TCP 擁塞控制目標(biāo)是緩解并解除網(wǎng)絡(luò)擁塞，讓所有流量公平共享帶寬，合在一起就是公平收斂。
AIMD(幾乎所有與擁塞控制相關(guān)的協(xié)議或算法都有 AIMD 的影子，包括 RoCE，BBRv2) 為什么收斂？我一般會給出下面的老圖：
雖然只展示了兩條流的收斂，但 n 條流收斂的展示無非就是將 2 維坐標(biāo)系換成 n 維坐標(biāo)系，只要能證明任意的 2 維截面都如上圖所示就行，而這件事簡單推導(dǎo)一下就行，比畫坐標(biāo)系還要直觀，再說超過 3 維的坐標(biāo)系也畫不出來。
設(shè)一個 AIMD 系統(tǒng)的 AIMD 參數(shù)為 α \alpha α, β \beta β， w i 0 w_{i0} wi0? 和 w j 0 w_{j0} wj0? 分別為任意兩條流的初始窗口，且 w i 0 > w j 0 w_{i0}>w_{j0} wi0?>wj0?，二者之差 d 0 = W i 0 ? W j 0 d_0=W_{i0}-W_{j0} d0?=Wi0??Wj0?。
假設(shè)所有流同步(異步流和 RED 作用下相對復(fù)雜，用統(tǒng)計(jì)分布代替公式)，一個 AIMD 周期后，兩條流的 cwnd 分別為 w i 0 = w i = β ? ( w i 0 + α ) w_{i0}=w_i= \beta*(w_{i0}+\alpha) wi0?=wi?=β?(wi0?+α) 和 w j 0 = w j = β ? ( w j 0 + α ) w_{j0}=w_j= \beta*(w_{j0}+\alpha) wj0?=wj?=β?(wj0?+α)，此時兩條流 cwnd 之差 d = β ? d 0 d=\beta*d_0 d=β?d0?。
再下一個周期， w i 0 = w i = β ? ( β ? ( w i 0 + α ) + α ) w_{i0}=w_i= \beta*(\beta*(w_{i0}+\alpha)+\alpha) wi0?=wi?=β?(β?(wi0?+α)+α) 和 w j 0 = w j = β ? ( β ? ( w j 0 + α ) + α ) w_{j0}=w_j= \beta*(\beta*(w_{j0}+\alpha)+\alpha) wj0?=wj?=β?(β?(wj0?+α)+α)，兩條流 cwnd 之差 d = β 2 ? d 0 d=\beta^2*d_0 d=β2?d0?。
容易得到，在第 n 個 AIMD 周期后，兩條流 cwnd 之差為 d = β n d 0 d=\beta^nd_0 d=βnd0?，趨向于 0，這意味著無論初始時刻任意兩條流差異多么大，最終它們將趨同。
值得注意的是，無論是 AI 過程還是 MD 過程，都單獨(dú)對收斂有貢獻(xiàn)，假設(shè)持續(xù) AI，從不 MD，觀察一個比值 w i 0 + x w j 0 + x \dfrac{w_{i0}+x}{w_{j0}+x} wj0?+xwi0?+x?, x 越大，比值越趨向于 1，在總體量面前，差異將無關(guān)緊要，另一方面，假設(shè)持續(xù) MD，從不 AI，觀察一個差值 β x ? w i 0 ? β x ? w j 0 \beta^x*w_{i0}-\beta^x*w_{j0} βx?wi0??βx?wj0?, x 越大，該差值趨向于 0，宏觀上看，差異消失。
總體而言，AI 的過程與初始值無關(guān)，它是一種與初始優(yōu)勢相反的力量，保持差值不變，比例趨向公平，削減掉相對差異，而 MD 則與初始值強(qiáng)相關(guān)，但它下降的速率越來越慢，保持差值趨向公平，比例不變，削減掉絕對差異。AIMD 共同作用，各自效用獨(dú)立積累，無論在比例差異還是在絕對差異均被時間抹平。
