CN103782534A - 避免网络拥塞的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

数据中心网络通常容纳内在地显示出聚播（incast）通信模式的应用和网络搜索；多个服务器同时向单个聚合节点传送TCP数据。在这种环境中，在实际吞吐量和查询完成时间方面，TCP性能显著退化，结果是在架顶（ToR）交换机的严重分组丢失。即使网络管道大小（即，带宽延时积）极小，TCP发送器也会侵略性地传送分组，导致吞吐量暴跌。本发明提出了一种新颖的端到端拥塞控制算法，其避免了TCP聚播拥塞问题。虽然现有技术主要关注于基于窗口的控制算法，但是本发明使用基于速率的控制，以确保未完成分组的总数不超过网络管道大小。此外，仿真验证了IA-TCP算法，在实现增强的实际吞吐量与零超时的发送器的数量方面，是可扩展的。

Description

避免网络拥塞的方法及其装置

技术领域

近年来，数据中心应用和网络搜索通常显示出分割/聚合的通信模式。首先，请求被分割并被发送到多个工作节点。然后，由工作节点所产生的响应分组被传送到公共节点以进行聚合，即，聚合节点。因为多个工作节点同时将响应分组发送到同一聚合节点，所以这种类型的业务可能会造成网络拥塞。由于这种聚播（incast）拥塞问题，用于数据中心网络的传输协议的设计一直面临挑战。

背景技术

A.相关工作

由D.Nagle等人在可扩展存储体系结构的设计中对TCP聚播问题进行了第一次报道。他们发现：随着存储设备的数量增加，客户端和许多存储设备之间的并发流量压倒了网络。这导致多个分组丢失和超时，从而迫使客户端空闲一段长的RTO持续时间。为了减轻聚播拥塞，他们将客户端的接收套接字（socket）缓冲器大小减少到64kB以下。他们也建议在TCP层进行调节，例如减少重复ACK阈值并且禁用慢启动以避免重传超时。然而，他们没有解决基本的聚播问题。

已经提出了解决聚播问题的两种主要方法。第一种方法将RTO_min从毫秒减少到微秒粒度。这种解决方案对于基于聚类的存储系统是非常有效的，其中主要性能指标是提高TCP吞吐量。尽管如此，对于软实时应用，诸如，网络搜索，这是不足够的，这是因为它仍然引入高排队延时。第二种方法是在缓冲器溢出之前使用拥塞避免。RTT通常是广域网中良好的拥塞指示符，因此基于延时的拥塞避免算法（例如，TCP Vegas）可能是一个好的候选者。然而，众所周知，数据中心中的RTT的微秒粒度可能太敏感，以致使网络拥塞不能与由分组/转发处理开销所导致的延时峰值进行区分。因此，DCTCP使用显式拥塞通知（ECN），以显式地检测网络拥塞，并通过使用ECN标记的数量来提供基于细粒度拥塞窗口的控制。另一种方法是ICTCP。ICTCP测量总进入流量的带宽以获得可用带宽，然后基于该信息控制每个连接的接收窗口。然而，在这些方法中，随着工作节点的数量增加，聚播拥塞不可避免。

B.基于窗口的拥塞控制的局限

图1描绘了发生聚播拥塞的典型拓扑。为避免这种聚播拥塞，未完成（outstanding）分组的总数不应超过网络管道大小，其是从带宽延时积（BDP）得出的。

这可表示为：

数学式图1

$\mathrm{BDP}=\mathrm{Link\; capacity}\×\mathrm{RTT}\≥{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{w}_i\×\mathrm{MSS}---\left(1\right)$

其中，MSS表示最大段大小，n是并发连接的总数，并且w_i是第i个连接的窗口大小。在这种情况下，在数据中心网络中BDP可能非常小。例如，如果网络路径具有1Gbps的链路容量（Link capacity）和100us的延时，那么当MSS是1.5kB时，BDP大约为12.5kB或8.3MSS。这意味着

应该小于8.3以便避免管道溢出。在这种情况下，如果最小窗口大小是一，那么路径可以维持的TCP连接的数量将至多是8个。换句话说，如果所有发送器同时发送至少一个分组，那么超过9个的TCP连接可能导致排队延时和分组丢失。由于这个原因，在使用若干工作节点的典型数据中心网络应用中，现有的基于窗口的控制方案基本上不可扩展。这种见解导致了针对数据中心环境的基于BDP测量的基于速率控制的方法。

发明内容

[技术问题]

