当前位置: 首页 > news >正文

tcp vegas 为什么好

我吹捧 bbr 时曾论证过它在和 buffer 拧巴的时候表现如何优秀,但这一次说 vegas 时,我说的是从拥塞控制这个问题本身看来,vegas 为什么好,并且正确。

接着昨天 tcp vegas 鉴赏 继续扯。

假设一群共享带宽的流量中有流量退出或有新流量进入,剩余流如何感知到这事。loss-based 算法按照自己的步调填充 buffer 直到丢包,它们无法感知任何资源变化,而 bbr 则通过定期的 probe 来探测,但如果在 probe 之前有其它 bbr 流先行 probe,则后 probe 的流什么都拿不到。虽然它们都没有能力自动感知到资源变化,但它们无疑都希望自己能做到这一点。

本质上,大家都被灌输了 capacity-search 思想,想方设法要榨干最后 1k 的带宽,却往往适得其反,包括 bbr 在内的绝大多数算法引入越搞越复杂的 probe 机制,却没有收到应有的收益,而 vegas 采用松弛策略,反而自动做到了带宽利用率的最优化。

vegas 依靠 alpha < diff = (expected - actual) * basertt < beta 自动做到这一点。

如果有流量退出,所有流都会感知到 rtt 变小,actual 变大,diff 往左偏置,只要偏过左值 alpha,vegas 就会增加 cwnd 以适应这一变化。也就是说,流量退出腾出的 buffer 由大家公平瓜分了。

如果有流量进入,所有流都会感知到 rtt 变大,actual 变小,diff 往右偏置,只要偏过右值 beta,vegas 就会减少 cwnd 以适应这一变化,每条流都会腾出一些 inflight 分享给新进入的流。

vegas 是真正的拥塞控制。vegas 不做 capacity-search,我们看到,即使有流退出,也不会有单独的流抢走大多数带宽,因为 rtt 变化信号是大家同时可捕捉同时可反应的(相比之下,loss 信号则依赖比如说 red 丢谁没丢谁)。

再看 rtt 公平性。

diff = cwnd (1 - basertt / lastrtt) = cwnd (1 - basertt / (basertt + queuing_delay)) = cwnd (1 - 1 / (1 + queuing_delay / basertt)) ,设 basertt 是 y,cwnd 为 x,queuing_delay 为常数 q,diff = x(1 - 1 / (1 + q / y)) 要想把 diff 限制在相同的 alpha,beta 区间内,大家的 q 都是同一个,y 越大,x 越大,但带宽却一致,vegas 完美自适应 rtt。

不光如此,rtt 越小,带宽感知越灵敏,因为 rtt 越大,抖动代价越大,所谓尾大不掉,这不光影响自己,还影响其它流的公平性,因此 rtt 越大越趋向稳定。rtt 越大,获得的份额越小。其实 vegas 是按 bdp 分配带宽的,rtt 越大,buffer 占比越小,这是公平的根源。下面是简单的论证。

依旧设 basertt 是 y,cwnd 为 x,由于有流退出 q 由 2 减少到 1,diff 的 diff 为 q 变化前后两个 diff 相减,可表示为 z = -x / ((y + 2)(y + 1)),直观画图如下(就不求偏导了):
在这里插入图片描述

我们已经知道,y 越大,x 相对越大,如图所示(如果短肥管道,箭头贴着 x 轴,沿 y 轴存在 rtt 不公平,本文暂不谈),z 趋向于箭头指向的方向,在那里,平面非常平缓,这意味着,diff 受 basertt 影响非常小,对变化的感知力一致,进而能获得瓜分同样份额的 buffer,这就是公平的根源。