舉個例子，A 有 1 塊錢，B 有 9 塊錢，兩人很公平，因?yàn)橘徺I力有絕對值下限，雖然 A 和 B 相差 9 倍，但他們可能都買不到東西，但 A 有 100 萬塊，B 有 900 萬塊，就不再公平了，此時 9 倍的差異關(guān)乎他們生活在不同層次，如果 A 有 1 億零 100 塊，B 有 1 億零 900 塊，又會非常公平。
大概社會平均工資，普調(diào)，年終獎，股權(quán)被稀釋，工資被倒掛，就和 AIMD，AIAD，MIMD，MIAD 有關(guān)。用上述的簡單推導(dǎo)可以證明，除了 AIMD 可以收斂到公平，其它 3 種均不行。
AIMD-based cc，比如 reno，cubic，scalable，highspeed，它們被認(rèn)為不如 BBR，但事后看，這些算法并不是在根本上不如 BBR，而 BBR 也不是根本上就優(yōu)秀，前面說過，BBR 的高效來自于瞬時記住并憋住的 maxbw，而 cubic(包括其它 AIMD cc) 的問題在于它不能識別隨機(jī)丟包。而 AIMD 本身與效率無關(guān)，它只關(guān)注公平收斂。
cubic 只要增加丟包分類識別就能解決問題， 而 BBR 無論 probebw 還是 probertt 均無法完備論證收斂，只在 “效果” 上顯示出 “加速比與帶寬占比負(fù)相關(guān)”，而這是過不了審的。
已經(jīng)有了很多 “cubic-改” 算法，大多數(shù)引入了 delay 甚至 delay 梯度，在丟包發(fā)生時二次確認(rèn)擁塞是否真實(shí)存在，事實(shí)上 westwood 就是一種比較合理的算法，它收斂到瓶頸帶寬，而不是固定比例。然而由于實(shí)現(xiàn)粗糙(依然是受制于 Linux 擁塞狀態(tài)機(jī))，westwood 未竟全功。
還有另一種擁塞判定方法，二次機(jī)會法，事先為 AIMD 準(zhǔn)備兩個 beta 參數(shù)，當(dāng)檢測到丟包時，隨即將 cwnd 下降一個更小的 beta 比例，進(jìn)入包守恒開始重傳恢復(fù)，如果重傳率超過一個閾值，則將 cwnd 下降更大的 beta，視情況從兩個 MD 中任意一個開始進(jìn)行 AI：
避開的只是隨機(jī)丟包，絲毫不影響擁塞丟包后的收斂。
非常簡單，不需要像 westwood 還要計(jì)算瓶頸帶寬，代價就是誤判會增加重傳率，好在只有二次機(jī)會，只會增加一點(diǎn)點(diǎn)，不像 BBR 憋住 10 round 那樣執(zhí)著。
公平收斂，抓住一個小基本點(diǎn)就行了，這是控制平面的底座，其它的，留給應(yīng)用自己以及底層鏈路，就好像線路斷了，再好的算法也無濟(jì)于事，另一方面，application-limited 傳輸，再好的算法也用不上，但無論如何，公平是剛需。
其實(shí)菜市場攤販就遵循 AIMD 以避開相互內(nèi)耗的價格戰(zhàn)，最終你會發(fā)現(xiàn)各個攤販的菜價都一樣，差別只是質(zhì)量口碑而已。菜市場剛開張時，各家促銷，緩慢加價，最終發(fā)現(xiàn)客戶流失時，又大減價(注意這個 “大” 字)，大促銷，最終他們的價格趨向于一致。當(dāng)然，TCP 這方面屬于后生，但 AIMD 是一個放之四海而皆準(zhǔn)的通用控制論模型，在它的框架下做事就對了，但凡違背的，事情將會越發(fā)精細(xì)，復(fù)雜。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-456319.html
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到了這里，關(guān)于AIMD 為什么收斂(tcp reno/cubic 為什么好)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