在现有聚播通信模式下，TCP不能很好地工作的原因有数个。首先，架顶（ToR）交换机通常使用较小的缓冲存储器（例如，用于52个端口的4MB共享存储器）以便降低成本，并且这导致了频繁的缓冲器溢出，即分组丢失。其次，甚至少数分组丢失也可能会导致TCP超时，这是因为为了快速进行重传和恢复，流中的响应分组的数量通常偏少。此外，在商用操作系统中，最小重传超时（RTO_min）通常被设定为200ms或300ms，而数据中心网络中的往返时间（RTT）可以小于250us。在这种情况下，将需要耗费超过800个RTT来检测分组丢失。最后，在分割/聚合模式中，聚合节点可能需要等待来自它的工作节点的所有响应，以作出有意义的结果，所以总体性能是由单个拥塞的连接所决定的，即使大多数连接不会经历任何的分组丢失。总之，分割/集合流量模式通常导致数据中心网络中的网络拥塞，并且这将导致TCP吞吐量暴跌，降低网络应用的服务质量（QoS）。

[技术方案]

本发明使用端到端拥塞避免算法，以解决聚播问题。具体的，本发明提出了聚播-避免TCP（IA-TCP），一种基于速率的拥塞控制算法，其限制注入到网络管道中的分组的总数，以便符合带宽延时积（BDP）。本发明的算法被设计为借助于TCP确认（ACK）调整运行在聚合节点侧，以便控制工作节点的TCP数据发送速率。通过NS-2仿真，本发明示出了IA-TCP较优地避免了聚播拥塞以及示出了高实际吞吐量和快速查询完成时间。

在现有技术的许多文献中，先前已经研究过TCP聚播拥塞问题。这些现有技术主要专注于基于窗口的拥塞控制，而本发明提出了基于速率的拥塞控制算法。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于在包含聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞的方法，其中所述多个工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路，该方法包括以下步骤：计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；调节所述工作节点中的每一个工作节点的窗口大小（W），其中所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；对ACK增加ACK延时（Δ），其中，所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W）；以及向所述工作节点发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据优选的实施例，所述计数连接的数量还包括：初始化所述连接的数量。

根据该方法的另一优选实施例，每当创建所述连接时，增加所述连接的数量；并且每当关闭所述连接时，减少所述连接的数量。

根据该方法的另一个优选的实施例，所述计数所述连接的数量还包括：向所述工作节点中的每一个工作节点发送查询请求。

根据该方法的另一优选的实施例，所有连接的所述窗口大小（W）都是相同的。

根据该方法的另一优选的实施例，所述调节窗口大小（W）还包括：将所述窗口大小（W）设置为最大值。

根据该方法的另一优选的实施例，所述窗口大小的最大值为 $\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1),$ 其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大报文段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

根据该方法的另一个优选的实施例，所述ACK延时（Δ）为 $\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT},$ 其中，advertise是窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

根据该方法的另一个优选的实施例，选择遵循均匀分布的从0到（RTT+Δ）的随机值来代替所述ACK延时（Δ）中的第一个ACK延时（Δ），其中，RTT是最小往返时间。

根据该方法的另一个优选的实施例，如果所述ACK延时（Δ）大于零，则在延时计时器期满之后，执行所述发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据该方法的另一个优选的实施例，如果所述ACK延时（Δ）是负值，则无延时立即执行发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据该方法的另一个优选的实施例，在TCP层中执行该方法。

根据该方法的另一个优选的实施例，该方法是基于速率的拥塞控制算法。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于在包含聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞的聚合节点，其中所述工作节点共享至所述聚合节点的相同瓶颈链路，并且其中所述聚合节点包括处理器（未示出）和收发器（未示出），所述处理器被配置为执行：计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；调节所述工作节点中每一个工作节点的窗口大小（W），其中，所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；以及对ACK增加ACK延时（Δ），其中，所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W）；以及所述收发器被配置为执行向所述工作节点发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据所述聚合节点的一个优选的实施例，所述计数所述连接的数量还包括：初始化所述连接的数量。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例中，每当创建所述连接时，增加所述连接的数量；并且每当关闭所述连接时，减少所述连接的数量。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例中，所述计数所述连接的数量还包括：通过所述收发器向所述工作节点中的每一个工作节点发送查询请求。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例中，所有连接的所述窗口大小（W）都是相同的。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，所述调节所述窗口大小（W）还包括：将所述窗口大小（W）设置为最大值。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，所述窗口大小的最大值为 $\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1),$ 其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，所述ACK延时（Δ）为 $\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT},$ 其中，advertise是窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，选择遵循均匀分布的从0到（RTT+Δ）的随机值来代替所述ACK延时（Δ）中的第一个ACK延时（Δ），其中，RTT是最小往返时间。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，如果所述ACK延时（Δ）大于零，则在延时计时器期满之后，执行所述发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据所述聚合节点的另一个优选的实施例，如果ACK延时（Δ）是负值，则无延时立即执行所述发送具有所述窗口大小（W）的ACK。

