Эндрю Уэзеролл - Компьютерные сети. 5-е издание

Получив явный и точный сигнал, транспортная подсистема может установить скорость отправки пакетов в соответствии с новым рабочим режимом. К примеру, если XCP сообщает отправителям рекомендуемую скорость, они могут просто использовать эту скорость. Но в остальных случаях транспортные подсистемы вынуждены действовать наугад. В отсутствие сигнала о насыщении отправители должны увеличивать скорость отправки, а при наличии такого сигнала — уменьшать. За увеличение и уменьшение скорости отправки отвечает закон управления( control law). Выбор такого закона оказывает решающее влияние на производительность.

Таблица 6.3.Сигналы некоторых протоколов контроля насыщения

Протокол

Сигнал

Явный?

Точный?

XCP

Скорость, которую следует использовать

Да

Да

TCP с ECN

Предупреждение о перегрузке

Да

Нет

FAST TCP

Сквозная задержка

Нет

Да

Compound TCP

Потеря пакетов и сквозная задержка

Нет

Да

CUBIC TCP

Потеря пакетов

Нет

Нет

TCP

Потеря пакетов

Нет

Нет

Рассматривая бинарный признак насыщения, Chiu и Jain (1989) пришли к выводу, что закон управления AIMD( Additive Increase Multiplicative Decrease— аддитивное увеличение мультипликативное уменьшение) позволяет эффективно вычислять рабочий режим с учетом идеи равнодоступности. Чтобы это показать, они привели простой наглядный пример, в котором два соединения соперничают друг с другом за пропускную способность общего канала. На рис. 6.20 пропускная способность, выделяемая пользователю 1, располагается на оси X, а пропускная способность, выделяемая пользователю 2, — на оси Y. При справедливом распределении оба пользователя получают одинаковое количество пропускной способности. Таким распределениям соответствует прямая равноправия, изображенная пунктиром. Когда суммарная пропускная способность, выделяемая всем пользователям, составляет 100 % (то есть равна пропускной способности канала), распределение является эффективным. Эффективные распределения располагаются на прямой эффективности. Когда суммарная пропускная способность пересекает эту прямую, оба пользователя получают сигнал о насыщении. Точка пересечения этих прямых соответствует оптимальному рабочему режиму, при котором пользователи получают одинаковое количество пропускной способности и используется вся пропускная способность сети.

Рис. 6.20.Аддитивное и мультипликативное регулирование пропускной способности

Пусть изначально пользователю 1 и пользователю 2 выделено некоторое количество пропускной способности. Посмотрим, что произойдет, если оба пользователя начнут аддитивно увеличивать свою пропускную способность. К примеру, они могут повышать скорость отправки пакетов на 1 Мбит/с каждую секунду. В результате рабочий режим пересечет прямую эффективности, и оба пользователя получат сигнал о насыщении сети. В этот момент им придется снизить используемую пропускную способность. Однако аддитивное уменьшение попросту приведет к колебаниям значений вдоль аддитивной прямой (см. рис. 6.20). В результате рабочий режим будет оставаться близким к эффективному, однако он не обязательно будет справедливым.

Рассмотрим аналогичную ситуацию, в которой оба пользователя увеличивают свою пропускную способность мультипликативно до тех пор, пока не поступит сигнал о насыщении сети. Например, они могут каждую секунду повышать скорость отправки пакетов на 10 %. Если после получения сигнала о насыщении пользователи будут уменьшать пропускную способность мультипликативно, рабочий режим будет колебаться вдоль мультипликативной прямой (см. рис. 6.20). Наклон мультипликативной прямой отличается от наклона аддитивной прямой. (Мультипликативная прямая проходит через начало координат, а аддитивная имеет наклон 45°.) Однако это ничего нам не дает. Ни в том, ни в другом случае оптимальная скорость отправки не будет достигнута.

Теперь рассмотрим другую ситуацию. Предположим, что пользователи аддитивно увеличивают пропускную способность, а после получения сигнала о насыщении начинают мультипликативно ее уменьшать. Такой метод называется законом управления AIMD (рис. 6.21). Оказывается, что в результате таких преобразований рабочий режим сходится к оптимальной точке, в которой распределение пропускной способности является одновременно справедливым и эффективным, причем это происходит независимо от начальной точки. Поэтому AIMD широко применяется на практике. При обратном варианте — мультипликативном увеличении и аддитивном уменьшении — рабочий режим будет расходиться от оптимальной точки.