计算机网络之TCP拥塞控制

[计算机网络] 拥塞控制 TCP的拥塞窗口cwnd大小与传输轮次n的关系如表T-5-39所示; (1)试画出如教材的图5-25所示的拥塞窗口与传输轮次的关系曲线。 (2)指明TCP工作在慢开始阶段的时间间隔。 (3)指明TCP工作在拥塞避免阶段的时间间隔。 (4)在第16轮次和第22轮次之后发送方是通过收到三个重复的确认,还是通过超时检测到丢失了报文段? (5)在第1轮次、第18轮次和第24轮次发送时,门限ssthresh分别被设置为多大? (6)在第几轮次发送出第70个报文段? (7)假定在第26轮次之后收到了三个重复的确认,因而 阅读详情

1.引言

    计算机网络中的带宽、交换结点中的缓存和处理机等,都是网络的资源。在某段时间,若对网络中某一资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分,网络的性能就会变坏。这种情况就叫做拥塞。
    拥塞控制就是防止过多的数据注入网络中,这样可以使网络中的路由器或链路不致过载。拥塞控制是一个全局性的过程,和流量控制不同,流量控制指点对点通信量的控制。

2.慢开始与拥塞避免

    发送方维持一个叫做拥塞窗口cwnd(congestion window)的状态变量。拥塞窗口的大小取决于网络的拥塞程度,并且动态地在变化。发送方让自己的发送窗口等于拥塞窗口,另外考虑到接受方的接收能力,发送窗口可能小于拥塞窗口。
    慢开始算法的思路就是,不要一开始就发送大量的数据,先探测一下网络的拥塞程度,也就是说由小到大逐渐增加拥塞窗口的大小。
    这里用报文段的个数的拥塞窗口大小举例说明慢开始算法,实时拥塞窗口大小是以字节为单位的。如下图:
在这里插入图片描述
    当然收到单个确认但此确认多个数据报的时候就加相应的数值。所以一次传输轮次之后拥塞窗口就加倍。这就是乘法增长,和后面的拥塞避免算法的加法增长比较。
    为了防止cwnd增长过大引起网络拥塞,还需设置一个慢开始门限ssthresh状态变量。ssthresh的用法如下:
当cwnd<ssthresh时,使用慢开始算法。

当cwnd>ssthresh时,改用拥塞避免算法。

当cwnd=ssthresh时,慢开始与拥塞避免算法任意。

    拥塞避免算法让拥塞窗口缓慢增长,即每经过一个往返时间RTT就把发送方的拥塞窗口cwnd加1,而不是加倍。这样拥塞窗口按线性规律缓慢增长。
    无论是在慢开始阶段还是在拥塞避免阶段,只要发送方判断网络出现拥塞(其根据就是没有收到确认,虽然没有收到确认可能是其他原因的分组丢失,但是因为无法判定,所以都当做拥塞来处理),就把慢开始门限设置为出现拥塞时的发送窗口大小的一半。然后把拥塞窗口设置为1,执行慢开始算法。如下图:
在这里插入图片描述
再次提醒这里只是为了讨论方便而将拥塞窗口大小的单位改为数据报的个数,实际上应当是字节。

3.快重传和快恢复

快重传要求接收方在收到一个失序的报文段后就立即发出重复确认(为的是使发送方及早知道有报文段没有到达对方)而不要等到自己发送数据时捎带确认。快重传算法规定,发送方只要一连收到三个重复确认就应当立即重传对方尚未收到的报文段,而不必继续等待设置的重传计时器时间到期。如下图:
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快重传配合使用的还有快恢复算法,有以下两个要点:

①当发送方连续收到三个重复确认时,就执行“乘法减小”算法,把ssthresh门限减半。但是接下去并不执行慢开始算法。

②考虑到如果网络出现拥塞的话就不会收到好几个重复的确认,所以发送方现在认为网络可能没有出现拥塞。所以此时不执行慢开始算法,而是将cwnd设置为ssthresh的大小,然后执行拥塞避免算法。如下图:
在这里插入图片描述

