到ack确认的消息,收到ack后,发送消息的窗口往前移以便发送新的数据。 这个过程就是滑动窗口

2、为了避免网络拥塞,发送端的发送速度由(接收窗口和拥塞窗口大小决定,发送端窗口大小取两者最小值)

a、慢开始算法:tcp连接后拥塞窗口为1,然后每次收到消息确认后 指数增加(不断乘以2),当拥塞窗口的值达到慢开始门限时,改用拥塞避免算法

b、拥塞避免算法:此时达到慢开始门限的拥塞窗口加法增长(每次加1),直到当消息包出现超时的情况后。就将慢开始门限的值设置为此时的拥塞窗口的1/2 。

然后拥塞窗口值设为1,重新回到  慢开始算法,重复上面ab的过程。

如下图:


            注:该图引用自http://blog.youkuaiyun.com/zjf280441589/article/details/44940475


3、快重传算法和快恢复算法

快重传和快恢复是对慢开始和拥塞避免算法的改进

a、快重传算法:当发送发连续收到三个重复的ack报文后,直接重传对方未收到的报文,而不用等超时时间到。(收到三个重复的ack,代表接收方收到了乱序的数据包,三个重复的ack信息代表原本应该接收到的消息,提示发送方快重传)

b、快恢复算法:当发送发连续收到三个重复的ack报文后,

就将慢开始门限的值设置为此时的拥塞窗口的1/2 。

同时将拥塞窗口值重新设为新的慢开始门限,因为此时拥塞窗口达到慢开始门限了,所以马上进入拥塞避免算法。




总结:慢开始算法、拥塞避免算法,快重传算法,快恢复算法 的运用都是根据网络拥塞情况,动态调节自身的发包速度,使得发包速度和网络及接收窗口最大程度上的匹配。


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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