新式 AIMD 拥塞控制

周三晚上发了一则朋友圈，今天整理一下：

AIMD 过程可推导出 TCP 吞吐公式：

T=aRTTbpT=\dfrac{a}{RTT}\dfrac{b}{\sqrt{p}}T=RTTapb

a，b 分别为与 AIMD 参数和过程有关，该公式结论内置公平性。设 MSS = 1460，下面是一个合理的示例：

T=1700RTT×pT=\dfrac{1700}{RTT×\sqrt{p}}T=RTT×p1700

算一下 20ms RTT(普遍情况) 要达到 1Gbps (lastmile 的普遍诉求)吞吐可容忍的丢包率 p：

1∗1024∗1024∗1024/8=17000.02p1∗1024∗1024∗1024/8=\dfrac{1700}{0.02\sqrt{p}}1∗1024∗1024∗1024/8=0.02p1700

p 约等于 0.0000004，这简直是奢求，对 buffer 要求太高，BDP 越大，buffer overflow 容忍所需 buffer 越大。这解释了 TCP 效率低，更甚者，Reno/CUBIC 等 AIMD 算法族遭遇丢包都会视为拥塞，即使是非拥塞噪声丢包或节点问题丢包也会算在内。

这误判着实让 AIMD TCP 效率更低。

Reno 族算法无法区分丢包类型，即便转发节点配备理论上 BDP 大小的 buffer 也无济于事。
Reno 族算法无状态，只对单独事件反应，比如收到 reordering 个 dupACK 就会 mark lost。若为算法引入历史记忆，可去除些丢包噪声：

既然 RTT 可移指平均，丢包率 p 亦可。既然吞吐公式来自 AIMD 过程，根据公式构造一个拥塞控制算法即合理的，这次将 p 也移指平均。

或许移指平均不够精确，但至少是个方向，剩下的就是找个足够好的降噪函数了。

这将大大提高 Reno/CUBIC 的 AIMD 效率。

浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。

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