4.随机早期检测RED

以上的拥塞避免算法并没有和网络层联系起来,实际上网络层的策略对拥塞避免算法影响最大的就是路由器的丢弃策略。在简单的情况下路由器通常按照先进先出的策略处理到来的分组。当路由器的缓存装不下分组的时候就丢弃到来的分组,这叫做尾部丢弃策略。这样就会导致分组丢失,发送方认为网络产生拥塞。更为严重的是网络中存在很多的TCP连接,这些连接中的报文段通常是复用路由路径。若发生路由器的尾部丢弃,可能影响到很多条TCP连接,结果就是这许多的TCP连接在同一时间进入慢开始状态。这在术语中称为全局同步。全局同步会使得网络的通信量突然下降很多,而在网络恢复正常之后,其通信量又突然增大很多。
为避免发生网路中的全局同步现象,路由器采用随机早期检测(RED:randomearly detection)。该算法要点如下:
使路由器的队列维持两个参数,即队列长队最小门限min和最大门限max,每当一个分组到达的时候,RED就计算平均队列长度。然后分情况对待到来的分组:

①平均队列长度小于最小门限——把新到达的分组放入队列排队。

②平均队列长度在最小门限与最大门限之间——则按照某一概率将分组丢弃。

③平均队列长度大于最大门限——丢弃新到达的分组。
在这里插入图片描述
以概率p随机丢弃分组,让拥塞控制只在个别的TCP连接上执行,因而避免全局性的拥塞控制。
RED的关键就是选择三个参数最小门限、最大门限、丢弃概率和计算平均队列长度。平均队列长度采用加权平均的方法计算平均队列长度,这和往返时间(RTT)的计算策略是一样的。
在这里插入图片描述
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为了防止网络的拥塞现象,TCP提出了一系列的拥塞控制机制。最初由V. Jacobson在1988年的论文中提出的TCP的拥塞控制由“慢启动(Slow start)”和“拥塞避免(Congestion avoidance)”组成,后来TCP Reno版本中又针对性的加入了“快速重传(Fast retransmit)”、“快速恢复(Fast Recovery)”算法,再后来在TCP NewReno中又对“快速恢复”算法进行了改进,近些年又出现了选择性应答( selective acknowledgement,SACK)算法,还有其他方面的大大小小的改进,成为网络研究的一个热点。

TCP的拥塞控制主要原理依赖于一个拥塞窗口(cwnd)来控制,在之前我们还讨论过TCP还有一个对端通告的接收窗口(rwnd)用于流量控制。窗口值的大小就代表能够发送出去的但还没有收到ACK的最大数据报文段,显然窗口越大那么数据发送的速度也就越快,但是也有越可能使得网络出现拥塞,如果窗口值为1,那么就简化为一个停等协议,每发送一个数据,都要等到对方的确认才能发送第二个数据包,显然数据传输效率低下。TCP的拥塞控制算法就是要在这两者之间权衡,选取最好的cwnd值,从而使得网络吞吐量最大化且不产生拥塞。

由于需要考虑拥塞控制和流量控制两个方面的内容,因此TCP的真正的发送窗口=min(rwnd, cwnd)。但是rwnd是由对端确定的,网络环境对其没有影响,所以在考虑拥塞的时候我们一般不考虑rwnd的值,我们暂时只讨论如何确定cwnd值的大小。关于cwnd的单位,在TCP中是以字节来做单位的,我们假设TCP每次传输都是按照MSS大小来发送数据的,因此你可以认为cwnd按照数据包个数来做单位也可以理解,所以有时我们说cwnd增加1也就是相当于字节数增加1个MSS大小。

慢启动:最初的TCP在连接建立成功后会向网络中发送大量的数据包,这样很容易导致网络中路由器缓存空间耗尽,从而发生拥塞。因此新建立的连接不能够一开始就大量发送数据包,而只能根据网络情况逐步增加每次发送的数据量,以避免上述现象的发生。具体来说,当新建连接时,cwnd初始化为1个最大报文段(MSS)大小,发送端开始按照拥塞窗口大小发送数据,每当有一个报文段被确认,cwnd就增加1个MSS大小。这样cwnd的值就随着网络往返时间(Round Trip Time,RTT)呈指数级增长,事实上,慢启动的速度一点也不慢,只是它的起点比较低一点而已。我们可以简单计算下:

开始 —> cwnd = 1

经过1个RTT后 —> cwnd = 2*1 = 2

经过2个RTT后 —> cwnd = 2*2= 4

经过3个RTT后 —> cwnd = 4*2 = 8

如果带宽为W,那么经过RTT*log2W时间就可以占满带宽。

拥塞避免:从慢启动可以看到,cwnd可以很快的增长上来,从而最大程度利用网络带宽资源,但是cwnd不能一直这样无限增长下去,一定需要某个限制。TCP使用了一个叫慢启动门限(ssthresh)的变量,当cwnd超过该值后,慢启动过程结束,进入拥塞避免阶段。对于大多数TCP实现来说,ssthresh的值是65536(同样以字节计算)。拥塞避免的主要思想是加法增大,也就是cwnd的值不再指数级往上升,开始加法增加。此时当窗口中所有的报文段都被确认时,cwnd的大小加1,cwnd的值就随着RTT开始线性增加,这样就可以避免增长过快导致网络拥塞,慢慢的增加调整到网络的最佳值。

上面讨论的两个机制都是没有检测到拥塞的情况下的行为,那么当发现拥塞了cwnd又该怎样去调整呢?

