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Google Swift 与 DC 传输

网络拥塞,默认指转发节点出现了严重的排队现象,甚至队列溢出而丢包。、

但接收端也是一个统计复用系统(通用 OS 均为统计复用系统,比如 Linux),但凡统计复用系统就是潜在拥塞点,即可套用排队论模型。

人们很少将最后一跳接收端纳入拥塞控制对象,和转发节点潜在的排队时延相比,< 10 微秒甚至纳秒级的处理时延微不足道。 当然,在广域网上尤为如此。

但在 DC 内,传输时延也是微秒级,交换机 buffer 普遍偏小,接收端主机处理时延在整个 RTT 的占比显著提高到不能继续忽略它。

为识别主机时延变化以判断是否主机是否拥塞,Google Swift 提出一种工程化方案,在不同处理阶段精确打点时间戳:
在这里插入图片描述

基于这些精确的时间戳,Swift 可分别追踪 “网络时延” 和 “主机时延” 的变化,便可维护两个拥塞窗口,fcwnd 代表网络拥塞窗口,ecwnd 代表端主机拥塞窗口,取 min(fcwnd, ecwnd) 为最终拥塞窗口。

想象一下 Swift 能应用在 TCP 吗?

必然不行,TCP 没有空余的空间保存时间戳,说到底还是 TCP 表达能力弱,反馈信息噪声太大,而这噪声是固有的,由 TCP 头的表达能力决定。

DC 网络继续使用 TCP 有很多弊端,长流传输场景与短消息完全不同。试想你在自己的城市里生活,每当决定要去哪里时,都是直接快去快回,但如果是去一个长途的地方,就需要事先 “连接”。

DC 网络很少有流式传输,基本都是 Request/Response 这种短消息模式,RPC 是个典型的例子。

幸运的是,既然 DC 网络不适合使用 TCP 做传输,部署一个非 TCP 协议并不是难事,全在 DC 内部自主可控。比方说 ECN 就很高尚。和 RED 不同,ECN 以一种告知而非惩罚的方式传递拥塞信息。这机制也只适合拓扑简单,链路跳数短的传输,在 Internet 上是不可想象的。
不拘泥 TCP/UDP,DC 可各种花式传输,依赖交换机的 ECN,INT,QCN,PFC 只是冰山一角,丢包,ECN 打标是常规做法,自研交换机还可以往数据包头里加字段,裁掉 payload,只留报头返回给发送端,或者像运载火箭一样,没用的信息 cut 掉,不一而足。

总之,DC 网络不拘泥 TCP/IP 的端到端原则就是了,相比 Internet,DC 网络无需过度关注新节点接入成本。

但也不能矫枉过正,TCP 不是一无是处,无论对于 Internet,还是对于 DC,都不存在所谓的替代者或者下一个。对于 DC 传输,如果要传输短消息,你是换个协议,还是继续使用 TCP,当然首选后者,只是需要改个小配置:

  • 将 init cwnd 提升到 30~50 (拍的数据,总之稍微增大,根据短消息的大小和 FCT 做统计分析,选 P99 最好的那个)即可。

看,这是不是和 Aeolus 的思路差不多,第一笔数据突发,事实上大多数传输也就仅这一笔数据,赢了稳赚,输了回退到重传,用 2 个(或 3 个,总之不会太多) RTT。

随便写写。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

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