TCP拥塞控制算法—优缺点、适用环境、性能分析

面向连接的TCP和无连接的UDP在拥塞发生时对拥塞指示的不同反应和处理,导致对网络资源的不公平使用问题。在拥塞发生时,有拥塞控制反应机制的TCP数据流会按拥塞控制步骤进入拥塞避免阶段。
面向连接的TCP和无连接的UDP在拥塞发生时对拥塞指示的不同反应和处理,导致对网络资源的不公平使用问题。在拥塞发生时,有拥塞控制反应机制的TCP数据流会按拥塞控制步骤进入拥塞避免阶段,从而主动减小发送入网络的数据量。但对无连接的数据报UDP,由于没有端到端的拥塞控制机制,即使网络发出了拥塞指示(如数据包丢失、收到重复ACK等),UDP也不会像TCP那样减少向网络发送的数据量。结果遵守拥塞控制的TCP数据流得到的网络资源越来越少,没有拥塞控制的UDP则会得到越来越多的网络资源,这就导致了网络资源在各源端分配的严重不公平。
网络资源分配的不公平反过来会加重拥塞,甚至可能导致拥塞崩溃。因此如何判断在拥塞发生时各个数据流是否严格遵守TCP拥塞控制,以及如何“惩罚”不遵守拥塞控制协议的行为,成了目前研究拥塞控制的一个热点。在传输层解决拥塞控制的公平性问题的根本方法是全面使用端到端的拥塞控制机制。
一些TCP连接之间也存在公平性问题。产生问题的原因在于一些TCP在拥塞前使用了大窗口尺寸,或者它们的RTT较小,或者数据包比其他TCP大,这样它们也会多占带宽。
延伸阅读:
Reno是目前应用较广泛且较为成熟的算法。该算法所包含的慢启动、拥塞避免和快速重传、快速恢复机制,是现有的众多算法的基础。从Reno运行机制中很容易看出,为了维持一个动态平衡,必须周期性地产生一定量的丢失,再加上AIMD机制–减少快,增长慢,尤其是在大窗口环境下,由于一个数据报的丢失所带来的窗口缩小要花费很长的时间来恢复,这样,带宽利用率不可能很高且随着网络的链路带宽不断提升,这种弊端将越来越明显。公平性方面,根据统计数据,Reno的公平性还是得到了相当的肯定,它能够在较大的网络范围内理想地维持公平性原则。
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