首先来看TCP是如何确定网络进入了拥塞状态的,TCP认为网络拥塞的主要依据是它重传了一个报文段。上面提到过,TCP对每一个报文段都有一个定时器,称为重传定时器(RTO),当RTO超时且还没有得到数据确认,那么TCP就会对该报文段进行重传,当发生超时时,那么出现拥塞的可能性就很大,某个报文段可能在网络中某处丢失,并且后续的报文段也没有了消息,在这种情况下,TCP反应比较“强烈”:

1.把ssthresh降低为cwnd值的一半

2.把cwnd重新设置为1

3.重新进入慢启动过程。

从整体上来讲,TCP拥塞控制窗口变化的原则是AIMD原则,即加法增大、乘法减小。可以看出TCP的该原则可以较好地保证流之间的公平性,因为一旦出现丢包,那么立即减半退避,可以给其他新建的流留有足够的空间,从而保证整个的公平性。

其实TCP还有一种情况会进行重传:那就是收到3个相同的ACK。TCP在收到乱序到达包时就会立即发送ACK,TCP利用3个相同的ACK来判定数据包的丢失,此时进行快速重传,快速重传做的事情有:

1.把ssthresh设置为cwnd的一半

2.把cwnd再设置为ssthresh的值(具体实现有些为ssthresh+3)

3.重新进入拥塞避免阶段。

后来的“快速恢复”算法是在上述的“快速重传”算法后添加的,当收到3个重复ACK时,TCP最后进入的不是拥塞避免阶段,而是快速恢复阶段。快速重传和快速恢复算法一般同时使用。快速恢复的思想是“数据包守恒”原则,即同一个时刻在网络中的数据包数量是恒定的,只有当“老”数据包离开了网络后,才能向网络中发送一个“新”的数据包,如果发送方收到一个重复的ACK,那么根据TCP的ACK机制就表明有一个数据包离开了网络,于是cwnd加1。如果能够严格按照该原则那么网络中很少会发生拥塞,事实上拥塞控制的目的也就在修正违反该原则的地方。

具体来说快速恢复的主要步骤是:

1.当收到3个重复ACK时,把ssthresh设置为cwnd的一半,把cwnd设置为ssthresh的值加3,然后重传丢失的报文段,加3的原因是因为收到3个重复的ACK,表明有3个“老”的数据包离开了网络。

2.再收到重复的ACK时,拥塞窗口增加1。

3.当收到新的数据包的ACK时,把cwnd设置为第一步中的ssthresh的值。原因是因为该ACK确认了新的数据,说明从重复ACK时的数据都已收到,该恢复过程已经结束,可以回到恢复之前的状态了,也即再次进入拥塞避免状态。

快速重传算法首次出现在4.3BSD的Tahoe版本,快速恢复首次出现在4.3BSD的Reno版本,也称之为Reno版的TCP拥塞控制算法。

可以看出Reno的快速重传算法是针对一个包的重传情况的,然而在实际中,一个重传超时可能导致许多的数据包的重传,因此当多个数据包从一个数据窗口中丢失时并且触发快速重传和快速恢复算法时,问题就产生了。因此NewReno出现了,它在Reno快速恢复的基础上稍加了修改,可以恢复一个窗口内多个包丢失的情况。具体来讲就是:Reno在收到一个新的数据的ACK时就退出了快速恢复状态了,而NewReno需要收到该窗口内所有数据包的确认后才会退出快速恢复状态,从而更一步提高吞吐量。

SACK就是改变TCP的确认机制,最初的TCP只确认当前已连续收到的数据,SACK则把乱序等信息会全部告诉对方,从而减少数据发送方重传的盲目性。比如说序号1,2,3,5,7的数据收到了,那么普通的ACK只会确认序列号4,而SACK会把当前的5,7已经收到的信息在SACK选项里面告知对端,从而提高性能,当使用SACK的时候,NewReno算法可以不使用,因为SACK本身携带的信息就可以使得发送方有足够的信息来知道需要重传哪些包,而不需要重传哪些包。