根据本发明的另一方面，提供了包含所述聚合器和所述多个工作节点的网络系统，其中所述工作节点共享至聚合节点的相同的瓶颈链路，其中所述聚合节点包含处理器和收发器，其中所述处理器被配置为执行：计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；调节工作节点中每一个工作节点的窗口大小（W），其中，所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；并且对ACK增加ACK延时（Δ），其中，所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W），其中，所述收发器被配置为执行向所述工作节点发送具有所述窗口大小（W）的ACK，并且其中所述聚合节点遵循针对所述聚合节点的上述实施例。

根据本发明的另一方面，提供一种用于在包含聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞的计算机程序，其中所述多个工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路，该计算机程序执行：计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；调节所述工作节点中每一个工作节点的窗口大小（W），其中，所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；对ACK增加ACK延时（Δ），其中，所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W）；以及向所述工作节点发送具有窗口大小（W）的ACK，并且其中所述计算机程序遵循针对该方法的上述实施例。

[有益效果]

本发明的价值是：可以较佳地避免数据中心网络中众所周知的聚播拥塞。因此，其主要优点将是：数据中心应用（例如，云服务，网络搜索等）最终将显示出更好的性能，即服务质量（QoS）。

附图说明

图1说明了用于分割/聚合应用的典型的网络拓扑结构。

图2说明了在聚合节点处执行的用于避免网络拥塞的聚播-避免算法。

图3说明了用于第一ACK期间的随机延时的示例。

图4说明了没有背景流的聚合节点的实际吞吐量（Mbps）。

图5说明了没有背景流的TCP超时的比率（%）。

图6说明了具有长期TCP流的聚合节点的实际吞吐量（Mbps）。

图7说明了具有30个短流和1个长流的查询完成时间（ms）。

图8说明了IA-TCP流之间的实际吞吐量的公平性。

具体实施方式

在这部分中，推导用于聚播-避免的理想的数据分组速率，然后详细说明本发明的IA-TCP算法。

A.用于聚播-避免的数据分组速率

聚播-避免意味着未完成分组的总数不超过路径的BDP，使得分割/聚合应用根本不会引起任何网络拥塞。为此，有必要控制工作节点的聚合数据分组速率，

使其小于从公式（1）得出的链路容量。在数据分组的总数增加的情况下，本发明的方法将Δ(s)加到RTT中。例如，假设链路容量是10MSS/RTT。这意味着在一次往返时间期间，在路径中只允许10个分组，以便避免网络拥塞。这时，本发明通过将1RTT的延时加到分母可允许20MSS，以实现相同的速率，20MSS/2RTT。现在，用于聚播-避免的聚合数据分组速率，IA速率（IA Rate），被定义如下：

[数学式图2]

$\mathrm{IA\; Rate}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{w}_i\×\mathrm{MSS}}{\mathrm{RTT}+\mathrm{\Δ}}\≤\mathrm{Link\; capacity}---\left(2\right)$

因此，如果所有工作节点以IA速率发送数据分组，那么本发明可以有效地避免发生在ToR交换机的聚播拥塞。

图2呈现了根据本发明的聚播-避免算法。在聚合节点执行聚播-避免算法，以用于避免在包含聚合节点和多个工作节点的网络的网络拥塞。简言之，第9-16行是计数共享相同瓶颈链路的TCP连接（即工作节点）的总数。每当聚合节点需要发送ACK，则在第19-21行中，它计算advertise以便控制由工作节点所注入的分组的总数。然后，在第23-28行中，将得出ACK_delay（Δ），但是均匀随机延时用于第一ACK。在第20行中，链路容量是指连接到ToR交换机的接口的链路速率，并且假设它是在TCP层可获得的信息。最后，在第30-34行中，如果ACK_delay大于0，则在延时定时器期满之后将发送具有advertise的ACK。这还意味着本发明的算法不使用延时的ACK，而是使用即时的ACK。

