【摘 要】
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随着高速网络的出现和普及,数据中心网络可以为上层应用提供更低的时延和更高的带宽。数据中心中资源解耦合的架构也要求底层网络可以提供稳定的低时延链路。传统的TCP拥塞控制算法已经无法满足数据中心网络的需求。目前数据中心中的拥塞控制算法主要有基于ECN标记和基于RTT两种方式。基于ECN标记的方式可扩展性差,难以进行大规模的部署。基于RTT的拥塞控制算法简单有效,且不依赖底层网络设备,适用于各种不同的网
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随着高速网络的出现和普及,数据中心网络可以为上层应用提供更低的时延和更高的带宽。数据中心中资源解耦合的架构也要求底层网络可以提供稳定的低时延链路。传统的TCP拥塞控制算法已经无法满足数据中心网络的需求。目前数据中心中的拥塞控制算法主要有基于ECN标记和基于RTT两种方式。基于ECN标记的方式可扩展性差,难以进行大规模的部署。基于RTT的拥塞控制算法简单有效,且不依赖底层网络设备,适用于各种不同的网络环境。但是现有的基于RTT的拥塞控制算法存在两个问题。一是无法维持稳定的队列长度,无法容忍大规模的流量incast;二是因为RTT反馈滞后的问题,队列长度来回震荡,且拥塞队列越长,震荡范围越大。针对现有的基于RTT的拥塞控制算法中存在的问题,本文提出了SQCC算法。相比之前的算法,SQCC算法主要有两点改进。一是通过设计新的降速指标函数,维持了稳定时的队列长度在理论上仅在有限的范围内随着incast流个数的增加而增加,且不会超过理论上的队列长度上限;二是设计了两个可自调节的参数,速率增量和RTT阈值,这有效控制了算法稳定时的队列震荡范围,保证了网络链路不为空。在此基础之上,本文提出了ULQCC算法,进一步降低了算法稳定时的队列长度。ULQCC算法主要有两点创新。一是设定了算法允许的震荡范围,当队列长度在算法所允许的震荡范围之外时,算法采用基于阈值的速率调整方法快速降低队列长度。当队列长度在算法所允许的震荡范围之内时,算法采用比例积分控制的方法,细粒度地控制队列长度尽可能地接近阈值。这样的设计保证了ULQCC算法在快速收敛的同时,也可以维持稳定的低时延队列;二是设置了反馈超时时间,发送方在反馈超时时间内没有收到ACK时主动降低速率,这有效减小了因RTT反馈滞后导致的队列长度震荡。本文在NS3仿真环境下测试验证了算法的有效性。在大规模incast的场景下,相比之前的基于RTT的拥塞控制算法,SQCC算法稳定时的队列长度最大有80%的降低,队列震荡范围也有27%到57%的减小。ULQCC算法进一步降低了队列长度。在相同场景下,相比SQCC算法,ULQCC算法稳定时的队列长度最大有87%的降低。
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