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文章目录
- [1 TCP 拥塞控制算法](#1 TCP 拥塞控制算法)
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- [1.1 慢开始（Slow Start）](#1.1 慢开始（Slow Start）)
- [1.2 拥塞避免（Congestion Avoidance）](#1.2 拥塞避免（Congestion Avoidance）)
- [1.3 快重传（Fast Retransmit）](#1.3 快重传（Fast Retransmit）)
- [1.4 快恢复（Fast Recovery）](#1.4 快恢复（Fast Recovery）)
- [2 主动队列管理（AQM）](#2 主动队列管理（AQM）)
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- [2.1 FIFO 与尾部丢弃策略](#2.1 FIFO 与尾部丢弃策略)
- [2.2 随机早期检测（RED）](#2.2 随机早期检测（RED）)
- [2.3 主动队列管理的挑战与发展](#2.3 主动队列管理的挑战与发展)
1 TCP 拥塞控制算法
根据 RFC 5681，TCP 拥塞控制包括四个关键算法：慢开始 、拥塞避免 、快重传 和快恢复 。这些算法通过动态调整拥塞窗口大小，确保数据流的高效传输，避免网络拥塞。
1.1 慢开始（Slow Start）
①目的
探测网络的负载能力，避免过早地过载网络。
②算法
从小到大逐渐增大拥塞窗口。
初始时，拥塞窗口通常为1个报文段，每收到一个确认报文，拥塞窗口增加1个最大报文段大小（SMSS）。这种增长方式是指数级的，迅速提升传输速率。
③慢开始门限（ssthresh）
当拥塞窗口达到一定大小时，TCP会切换到拥塞避免 阶段。ssthresh定义了慢开始和拥塞避免之间的分界点 。
④传输轮次
传输轮次强调把拥塞窗口 cwnd 所允许发送的报文段都连续发送出去，并收到了对已发送的最后一个字节的确认。
例如：拥塞窗口 cwnd = 4，这时的往返时间 RTT 就是发送方连续发送 4 个报文段，并收到这 4 个报文段的确认，总共经历的时间。
一个传输轮次所经历的时间 = 往返时间 RTT
1.2 拥塞避免（Congestion Avoidance）
①目的
让拥塞窗口 cwnd 缓慢地增大，避免出现拥塞。
②算法
当拥塞窗口达到慢开始门限（ssthresh）后，TCP会转入拥塞避免阶段。在此阶段，拥塞窗口的增长采用加法增大（AIMD）策略，即每经过一个往返时间（RTT），拥塞窗口增加1个报文段（SMSS）。
增长速度较慢，避免过快增加窗口导致网络过载。
【示例】
【注意】
- "慢开始"是指一开始向网络注入的报文段少，并不显指拥塞窗口cwd增长速度慢；
- "拥塞避免"并非指完全能够避免拥塞，而是指在拥塞避免阶段将拥塞窗口控制为按线性规律增长，使网络比较不容易出现拥塞。
1.3 快重传（Fast Retransmit）
①目的
减少因丢包引起的延迟，快速恢复数据传输。
②算法
当发送方连续收到三个重复的确认报文时，TCP立即重传丢失的报文段，而无需等待超时重传。这样可以减少丢包后的等待时间，提高数据传输效率。
【示例】
③作用
使整个网络的吞吐量提高约 20%。
1.4 快恢复（Fast Recovery）
当发送端收到连续三个重复的确认时，不执行慢开始算法，而是执行快恢复算法 FR (Fast Recovery) 算法。
①目的
避免丢包后进入慢开始，快速恢复数据传输速率。
②算法
在快重传后，TCP不会回到慢开始阶段，而是执行快恢复算法。此时，慢开始门限 设置为当前拥塞窗口的一半，拥塞窗口减小并迅速进入拥塞避免阶段。这样可以减少网络的震荡，保证网络高效运行。
【示例】
【TCP拥塞控制流程图】
【练习】
2 主动队列管理（AQM）
TCP 拥塞控制与网络层的队列管理策略密切相关。路由器的队列管理方式会影响到TCP的性能，特别是重传和拥塞的发生。
2.1 FIFO 与尾部丢弃策略
最简单的队列管理策略是FIFO（First In First Out） ，即按到达顺序处理数据包。若队列已满，采用尾部丢弃策略 （tail-drop policy），丢弃新到达的分组。
该策略的问题在于：
- 丢包会导致发送方进行重传，可能触发TCP进入慢开始阶段，降低网络吞吐量。
- 在高负载情况下，尾部丢弃可能导致网络全局同步，即多个TCP连接同时进入慢开始状态，严重影响性能。
2.2 随机早期检测（RED）
为避免尾部丢弃导致的全局同步问题，提出了随机早期检测（RED） 机制。在RED中，路由器根据队列的平均长度决定是否丢弃包：
- 队列长度小于最小阈值（THmin）：正常排队；
- 队列长度超过最大阈值（THmax）：丢弃包；
- 队列长度介于两个阈值之间：按一定概率丢弃包。
通过这种方式，RED能够更早地检测到网络拥塞，并减少全局同步的发生。
2.3 主动队列管理的挑战与发展
尽管RED等AQM算法能够在一定程度上优化队列管理，但它们仍存在一些问题，如过于复杂的参数设置和对网络实际负载的响应迟缓。
随着网络需求的不断变化，新的AQM算法不断涌现，以期解决这些问题。目前，新的AQM算法仍在实验阶段，尚未形成统一的标准。