详细的IA-TCP算法如下。聚合节点计数聚合节点与工作节点之间的TCP连接的数量（9至16行）。全局变量被初始化为tcp_num←0（9至10行）。并且，每当创建连接时，增加全局变量（12-13行）。类似地，每当关闭连接时，减少全局变量（15-16行）。在这些情况下，通常从聚合节点向每个工作节点发送查询请求。由于这个原因，本发明执行确认（ACK）分组控制而不是数据分组控制。

然后，在聚合节点处调节每一个工作节点的窗口大小（wi）和ACK间隔（Δ），以使聚合数据分组速率小于链路容量。

首先，调节每个工作节点的窗口大小（wi）（19至21行）。每当聚合节点需要发送ACK时（19行），计算窗口大小（wi）以便控制由工作节点注入的分组的总数（第20-21行）。在这种情况下，为了IA-TCP连接之间的简单与公平，假定所有连接的窗口大小与W相同。然后，从公式（1）得出的窗口大小W如下：

[数学式图3]

$W\≤\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}---\left(3\right)$

因为使用标准TCP的工作节点基本上没有聚播避免的能力，因此本发明使用这个W以控制使用ACK报头中的通告字段的每个连接的窗口大小。例如，如果BDP是10MSS，并且n是5，那么通告窗口将为2，使得允许每个工作节点每RTT发送两个数据分组。并且，然后可根据以下（第21行）将通告窗口设置为W的最大值。此外，要注意的是，窗口大小应当为整数值并且其最小值为1。

[数学式图4]

$\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1)---\left(4\right)$

其次，调节ACK_delay（Δ），但是第一ACK使用均匀随机延时（23-28行）。在聚合节点执行将ACK_delay（Δ）加到每一个ACK分组。当W小于1时，这个延时防止聚合数据分组速率超过链路容量，但是由公式（4）得出advertise窗口变为1。根据公式（2）、（3）和（4），可以得出：

[数学式图5]

$\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT}---\left(5\right)$

然后，如果ACK_delay大于0，则在延时定时器期满之后，将发送具有advertise的ACK（30-34行）。如果Δ为负值，则可以无延时立即发送ACK（30、32-34行）。最后，即使通过聚合节点来控制未完成分组的总数，但是如果所有工作节点的发送时间异乎寻常地同步，则也有可能溢出。为了防止这种传输同步，针对第一ACK_delay选择遵循均匀分布的从0到（RTT+Δ）的随机值，而非Δ。图3示出了在随机延时期间针对每个连接（即第一ACK）所给予的随机延时的示例，以便在具有与下一个周期的平均间隔为n/（RTT+Δ）的路径上及时分布所有未完成的分组。

仿真结果

现在，通过NS-2来实现IA-TCP算法。一个聚合节点和多个工作节点连接到同一ToR交换机，它的缓冲器大小（每端口）为56个分组（假设4MB的共享存储器/52个端口/1.5kB的MSS）。链路容量被设置为1Gbps，并且工作节点和聚合节点之间往返传播延时被设置为100us。在所有实验中，聚合节点向工作节点发送10B的请求查询，然后每个工作节点向该聚合节点回复特定大小的数据。分组大小被固定在1500字节，并且RTO_min被设置为200ms。

由于现有的拥塞避免方案（例如ICTCP）的代码不可获得，因此将IA-TCP算法与TCP SACK和1-win TCP进行比较，它们的发送窗口大小被固定为一，从而在可扩展性方面可以确认基于窗口的拥塞控制方案的局限。

-A.没有背景流量的聚合实际吞吐量和超时比

用于评估所提出的方案的最重要的性能指标将是显示缓解了多少聚播拥塞。通过将响应数据大小设置为64kB、128kB、以及256kB，对聚合实际吞吐量和超时比进行测量。聚合实际吞吐量是指，在从发送查询请求到接收到多个工作节点之中的最后数据分组的时间上，从工作节点所接收的数据的总量。结果是通过100次迭代的平均值。超时比指经历至少一个超时的仿真的数量与迭代的总数（即100）之比。因为在真实数据中心中对于90百分位，有大约100个至聚合节点的并发连接，因此可将工作节点的数量一直增加到96个。这里没有背景流量。

图4呈现了聚合实际吞吐量的曲线图，并且可以看出：当工作节点的数量大于32时，1-win TCP示出了性能退化，即使它在一定范围中示出了最高的实际吞吐量。这个结果揭示了在数据中心网络中基于窗口的拥塞控制的局限。也就是说，随着工作节点的数量增加，最小窗口大小（1-窗口）可导致聚播拥塞。另一方面，IATCP的实际吞吐量实现了较高的聚合实际吞吐量。由此可见：所提出的方案很好地控制了所有连接的数据分组速率，使得工作节点能够高可扩展性地共享较小的网络管道。