计算机网络:运输层 —— TCP 的拥塞控制 在某段时间,若对网络中某一资源的需求超过了该资源所能提供的可用部分,网络性能就要变坏,这种情况就叫作拥塞(congestion)。若出现拥塞而不进行控制,整个网络的吞吐量将随输入负荷的增大而下降。 TCP 的拥塞控制机制通过动态地调整发送方的发送速率,使网络中的数据流量保持在一个合理的水平,以提高网络资源的利用率和数据传输的效率,同时保证数据传输的可靠性。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

计算机网络5——运输层4TCP拥塞控制

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ning_xiao_xuan的博客 1601

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

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锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

计算机网络:(十五)TCP拥塞控制与TCP拥塞控制算法

本文围绕TCP拥塞控制展开,先解释网络拥塞的概念及发生原因,明确拥塞控制的目标是平衡网络资源利用与避免拥堵。区分了拥塞控制(全局防网络过载)与流量控制(点对点防接收方过载)的不同,指出TCP采用闭环控制适应动态网络。介绍核心工具拥塞窗口(cwnd)及实际发送窗口的计算方式,说明TCP通过超时重传和3个重复确认判断拥塞。重点讲解慢开始(初始试探,指数增长)、拥塞避免(接近上限时线性增长)、快重传(快速处理丢包)、快重传(高效恢复传输)四大算法,展现TCP动态调控数据发送的机制。

2402_83322742的博客 3221

计算机网络原理(13)——拥塞控制原理、TCP拥塞控制

计算机网络原理(13)——拥塞控制原理、TCP拥塞控制 一、拥塞控制原理 1、拥塞(Congestion) 非正式定义:“太多发送主机发送了太多数据或者发送速度太快,以至于网络无法处理” 表现: 分组丢失(路由器缓存溢出) 分组延迟过大(在路由器缓存中排队) 拥塞控制 V.s.流量控制 A top-10 problem 2、拥塞的代价 拥塞时分组延迟太大、达到最大throughput ...

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基于P—RED算法的计算机网络TCP拥塞控制作者:郭彬来源:《电子技术与软件工程》2013年第22期摘 要 计算机网络的盛行,让我们的生活和工作产生了很大的变化,从客观的角度来说,计算机网络将不同的需求转化为计算机语言来传输,在数据和软件共同作用的情况下,进行数据传输以及运行工作,从而达到人们的某一种需求。对于现阶段的发展而言,人们往往只是注重结果,而不关注过程。但是利用计算机来工作和达到需求,却...

weixin_36295973的博客 401

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第38卷第4期z004年4月上海交通大学学报JOURNAL0FSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYV。l38No20044Apr文章编号:1006—2467(2004)04一0527—06基于P—RED算法的计算机网络TCP拥塞控制沈伟,邵惠鹤(上海交通大学自动化研究所,上海200030)摘要:源端到目的端的往返传输时延将给TCP拥塞控制的稳定性和快速性带来极大的不利.基于此,应用...

weixin_28993425的博客 388

计算机网络运输层TCP的拥塞控制

拥塞控制的一般原理 TCP 的拥塞控制方法 慢开始和拥塞避免 发送方如何知道网络发生了拥塞呢? 判断网络拥塞的依据就是出现了超时.

qq_44800780的博客 218

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基于P―RED算法计算机网络TCP拥塞控制基于P―RED算法计算机网络TCP拥塞控制摘 要 计算机网络的盛行,让我们的生活和工作产生了很大的变化,从客观的角度来说,计算机网络将不同的需求转化为计算机语言来传输,在数据和软件共同作用的情况下,进行数据传输以及运行工作,从而达到人们的某一种需求。对于现阶段的发展而言,人们往往只是注重结果,而不关注过程。但是利用计算机来工作和达到需求,却需要关注过程。现...

weixin_29889741的博客 415

【计算机网络】-TCP的拥塞控制及拥塞控制方法

TCP的拥塞控制及拥塞控制方法TCP的拥塞控制TCP的拥塞判断TCP拥塞控制的方法基于窗口的拥塞控制拥塞窗口慢开始拥塞避免快重传快恢复TCP拥塞控制总体流程图TCP拥塞控制综合例子 TCP的拥塞控制 TCP的拥塞控制与流量控制不同,前者是全局性的控制,而后者是针对点对点通信量的控制。 网络上有很多计算机,可能当前的网络状态已经比较拥堵了。此时贸然发送大量数据,会造成大量丢包。 若出现拥塞而不进行控制,整个网络的吞吐量将随输入负荷的增大而下降。 TCP的拥塞控制便是用于防止网络出现拥塞的。 TCP的拥塞判断

qq_42887507的博客 9190
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马冬冬
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