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Internet路由器主动式队列管理机制综述(3)

2019-11-05 00:34:11
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  7 Adaptive RED
  
  
  我们知道,Internet是基于统计复用的,一条链路上有很多活动连接在竞争有限的带宽资源。在拥塞严重的网络中,AQM必须将拥塞信息通知到足够的源端,以充分降低负荷避免队列溢出丢包。另一方面,AQM也要防止拥塞信息传给了过多的源端,从而造成瓶颈链路利用率的下降。因此,进行拥塞通知时应充分考虑到瓶颈链路上流的数量。而RED并没有考虑到这一点。为此ARED提出了一种自动配置机制,根据流量的变化来配置适当的参数。
  
  RED中,拥塞指示的发送速度是由参数maXP来体现的。假如maxp太大,那么丢包比例主要就是由于早期拥塞检测中产生的丢包造成的;假如maxp太小,丢包主要就是由于队列溢出造成的。RED的一个弱点是平均队长对拥塞程度和参数设置很敏感。假如拥塞不太严重或者maxp很大,则平均队长接近min_th;假如拥塞很严重或者maxp很小,则平均队长接近或大于max_th。结果造成平均排队时延对流量负荷和参数设置很敏感。
  
  TCP流获得带宽的上限可以通过下式估计: (1)
   
  其中MSS:最大段尺寸(Maximum Segment Size) C :常数 p :丢包率
  
  假如有N个流竞争带宽,我们可以得到:
   
  (2)
  
  也即:
  
  (3)
  
  从上式可以看出,假如所有的流都采用了TCP的拥塞控制机制,那么丢包率的上限是和连接数的平方成正比。因此,激进的方法或者较大的maxp值适合于流较多的情况;保守的方法或者较小的maxp值适合于流较少的情况。
  
  ARED的基本思想就是通过检查平均队长的变化来感知RED是应更激进还是更保守。假如平均队长是在min_th四周振荡,那么拥塞控制就太激进了;假如在max_th四周振荡,那么拥塞控制就太保守了。基于所观察到的平均队长,ARED动态地maxp调整的值。其算法如图所示。
  
  Every avg_Q Update:
  If(min_thmax_th && status!=Above)
    status=Above
    maxp= maxp *β
  各参变量含义:
  status  :平均队长状态
  Between :min_th和max_th之间
  Below  :小于min_th
  Above  :大于max_th
  α    :maxp减少量
  β    :maxp增加量
  
  
  
  ARED算法很简单,就是根据平均队长是否在min_th和max_th之间,对maxp采用积式增加和减少(Multiplicative Increase Multiplicative Decrease,MIMD)从而尽量保持平均队长在min_th和max_th之间。
  
  ARED是对RED改动很小的一种算法,它保留了RED的基本结构,只需调节参数maxp从而保持平均队长在min_th和max_th之间,消除了RED的队列延时问题和参数敏感性问题。
  
  7.1 New ARED
  
  为了提高ARED的鲁棒性,Sally Floyd等提出了一种新的ARED算法,我们姑且称为New ARED。其基本思想和ARED一样,都是采用自适应的maxp以保持平均队长在min_th和max_th之间。不一样之处在于,New ARED保持平均队长在min_th和max_th的一半之内;不是每来一个包都改变,而是有一定时间间隔;maxp不采用积式增加和减少,而是和式增加和减少(Additive Increase Multiplicative Decrease,AIMD);maxp限制在[0.01,0.5]。具体算法如下:
  
  Every interval seconds:
   If(avg_Q>target && maxp<=0.5)
  maxp = maxp +α
  else if(avg_Q=0.01)
     maxp = maxp *β
  各参变量含义:
  interval:时间间隔
  target :avg_Q的目标范围
  [min_th+0.4*(max_th-min_th),
  min_th+0.6*(max_th-min_th)]
  
  
  
  New ARED的鲁棒性主要来自于maxp不是很频繁的变化。但假如拥塞程度急剧变化,则maxp需要过一段时间才能适应。为了保证ARED在这段时间里性能不会过度下降,因此将maxp限制在[0.01,0.5]之间。这样,即使这段时间内平均队长不足目标范围内,平均延时和吞吐量也不会下降太多。
  
  7.2 ARED的缺陷
  
  ARED虽然解决了RED的参数敏感性问题,但其自身也带来了参数设置问题。α、β设置太大,maxp振荡过于频繁,不利于网络性能稳定;α、β设置太小,maxp就要经过多次调整荡才能达到期望值。New ARED中参数interval的选择也有类似问题。另外maxp的初值也会影响调整的过程和结果。
  8其它几种AQM机制
  
  
  8.1 带有惩罚盒的RED(RED with penalty box)
  
  这种算法是对RED不能有效保护适应流的一种改进。在RED的算法基础之上增加了分类策略和调度策略。其基本思想是对流进行鉴别分类,鉴别出TCP-friendly和非TCP-friendly流。调度策略可以采用带有权重的轮转法(Weighted Round- Robin)、带有权重的公平排队(Weighted Fair- Queuing)或基于分类的排队(Class-based Queueing CBQ)等。
  
  被鉴别为非TCP-friendly的流被分配到低优先级的调度区。若某一流在收到拥塞通知后,作出了降低发送速度的反应,那么它应该被重新分类(reclassfied)到高优先级调度区。
  
  8.2 GREEN
  
  GREEN的基本思想是根据拥塞程度来调整发送拥塞通知的速度,是一种反馈控制机制。GREEN主要是根据数据包到达路由器的速度来判定拥塞程度。假如包到达的速度超过了链路的容量,那么在某一时间间隔内,拥塞通知速度增加一次;反之,假如包到达的速度小于了链路的容量,那么在某一时间间隔内,那么拥塞通知速度减小一次。
  
  8.3 CHOKe(CHOose and Keep for responsive flows CHOose and Keep for unresponsive flows)
  
  CHOKe的主要目的也是保护适应流,惩罚非适应流。其基本思想是,当一个包到达拥塞的路由器时,CHOKe从FIFO队列中随机地挑出一个包进行比较。假如它们属于同一个流,则这两个包都被丢弃;否则,被挑出地包依然留下,而刚到达的包则依某种概率被丢弃,此概率的计算和RED中一样。
  
  CHOKe算法是基于以下原因:由于非适应流的特点,FIFO队列可能会更多地包含非适应流地包,也就意味着这种流的包更有可能被选中进行比较。从而对非适应流进行了惩罚。CHOKe基本上继续了RED的优点,只是少量增加了一些额外开销。


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