下面又是个有趣的重头戏。

vegas 对 loss 完全无感,因此它不得不修改 tcp 重传算法以适配它自己 “夹逼 diff 区间” 的算法。reno 早已深入人心,并且基于 loss-based reno 对拥塞控制做了标准化,有趣的是,包括 reno 在内的所有 loss-based cc 几乎都在使用 aimd 进行控制,而它们控制的并不是拥塞,vegas 专门控制拥塞的算法因为是后来的,反倒让人觉得奇怪。

vegas 不再使用 3 个dupack 触发重传,而采用了一种时间序方法,我这里截一个 vegas 原始论文 的图:
在这里插入图片描述

仔细看,这不就是 rack 嘛,关于 rack 可参考 rack 与 fack。rack 时间序最早正是来源于 vegas,它实际上在 rack 发布之前就早已被很多家公司运用。

时间序的一个重要作用就是解耦了重传和丢包检测。曾经重传依赖于某种丢包信号,比如 3 次 dupack 本身就算一种奇技淫巧,一旦等不到 3 次 dupack,这个机制就完全失效,其意义非常有限,但时间序重传不再依赖对端反馈,可源源不断提供可供传输的报文,剩下的交给拥塞控制。

有了时间序重传机制,就可以将丢包检测和重传分离,vegas 可完全不在乎 loss 而完全通过夹逼 diff 到 alpha,beta 区间完成拥塞控制,完全不再区分参与 diff 计算的是新数据还是重传数据,简洁而唯美。

linux tcp 内置了拥塞状态机,如今已经合入了 rack 作为除 dupack 之外的另一种触发重传的选择,并且已经支持 cong_control 回调完全接管整个拥塞控制而绕开拥塞状态机(比如 prr 会被绕开,因为如果不将 loss 做信号,也就没必要对 loss 反应那么大),我觉得可以实现一版完备的真 vegas 了,言外之意,此前的 vegas 是假的。

最后,vegas 改进了慢启动,不再盲目乘以 2,而是在慢启动期间加入了 diff 判断,从而择机退出慢启动 or 改变激进程度。

总之,从头看到尾,vegas 只有 diff 判断,任何时候(无论慢启动,重传等)只要算 diff 并和 alpha,beta 比较就行了,在这么简单的逻辑下,前面也简单论证过,vegas 的公平性和效率都非常好。

我曾经写过一个 cugas = cubic + vegas,但其实还不如将它变成 bbr 呢,如果世界上只有一种 vegas 就会非常稳定,因为天生公平的算法就不会引入很多公平性和效率之间的权衡问题,进而也不会引入号称能解决这些问题,结果只是新晋一员卷客,看看现在的拥塞控制领域那些不雅又奇怪的算法。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

相关文章:

tcp vegas 为什么好

我吹捧 bbr 时曾论证过它在和 buffer 拧巴的时候表现如何优秀&#xff0c;但这一次说 vegas 时&#xff0c;我说的是从拥塞控制这个问题本身看来&#xff0c;vegas 为什么好&#xff0c;并且正确。 接着昨天 tcp vegas 鉴赏 继续扯。 假设一群共享带宽的流量中有流量退出或有…...

【设计模式】命令模式

其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录 其他系列文章导航 文章目录 前言 一、什么是命令模式&#xff1f; 二、命令模式的优点和应用场景 三、命令模式的要素和实现 3.1 命令 3.2 具体命令 3.3 接受者 …...

Unity头发飘动效果

Unity头发飘动 介绍动作做头发飘动头发骨骼绑定模拟物理组件 UnityChan插件下载UnityChan具体用法确定人物是否绑定好骨骼节点&#xff08;要做的部位比如头发等&#xff09;给人物添加SpringManager骨骼管理器给骨骼节点添加SpringBone这里给每个头发骨骼都添加上SpringBone。…...

【MIKE】MIKE河网编辑器操作说明

目录 MIKE河网编辑器说明河网定义河网编辑工具栏河网文件(.nwk11)输入步骤1. 从传统的地图引入底图1.1 底图准备1.2 引入河网底图1.3 输入各河段信息2. 从ARCView .shp文件引入底图MIKE河网编辑器说明 河网编辑器主要功能有两个: ①河网的编辑和参数输人,包括数字化河网及…...

