Introduction to Computer Networking学习笔记(二十二):TCP拥塞控制-基本方法 AIMD

本文探讨了TCP拥塞控制策略的实施位置选择,对比了在endhost与中间路由上实现的优劣。深入介绍了AIMD(和式增加,积式减少)算法在拥塞窗口控制中的应用,以及其在网络效率和公平性上的平衡作用。
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原贴地址:https://blog.youkuaiyun.com/djl806943371/article/details/89489802

这一节将对拥塞控制的两个问题进行介绍,第一个是拥塞控制策略应该放在哪,是放在每个路由上,还是放置在处于网络边沿的end host;第二个是拥塞控制的基本方法AIMD(additive increase multiplicative decrease)。

对于第一个问题,拥塞控制策略放在end host和放在中间路由上都是可以实现的。比如放在路由上:数据包每经过一个路由,路由向包中添加自己的queue使用率,当数据包到达对端时,对端返回ACK时可以通知发送端路径中每个路由的拥堵情况,发送端据此调整自己的发送速率。而第二种方式,策略放在在end host,比如发送者同时作为一个观察者,当收到重复的ACK或者数据包超时即发现一个包丢失时,可以认为网络中某个环节出现了拥塞,此时降低自己的发送速率。第二种方式的好处就是不需要对每个路由器进行观察,即不需要网络层进行支持,也不依赖于对端返回每个路由器的状态信息。这就是TCP拥塞控制的大致思路。

TCP在end host处实现拥塞控制,有几个要点

  1. 对在end host处的活动进行处理(比如packet loss)
  2. 利用了TCP sliding window进行flow control的原理
  3. 尝试摸清在整个网络中一次能有多少的packet 存在

AIMD:

来到本节的重头,TCP具体如何实现拥塞控制,TCP实现拥塞控制的方法我们称之为AIMD(additive increase multiplicative decrease),我自己翻译为和式增加,积式减少,这个翻译还是很符合策略的实现过程的。首先我们定义一个拥塞窗口Congestion Window,简写为CWND,这个CWND的作用是:发送端会对接收端返回的接收窗口大小与该拥塞窗口进行比较,取较小的值作为自己发送窗口的大小,即:

而CWND大小的确定则是用AIMD实现的,规则如下:

  • 如果一个包被正确的接收,即发送者收到了ACK:W\leftarrow W+\frac{1}{W}
  • 如果出现了包丢失,即连续收到相同的ACK或者计时器超时:W\leftarrow \frac{W}{2}

实际传输过程中CWND变化可能如下图所示,像锯齿一样。并且单个flow和多flow有一定区别。只有一个flow时,缓冲区只为这个flow服务,缓冲区使用率在0%与100%之间不停循环变化,RTT也处于变化中,因此锯齿是曲线锯齿。而当是多flow时,我们认为flow非常多,缓冲区为所有flow服务,此时缓冲区使用率可以认为一直处于一个恒定值,因此RTT也可以认为是一个常数,此时锯齿是直线锯齿。

 

这个AIMD还是挺有意思的。有一些比较好的性质:

  • 每过1RTT,窗口大小增加1,对于一个数据包,则增加一个包的大小,因为RTT表示包的循环时间;
  • 缓冲区大小B=RTT×R 实际上我们认为R是一个constant;
  • 当路由出口利用率没有达到100%时,缓冲区不存储,当达到100%时,缓冲区每过一个RTT也会多一个占用。

缺点:

为了简单分析,假设变化是周期性的,每个周期拥塞窗口大小变为W_{max},那么每个周期传输包数量为A=\frac{3}{8}{W_{max}}^2,由于每个周期最后会丢一个包,则丢包率为p=\frac{1}{A},传输速度则为:

R=\frac{A}{\frac{W_{max}}{2}RTT}=\sqrt{\frac{3}{2}}\frac{1}{RTT\sqrt{p}}

那么根据上面这个式子,我们可以看到,传输速率与RTT成反比,与丢包率的平方根呈反比。而RTT是跟传输距离有关系的,也就是说远距离传输的发送者的传输速率会有天然弱势,这是我们不希望看到的。PS:因为AIMD这种方式,随着拥塞窗口变大总会出现丢包的时候,因此p不可能为0,也就不会出现分母为0的情况。

优点:

所以我们为什么要选用AIMD来进行拥塞控制呢?