图5呈现了TCP超时比的曲线图。该曲线图说明了当工作节点分别超过8和24时，TCP SACK和1-win TCP经历了100%的超时比，但在所有实验中IA-TCP显示零超时。此外，当考虑到现有的基于窗口的聚播避免方法，即DCTCP和ICTCP，导致了至少一个超时（在它们的实验设置中具有多于35个工作节点）时，本发明的IA-TCP算法在工作节点的数量上更具可扩展性。

-B.具有长期背景TCP流的聚合实际吞吐量

图6示出了分割/聚合流的聚合实际吞吐量。可以看出，由于背景TCP流，1-win TCP和TCP SACK两者都高度退化，但是随着工作节点的数量增加，IA-TCP的实际吞吐量变得更高。在响应数据大小中的差异似乎很少影响IA-TCP的实际吞吐量。这个仿真也示出了对于IA-TCP也没有超时，但在此略去。

-C.查询完成时间

因为许多分割/聚合应用具有软实时特征，因此当短流和长流共存时，测量查询完成时间是非常重要的。运行了30个短流和1个长流，并且如图7中所示，测量了它们的完成时间。对于短流，响应数据大小是10kB，并且对于长流响应数据大小是10MB。在TCP SACK的情况下，可以看出，因为多数短流经历了由聚播拥塞所导致的分组丢失和超时，所以短流的平均查询完成时间相对较高。1-winTCP示出了比TCP SACK低的多的平均完成时间，但是，因为受长流影响的一些流具有更长的完成时间，所以整体性能有可能退化。对于短流，通过避免聚播拥塞IA-TCP示出了非常快的平均完成时间和最长完成时间。还可看出：通过有效地利用网络管道，IA-TCP比其它方法更快地传送长消息。

-D.IA-TCP流之间公平性

最后，测量了共享相同瓶颈链路的多个IA-TCP流之间的实际吞吐量的公平性。因为数据中心环境通常提供奢侈品（luxuries），如同构网络和单一管理控制，所以不考虑针对传统协议的公平性。如图8所示，为了测量公平性，以3秒的间隔依次启动5个IA-TCP流组。每组由8个IA-TCP流组成，并且每个流的响应数据大小是100MB。从图8可以看出：在每组中的所有流具有相同的带宽份额，并且，当添加/结束组时，所有组公平地共享带宽。

虽然本发明已经描述了关于基于速率的拥塞控制算法的聚播避免TCP（IA-TCP），但是本发明并不限于此。本领域技术人员可以容易地将本文教示扩展到其它网络，在所述其它网络中一个节点将其连接传递到另一节点。另外，本发明可以优选地用于无线、无线电、蜂窝或其它非有线应用，但本发明不限于此，并且可用于支持基于分组通信的有线或光网络。

本发明可以以方法、装置、设备、和系统的形式进行具体化。本发明还可以以有形介质中的计算机程序代码的形式进行具体化，所述有形介质例如是CD-ROM、硬盘、或任何其它机器可读的存储介质，其中，当程序代码由机器（例如计算机）载入并执行时，该机器成为用于实践本发明的装置。本发明还可以以程序代码的形式进行具体化，例如，是否存储在存储介质中、由机器载入和/或执行、或者通过某种传送介质传送，诸如通过电线或电缆、通过光纤、或者经由电磁辐射，其中，当程序代码由机器（例如计算机）载入并执行时，该机器成为用于实践本发明的装置。当在通用处理器上实现时，程序代码段与处理器结合以提供类似于特定逻辑电路操作的唯一设备。

还将可以理解，在不脱离依照所附权利要求中所表达的本发明的原理和范围的情况下，可以由本领域的技术人员，在出于解释本发明的性质已经描述和说明的部件的细节、材料、布置上，做出各种改变。

[工业实用性]

本发明可以提供给在线服务并且操作他们自己的数据中心，以便较优地避免数据中心网络中的典型聚播拥塞问题。针对数据中心应用（例如，云服务，网络搜索等）最终将显示出更好的性能（即服务质量（QoS））的益处，提出了本发明。

权利要求书(按照条约第19条的修改)