RIPV1配置实验

查看路由器路由表&#xff1a; 删除手工配置的静态路由项&#xff1a; Route1->Config->static Remove删除路由项 删除Route3的路由项&#xff0c;方法同上删除Route2的路由项&#xff0c;方法同上 完成路由器RIP配置&#xff1a; Route1->Config->RIP->Ne…...

快速实现农业机械设备远程监控

农业机械设备远程监控解决方案 一、项目背景 近年来&#xff0c;农业生产事故时有发生&#xff0c;农业安全问题已经成为农业生产中的关键问题&#xff0c;农业监控系统在农业安全生产中发挥着重要作用。农业机械设备以计划维修或定期保养为主&#xff0c;在日常应用的过程中因…...

解决用Fiddler抓包,网页显示你的连接不是专用/私密连接

关键&#xff1a;重置fiddler的证书 在Fiddler重置证书 1、Actions --> Reset All Certificates --> 弹窗一路yes 2、关掉Fiddler&#xff0c;重新打开 3、手机删掉证书&#xff0c;重新下载安装。 &#xff08;如果还不行&#xff0c;重新试一遍&#xff0c;先把浏览器…...

单片机原理及应用:流水灯的点亮

流水灯是一种简单的单片机控制电路&#xff0c;由许多LED组成&#xff0c;电路工作时LED会按顺序点亮&#xff0c;类似于流水的效果。 下面是运行在keil上的代码&#xff0c;分别使用了数组&#xff0c;移位符和库函数来表示。 //数组法 #include <reg52.h> //头文…...

蓝桥杯宝藏排序算法(冒泡、选择、插入)

冒泡排序: def bubble_sort(li): # 函数方式for i in range(len(li)-1):exchangeFalsefor j in range(len(li)-i-1):if li[j]>li[j1]:li[j],li[j1]li[j1],li[j]exchangeTrueif not exchange:return 选择排序: 从左往右找到最小的元素&#xff0c;放在起始位置…...

使用@jiaminghi/data-view实现一个数据大屏

<template><div class"content bg"><!-- 全局容器 --><!-- <dv-full-screen-container> --><!-- 第二行 --><div class"module-box" style"align-items: start; margin-top: 10px"><!-- 左 -->…...

神经网络:池化层知识点

1.CNN中池化的作用 池化层的作用是对感受野内的特征进行选择&#xff0c;提取区域内最具代表性的特征&#xff0c;能够有效地减少输出特征数量&#xff0c;进而减少模型参数量。按操作类型通常分为最大池化(Max Pooling)、平均池化(Average Pooling)和求和池化(Sum Pooling)&a…...

微服务常见的配置中心简介

微服务架构中&#xff0c;常见的配置中心包括以下几种&#xff1a; Spring Cloud Config&#xff1a; Spring Cloud Config是官方推荐的配置中心解决方案&#xff0c;它支持将配置文件存储在Git、SVN等版本控制系统中。通过提供RESTful API&#xff0c;各个微服务可以远程获取和…...

银河麒麟v10 rpm安装包 安装mysql 8.35

银河麒麟v10 rpm安装包 安装mysql 8.35 1、卸载mariadb2、下载Mysql安装包3、安装Mysql 8.353.1、安装Mysql 8.353.3、安装后配置 1、卸载mariadb 由于银河麒麟v10系统默认安装了mariadb 会与Mysql相冲突&#xff0c;因此首先需要卸载系统自带的mariadb 查看系统上默认安装的M…...

一篇文章带你搞定CTFMice基本操作

CTF比赛是在最短时间内拿到最多的flag&#xff0c;mice必须要有人做&#xff0c;或者一支战队必须留出一块时间专门写一些mice&#xff0c;web&#xff0c;pwn最后的一两道基本都会有难度&#xff0c;这时候就看mice的解题速度了&#xff01; 说实话&#xff0c;这是很大一块&…...

