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一个 buffer 使用的负反馈实例

端到端拥塞控制其实就是负反馈的实施。典型的做法是识别到一系列标志性事件,比如丢包,时延增加等,然后对这些事件做反应,进而形成负反馈,但 inflight 守恒是一种完全不同的做法,它将负反馈平铺到了整个传输过程,并不识别任何特殊事件。

本文回过头来描述一个典型做法的系统,即传统的 “事件-反应” 系统。

设 r(t) 为 buffer 使用情况,q(t) 为网络流量,q 持续占用 buffer,但当 buffer 占用过大时,q 会主动收缩,注意,这里 “当 buffer 占用过大” 就是算法需要识别的事件。

整个系统的描述如下:

$ \frac{dr}{dt} = \alpha*q-R$
d q d t = − β ∗ r + γ ( Q − q ) \dfrac{dq}{dt}=-\beta*r+\gamma(Q-q) dtdq=βr+γ(Qq)

其中 R,Q 为常数,alpha,beta,gamma 为参数。

系统动力学如下:

  • q 越大,r 用量越大,当 r 用量越大,-beta * r 越小,Q - q 越小,q 收缩;
  • q 收缩,alpha * q 越小,r 收缩,反向激励 q 扩张,如此反复。

以 a 为 alpha = 1.9,c 为 beta = 2.5,d 为 gamma = 0.48,R = 5,Q = 10,模拟如下:
在这里插入图片描述
有点收敛了,不太美观,调参是个技术活,但也不狠,看下图说话,参数在图的最上面,多了一丢丢 0.02:
在这里插入图片描述

资源和消费相错开。一缕月光照当头,上下光而相凑,鸡屎也不流,用手殴,净肉球。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

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