Sigcomm2017 Credit-Scheduled Delay-Bounded Congestion Control for Datacenters 论文阅读
这是一篇sigcomm2017年的文章，提出了一种在数据中心上的基于信用的拥塞控制算法。
现在在数据中心网络中有四个需求分别是低延迟，高带宽，浅缓存和大规模。而解决拥塞在数据中心中是最大的挑战。
这里介绍一下incast问题，也是这篇论文想要解决的问题。当有很多不同的流存在，并且一起发送数据报文的时候，交换机上的缓冲队列就会开始堆积，严重影响效率。
并且论文从实验中得出结论，当使用DCTCP等基于速率的控制算法的时候，缓冲队列会随着流的数量的增加而线性增加。但是credit-base的拥塞控制算法不会，流数增加以后它的缓冲队列基本保持不变。下面来解释流控机制的具体设计以及，流数增加以后它的缓冲队列基本保持不变的原因：
这个论文设计的流控机制叫做expresspass，它是一种基于信用的端到端的拥塞控制。
首先介绍终端主机发送方和接收方的行为：在最开始，发送方发送Credit Request给接收方，当接收方接收到Credit Request信号之后，开始以线速向发送方发送credit包。而发送方每接受到一次credit包，就会发送一个数据包给接收方，它们是一一对应的关系。当没有更多的数据包需要发送时，sender向Receiver发送Credit Stop信号，一旦接受方接收到了credit stop信号，接受方停止发送credit，这也代表着一个流程的结束。
目前为止介绍了终端主机在单个流的情况下的行为。这里展示两个发送发和两个接受方在共享瓶颈的情况。在expresspass中，将credit queue和data queue在switch中分割开来，credits packets占总流量的5%，剩余的95%用于处理data packets。这里要注意，对于反回的data packets，它和credit通过相同的链路但是方向相反，也就是说不同的流的credits包是不同的。在这个例子中，由于有两个不同流的存在，当两个不同流的credit都开始用线速开始发送时，在switch中，会有一半的credits packets会被丢弃掉，从而达到控制流速的目的。
所以在这种情况下，带宽被均匀地分配到了不同的流上，缓冲队列的处理速度和总的流的发送速度是很接近的，所以不管流的数量如何增加，缓冲区的队列长度也不会出现明显变化。
这里是一些性能测试。可以看到相比于DCTCP它拥有更快的收敛速度。平均每条流的完成时间也相当优秀。
所以这里进行总结：论文中设计的流控机制拥有更加短的队列，更加快而稳定的收敛速度和更短的完成时间。
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