TCP——为什么是AIMD
说到TCP原理，一般的人谈传输效率，也就是吞吐率，了解的人谈公平性，以及收敛性。本篇博文讲一下TCP为什么使用AIMD策略，为什么是收敛的?
1.公平性和收敛性
才接触网络协议的人可能会问：为什么要收敛和公平?TCP不是传输可靠、够快就行了吗?
远远不够，因为TCP是端到端的，窗口增减也是试探性的“自适应”方式，网络是黑盒，这就有很多问题。你自己一个人发包发得快，侵略性强，没有太大问题。但是如果其他人也跟你一样没有节制的发包呢?这就会造成网络负载过重，以至于崩溃。公平性和收敛性的出发点就在这里。让每一个TCP发送端尽可能地均分带宽，同时减少丢包，减轻网络设备的压力。这其实是很难的trade off。TCP窗口总是锯齿状地周期抖动，增长-减小，不断循环，这种探测带宽的行为一定会造成丢包，只是或多或少的差别而已。
举个例子：你现在看动漫《fate/stay night ubw》，已经开始了一段时间，视频缓冲速度很快。这时候你旁边的同学看你这么入神，发现很好看，于是加入队伍，也点开视频。这时候网络该怎么分呢?又通过什么样的机制分呢?最好的结果当然是均分带宽，你自己分一半，同学也分一半，这时候你的视频缓冲就慢下来了【注 1】。公平分配说起来容易，做起来难。怎么保证完全均分?这就要靠丢包和延时变动来反映网络状况。你的同学加入了，新建的TCP连接会尝试慢启动，慢启动其实不慢，窗口指数增长，缓冲速度快速增加，也就是说，他开始抢你的带宽了。抢到一定时刻，一定会引起丢包，或者延时的急剧增长。这时候，基于丢包或者延时变动的TCP减窗机制起作用了，你们两个都开始减窗。你减一点，我减一点。这时候你会想：不对啊，我先开始的，速度早就涨上去了，我们两个都减，他永远赶不上我。那么，开始谈第二个问题。
2.AIMD为什么收敛
上面说到减窗，现在普遍的减窗策略是“乘性减窗”，英文对应“MD”。比如你们固有的带宽是8M，一开始你自己全占了，然后同学开始抢，慢启动发包很快，于是，交换机缓存扛不住了，丢包了。这时候你的吞吐率是7M，同学的速率是1M。你们两个的TCP察觉到丢包后，把速率各减去一半，你有3.5M，他有0.5M。网络不拥塞了，没有丢包，那就继续增窗。该增多少呢?你的带宽明显占优势，同学有没有可能获得比你更高的速率呢?怎么样增才能达到均分带宽的目的?现在普遍的增窗策略是“加性增窗”，英文对应“AI”。也就是每条TCP连接在一个RTT内的增量是常数，假设这个加性因子为200K。那接下来的速率增长就是：你有3.5+0.2=3.7，同学有0.5+0.2=0.7.
看到这里，或许有的人就恍然大悟了：这样增窗，结果是大家的速率都收敛。也许还有人不明白，那就把速率随时间变化的情况列出出来：
3.5 0.5
3.7 0.7
3.9 0.9
4.1 1.1
……………………………
5.5 2.5
2.75 1.25 MD
……………………………
4.75 3.25
2.375 1.625 MD
……………………………
4.375 3.625
2.1875 1.8125 MD
……………………………
4.1875 3.8125 MD
……………………………
从以上速率变化，可以看出，两条TCP连接的速率在逐渐趋近，这就是AIMD策略的效果：收敛，到最后公平。也许有的人意犹未尽，那就从公式角度再算一次看看。假设flow1的初始窗口为c1，flow2的初始窗口为c2。MD减窗过程中，乘性因子为beta=0.5，也就是遇到丢包，窗口减一半。AI增窗过程中，加性因子为a。于是有：
c1' = ((c1*0.5 + m*0.2)*0.5 + m*0.2)*0.5 + m*0.2 …………
这里m是变化的，表示增窗的次数，直到遇到丢包。但是由于带宽有限，于是m可以视为常数。
c1'可以用等比数列求和公式给出，这里就不详细计算了。结论可以直接告诉大家：
c1'收敛到跟m和beta有关，跟c1无关的常数。
c2'也类似。
收敛性的证明比较复杂，我也懒得在博文里讲这么学术化的事情。参见【注 2】。 |
