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统计复用网络的拥塞控制#xff0c;宏观看 inflight#xff0c;微观看 pacing rate#xff0c;宏观大方向不对#xff0c;微观再正确也不行。
而网络的统计动力学…本文以 tcptrace 图为基描述传输的微观行为并给出一个初中几何描述的压水井模型。
统计复用网络的拥塞控制宏观看 inflight微观看 pacing rate宏观大方向不对微观再正确也不行。
而网络的统计动力学事实上就是 buffer 动力学详情参见 边际效益递减与 buffer 和 buffer 越大越低效。 如左图所示如果按照 delivery rate 设置 pacing rate则会引发木桶效应接下来的 delivery rate 充其量不变大概率只会越来越小即使有空闲带宽腾出也无法抓住ack 流也会过早闭合而引发类似糊涂窗口综合症那般的细流
所以 bbr 才需要周期性 probe取 bw window 内的 maxbw 作为 pacing rate为防止 maxbw 颠簸还要确保在 bw window 内至少进行一次 probe这就是 bbr 采用大开合的根本原因否则 bbr 要么保不住带宽要么跑飞。
大开合的问题前面已经描述过详见 bbr 是真的不行所以需要引入 probertt 和 cwnd_gain 来约束 inflight。cwnd_gain 2 约束了 bbr 流的最大 inflight 不超过 maxbw*minrtt 的 2 倍。如此buffer 挤占才不会无限疯长。
看到了吧bbr 实际是通过引入很多约束来避免大开合潜在的正反馈。如果把 probe 操作多出来的 1/4 bdp 均匀分散在整个传输过程控制总 inflight并始终用 4/5 pacing gain 做 pacing一切就省了。
先看与 pacing rate delivery rate 相比bbr 改变了什么
bbr 逆转个视角将 probe 流量分摊到整个传输过程始终以 1(比如 5/4) 的 pacing gain 发送为抑制因此而引发的 buffer 侵占制造的严重拥塞算法转而控制 inflight 而不是 pacing rate
拥塞避免方面保持 optimal_bw*minrtt(注意不是 maxbw) 为 inflight 主体以及极小量且负反馈收敛的的 buffer 队列避免拥塞带宽利用率方面微小队列始终保持 100% 利用率公平性方面所有流量对 E_best max(bw / delay) 的共识bw 达到 optimal_bw 适可而止向局部最优收敛达到全局最优自适应带宽变化方面微小队列保持对带宽变化的感知力。
整体就是用大 pacing rate 保 optimal_bw
统计的东西要用统计的方式玩端到端拥塞控制必须确认哪些度量是确定的哪些是不确定的所有度量中能大致确定的只有 rtt 和 delivery rate因此只能信任它们本身以及它们的简单运算量所有其它量都不能信任不是调参难度很大而是瞎搞。
pacing rate 根本控制不住能控制的只有 inflight。
接下来在 tcptrace 图中展示 E_best max(bw / delay) 共识及其几何和力学意义
这很像农村的那种压水井它的操作就是向上拉把手拉到一定高度后往下压即可出水但它不想打气筒因为打气筒是你拉的越高充气量越多压水井却受水压限制如果把手可以拉无限高拉得越高相比出水量而言越不划算(拉高把手所费的力气相比出水量而言)。
能够挤压的任何流体都符合这个模型包括钞票存贷。模型的操作图示如下 代数式上设总带宽为 abuffer 已用量为 b问题 4 等价于求 E a * x / (x b)^2物理意义就是 “挤压带宽的边际效益”也就是 “单位 buffer 的收益”显然它是一个上凸曲线。
在力学解释上一开始出大力压杠杠的收益相对于 b 的固有势能收益而言是非常明显的一旦出大力开始超过固有势能的做功就反转了倒着看固有势能做功每减少一点其损失的收益将减速减少。这背后是向最稳定趋向的趋势也就是最小作用量原理。
只可惜包括 bbr 在内的几乎所有拥塞控制算法都没能利用这个共识。vegas 稍微沾边儿时就被喷了几乎所有拥塞控制方案都试图在微观层面控制统计特征而我揭穿一些事实也不在乎有人白嫖因为我这些是拥塞控制的核心本质但并不关注单流吞吐不添堵我这些和众人的目标并不一致人们更感兴趣的是把乘法降窗改成减法降窗把参数调激进见缝加塞而这些都是在行业保身立命的根本可不敢随意给别人看。
浙江温州皮鞋湿下雨进水不会胖。