要弄明白这个问题,我们首先要知道对于一个网络我们有哪些需求。需求要从两个角度来看:一个是网络提供商,网络提供商肯定希望网络中每条链路的利用率都达到100%;另一个是作为用户,需要尽可能公平地共用同一个网络,而不会因为某个用户的占用而无法快速传输数据。那么如下图所示,公平线为A=B,效率线为A+B=C(最好接近100%)。在这里寻求一个平衡点即中心的绿点,最好两个用户处于绿点处的传输速率。那么当一个用户速率较高,而另一个较低,比如用户处于t1点,随着和式增加逐渐进入overload区域t2点,发生积式减少,而A继续增加,到达t3,并往复循环,经过足够长时间将趋向于绿点,并在绿点附近来回振动。

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根据提供的配置信息,以下是配置中的错误和修改建议: 1. **Service 端口与 VirtualService 端口不匹配**: - 在 `Service` 中,`http` 端口配置为 `8080`,但在 `VirtualService` 中,`destination` 的端口配置为 `80`。 - **修改建议**:将 `VirtualService` 中的 `destination.port.number` 改为 `8080`。 2. **`subnets` 拼写错误**: - 在 `VirtualService` 中,`subnets` 拼写错误,应该是 `subset`。 - 在 `DestinationRule` 中,`subnets` 拼写错误,应该是 `subsets`。 - **修改建议**:将 `VirtualService` 和 `DestinationRule` 中的 `subnets` 改为 `subset` 和 `subsets`。 3. **`DestinationRule` 的 `host` 域名拼写错误**: - 在 `VirtualService` 中,`destination.host` 配置为 `test.test.svc.cluster.lcaol`,拼写错误。 - **修改建议**:将 `test.test.svc.cluster.lcaol` 改为 `test.test.svc.cluster.local`。 4. **`VirtualService` 的 `match` 条件问题**: - 在 `VirtualService` 中,`match` 条件中的 `port` 和 `uri` 组合可能导致路由不匹配。 - **修改建议**:如果只需要匹配 `uri`,可以移除 `port` 条件;或者确保 `port` 与 `Gateway` 的 `port` 一致。 5. **`Service` 的 `selector` 与 `Deployment` 的 `labels` 不完全匹配**: - `Service` 的 `selector` 使用了 `app.kubernetes.io/name: test` 和 `version: 1.1.0`,但 `Deployment` 的 `template.metadata.labels` 使用了 `app.kubernetes.io/name: test` 和 `version: 1.1.0`(注意 `app.kubernetes.io/version` 和 `version` 的区别)。 - **修改建议**:确保 `Service` 和 `Deployment` 的 `selector` 和 `labels` 完全匹配。 ### 修改后的配置建议: ```yaml apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: Gateway metadata: name: test-gw namespace: test spec: selector: istio: ingressgateway servers: - hosts: - istio-test.tplinknbu.com port: name: https number: 10143 protocol: HTTPS --- apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: VirtualService metadata: name: test-vs namespace: test spec: gateways: - test-gw hosts: - istio-test.tplinknbu.com http: - match: - uri: prefix: /api/v1/ route: - destination: host: test.test.svc.cluster.local port: number: 8080 subset: v1 --- apiVersion: networking.istio.io/v1beta1 kind: DestinationRule metadata: name: test-dr namespace: test spec: host: test.test.svc.cluster.local trafficPolicy: tls: mode: DISABLE subsets: - name: v1 labels: version: 1.1.0 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: labels: app.kubernetes.io/name: test name: test-service namespace: test spec: ports: - name: grpc port: 8850 protocol: TCP targetPort: grpc - name: http port: 8080 protocol: TCP targetPort: http selector: app.kubernetes.io/name: test version: 1.1.0 type: ClusterIP --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: labels: app.kubernetes.io/name: test version: 1.1.0 name: test namespace: test spec: selector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: test version: 1.1.0 template: metadata: labels: app.kubernetes.io/name: test version: 1.1.0 spec: containers: - name: test ports: - containerPort: 8850 protocol: TCP - containerPort: 8080 protocol: TCP ``` ### 关键修改点: 1. 修正 `VirtualService` 中的 `destination.port.number` 为 `8080`。 2. 修正 `subnets` 为 `subset` 和 `subsets`。 3. 修正 `test.test.svc.cluster.lcaol` 为 `test.test.svc.cluster.local`。 4. 调整 `VirtualService` 的 `match` 条件,移除 `port` 或确保匹配。 5. 确保 `Service` 和 `Deployment` 的 `selector` 和 `labels` 完全匹配。
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