Spring security之授权

前言 本篇为大家带来Spring security的授权&#xff0c;首先要理解一些概念&#xff0c;有关于&#xff1a;权限、角色、安全上下文、访问控制表达式、方法级安全性、访问决策管理器 一.授权的基本介绍 Spring Security 中的授权分为两种类型&#xff1a; 基于角色的授权&…...

模式识别与机器学习(十一):Bagging

1.原理 Bagging [Breiman, 1996a] 是井行式集成学习方法最著名的代表.从名字即可看出&#xff0c;它直接基于自助采样法(bootstrap sampling)。给定包含m 个样本的数据集&#xff0c;我们先随机取出一个样本放入采样集中&#xff0c;再把该样本放回初始数据集&#xff0c;使得…...

数据压缩(哈夫曼编码)

【问题描述】在数据压缩问题中&#xff0c;需要将数据文件转换成由二进制字符0、1组成的二进制串&#xff0c;称之为编码&#xff0c;已知待压缩的数据中包含若干字母&#xff08;A-Z&#xff09;&#xff0c;为获得更好的空间效率&#xff0c;请设计有效的用于数据压缩的二进制…...

移动安全APP--Frida+模拟器,模拟器+burp联动

最近测APP被通报了&#xff0c;问题点测得比较深&#xff0c;涉及到frida和burp抓包&#xff0c;一般在公司可能会有网络的限制&#xff0c;手机没办法抓包&#xff0c;我就直接在模拟器上试了&#xff0c;就在这记录一下安装过程。 目录 一、Frida安装 二、burp与逍遥模拟器…...

MATLAB遗传算法工具箱的三种使用方法

MATLAB中有三种调用遗传算法的方式&#xff1a; 一、遗传算法的开源文件 下载“gatbx”压缩包文件&#xff0c;解压后&#xff0c;里面有多个.m文件&#xff0c;可以看到这些文件的编辑日期都是1998年&#xff0c;很古老了。 这些文件包含了遗传算法的基础操作&#xff0c;包含…...

复习linux——时间同步服务

加密和安全当前都离不开时间的同步&#xff0c;否则各种网络服务可能不能正常运行 时间错误可能导致证书应用出错 时间同步服务 多主机协作工作时,各个主机的时间同步很重要&#xff0c;时间不一致会造成很多重要应用故障&#xff0c;利用NTP协议使网络中的各个计算机时间达到…...

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…...

超短脉冲激光自聚焦效应

前言与目录 强激光引起自聚焦效应机理 超短脉冲激光在脆性材料内部加工时引起的自聚焦效应&#xff0c;这是一种非线性光学现象&#xff0c;主要涉及光学克尔效应和材料的非线性光学特性。 自聚焦效应可以产生局部的强光场&#xff0c;对材料产生非线性响应&#xff0c;可能…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

反向工程与模型迁移:打造未来商品详情API的可持续创新体系

在电商行业蓬勃发展的当下&#xff0c;商品详情API作为连接电商平台与开发者、商家及用户的关键纽带&#xff0c;其重要性日益凸显。传统商品详情API主要聚焦于商品基本信息&#xff08;如名称、价格、库存等&#xff09;的获取与展示&#xff0c;已难以满足市场对个性化、智能…...

通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表

官方使用文档&#xff1a;Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后&#xff0c;会在本地和远程创建数据库&#xff1a; npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库&#xff1a; 现在&#xff0c;您的Cloudfla…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件

今天呢&#xff0c;博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架&#xff0c;目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学&#xff0c;希望能对大家有所帮助&#xff0c;也特别欢迎大家指点不足之处&#xff0c;小生很乐意接受正确的建议&…...

前端导出带有合并单元格的列表

// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象&#xff0c;只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意&#xff1a;它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...