一文讀懂擁塞控制
大家可能都聽說過擁塞控制和流量控制，想必也有一些人可能還分不清擁塞控制和流量控制，進而把他們當作一回事。擁塞控制和流量控制雖然採取的動作很相似，但擁塞控制與網路的擁堵情況相關聯，而流量控制與接收方的快取狀態相關聯。
也就是說，擁塞控制和流量控制是針對完全不同的問題而採取的措施。今天這篇文章，我們先來講講擁塞控制。
一、為何要進行擁塞控制？
為了方便，我們假設主機A給主機B傳輸資料。
我們知道，兩臺主機在傳輸資料包的時候，如果傳送方遲遲沒有收到接收方反饋的ACK，那麼傳送方就會認為它傳送的資料包丟失了，進而會重新傳輸這個丟失的資料包。
然而實際情況有可能此時有太多主機正在使用通道資源，導致網路擁塞了，而A傳送的資料包被堵在了半路，遲遲沒有到達B。這個時候A誤認為是發生了丟包情況，會重新傳輸這個資料包。
結果就是不僅浪費了通道資源，還會使網路更加擁塞。因此，我們需要進行擁塞控制。
二、如何知道網路的擁塞情況？
A與B建立連線之後，就可以向B傳送資料了，然而這個時候A並不知道此時的網路擁塞情況如何，也就是說，A不知道一次性連續傳送多少個數據包好，我們也把A一次性連續傳送多少個數據包稱之為擁塞視窗，用N代表此時擁塞視窗的大小吧。
為了探測網路的擁塞情況，我們可以採取以下兩種策略：
1、先發送一個數據包試探下，如果該資料包沒有發生超時事件(也就是沒有丟包)。那麼下次傳送時就傳送2個，如果還是沒有發生超時事件，下次就傳送3個，以此類推，即N = 1, 2, 3, 4, 5.....
(如果圖片失效了，請到我的公眾號閱讀：5分鐘讀懂擁塞控制)
(圖可能畫的不大形象，，，，)
2、一個一個增加實在是太慢了，所以可以剛開始傳送1個，如果沒有發生超時時間，就傳送2個，如果還是沒有傳送超時事件就傳送4個，接著8個...，用翻倍的速度類推,即 N = 1, 2, 4, 8, 16...
無論是第一種方法還是第二種方法，最後都會出現瓶頸值。不過這裡值得注意的是，第一種情況的增長速率確實有點慢，但是第二種情況以指數增長，增長速度有點太快了，可能一下子就到瓶頸值了。
為了解決這個過慢或過快的問題，我們可以把第一種方法和第二種方法結合起來。也就是說，我們剛開始可以以指數的速度增長，增長到某一個值，我們把這個值稱之為閾值吧，用變數ssthresh代替。當增長到閾值時，我們就不在以指數增長了，而是一個一個線性增長。
所以最終的策略是：前期指數增長，到達閾值之後，就以一個一個線性的速度來增長。
(注：8之後其實是直線的，那裡只是彎曲了一下)
我們也把指數增長階段稱之為慢啟動，線性增長階段稱之為擁塞避免
三、到了瓶頸值之後怎麼辦？
無論是指數增長還是一個一個增長，最終肯定會出現超時事件，總不可能無限增長吧。當出現超時事件時，我們就認為此時網路出現了擁塞了，不能再繼續增長了。我們就把這個時候的N的值稱之為瓶頸值吧，用MAX這個字母來代替吧，即最大值。
注：這裡再次提醒閾值過後是一個一個線性增長，圖中之所以彎曲是因為我畫圖原因導致的。
當達到最大值MAX之後，我們該怎麼辦呢？
當到達最大值之後我們採取的策略是這樣的：
我們就回到最初的最初的狀態，也就是說從1，2，4，8.....開始,不過這個時候我們還會把ssthresh調小，調為MAX值的一半，即ssthresh = MAX / 2。
圖中閾值為8，瓶頸值是14；超時事件發生後，閾值為14 / 2 = 7。
四、超時事件就一定是網路擁塞？
超時事件傳送就一定是網路出現了擁堵嗎？其實也有可能不是出現了網路擁堵，有可能是因為某個資料包出現了丟失或者損害了，導致了這個資料包超時事件發生了
為了防止這種情況，我們是通過冗餘ACK來處理的。我們都知道，資料包是有序號的，如果A給B傳送M1, M2, M3, M4, M5...N個數據包，如果B收到了M1, M2, M4....卻始終沒有收到M3，這個時候就會重複確認M2，意在告訴A,M3還沒收到，可能是丟失了。
當A連續收到了三個確認M2的ACK，且M3超時事件還沒發生。A就知道M3可能丟失了，這個時候A就不必等待M3設定的計時器到期了，而是快速重傳M3。並且把ssthresh設定為MAX的一半，即ssthresh = MAX/2，但是這個時候並非把控制視窗N設定為1，而是讓N = ssthresh，N在一個一個增長。
我們也把這種情況稱之為快速恢復。而這種具有快速恢復的TCP版本稱之為TCP Reno。
還有另外一種TCP版本，無論是收到三個相同的ACK還是發生超時事件，都把擁塞視窗的大小設為1，從最初狀態開始，這種版本的TCP我們稱之為TCP Tahoe。
最後
偷偷透露一下，由於第一次畫這種圖，這幾個圖畫了差不多兩個小時，也是醉了。
下一次可能會將流量控制，敬請期待，如何有什麼建議可以後臺留言提哈。
推薦閱讀：
更多原創文章可以關注我的公眾號：苦逼的碼農(ID:201805)