1.一种用于在包含聚合服务器和多个工作服务器的网络中避免网络拥塞的方法，其中所述多个工作服务器共享至所述聚合服务器的相同的瓶颈链路，所述方法包括：

计数所述聚合服务器与所述工作服务器之间的连接的数量；

向所述工作服务器发送ACK，并且测量往返时间（RTT）；

根据所述连接的数量和所述RTT，计算针对所述工作服务器中的每个工作服务器的可允许的窗口大小；

根据所计算的窗口大小，计算延时；以及

对所述ACK增加所述延时，以避免所述网络拥塞。

2.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述工作服务器中的每个工作服务器的可允许的所述窗口大小（advertise）为

$\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1)$

其中，MSS是最大段大小，并且n是所述连接的数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述延时（Δ）为

$\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT}.$

4.根据权利要求3所述的方法，其中还包括：如果所计算的延时（Δ）大于零，则向所述工作服务器发送具有所计算的窗口大小的延时的ACK。

5.根据权利要求3所述的方法，其中还包括：如果所计算的延时（Δ）是负值，则不增加所述延时，立即向所述工作服务器发送所述ACK。

6.根据权利要求4所述的方法，其中发送所述延时的ACK还包括：在从0到RTT+Δ的时间期间，向所述工作服务器中的每个工作服务器随机地发送所述ACK。

7.根据权利要求1所述的方法，其中在数据中心网络中的TCP层中执行所述方法。

8.一种聚合服务器，用于在包含聚合服务器和多个工作服务器的网络中避免网络拥塞，其中所述多个工作服务器共享至所述聚合服务器的相同的瓶颈链路，所述聚合服务器包括：

收发器，以及

处理器，其中所述处理器被配置为执行：

计数所述聚合服务器与所述工作服务器之间的连接的数量；

向所述工作服务器发送ACK，并且测量往返时间（RTT）；

根据所述连接的数量和所述RTT，计算针对所述工作服务器中的每个工作服务器的可允许的窗口大小；

根据所计算的窗口大小，计算延时；以及

对所述ACK增加所述延时，以避免所述网络拥塞。

9.根据权利要求8所述的聚合服务器，其中针对所述工作服务器中的每个工作服务器的可允许的所述窗口大小（advertise）为

$\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1),$

其中，MSS是最大段大小，并且n是所述连接的数量。

10.根据权利要求9所述的聚合服务器，其中所述延时（Δ）为

$\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT}.$

11.根据权利要求10所述的聚合服务器，其中所述聚合服务器还被配置为执行：如果所计算的延时（Δ）大于零，则向所述工作服务器发送具有所计算的窗口大小的延时的ACK。

12.根据权利要求10所述的聚合服务器，其中所述聚合服务器还被配置为执行：如果所计算的延时（Δ）是负值，则不增加所述延时，立即向所述工作服务器发送所述ACK。

13.根据权利要求11所述的聚合服务器，其中发送所述延时的ACK还包括：在从0到RTT+Δ的时间期间，向所述工作服务器中的每个工作服务器随机地发送所述ACK。

14.根据权利要求8所述的聚合服务器，其中所述聚合服务器在数据中心网络中的TCP层中执行操作。

15.一种计算机程序，用于在包含聚合服务器和多个工作服务器的网络中避免网络拥塞，其中所述计算机程序执行根据权利要求1至7中的任一项的所述方法。

Claims (26)

1.一种用于在包含聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞的方法，其中所述多个工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路，所述方法包括：

计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；

调节所述工作节点中的每一个工作节点的窗口大小（W），其中所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；

对ACK增加ACK延时（Δ），其中所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W）；以及

向所述工作节点发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述计数所述连接的数量进一步包括：初始化所述连接的数量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，每当创建所述连接时，增加所述连接的数量；并且其中每当关闭所述连接时，减少所述连接的数量。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述计数所述连接的数量进一步包括：向所述工作节点中的每一个工作节点发送查询请求。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所有连接的所述窗口大小（W）都是相同的。

6.根据权利要求1或5的方法，其中所述调节所述窗口大小（W）进一步包括：将所述窗口大小（W）设置为最大值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述窗口大小的所述最大值为

$\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1)$

其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述ACK延时（Δ）为

$\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT}$

其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

9.根据权利要求1或8所述的方法，其中选择遵循均匀分布的从0到（RTT+Δ）的随机值来代替所述ACK延时（Δ）中的第一个ACK延时（Δ），其中，RTT是最小往返时间。

10.根据权利要求1所述的方法，其中如果所述ACK延时（Δ）大于零，则在延时计时器期满之后，执行所述发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，如果所述ACK延时（Δ）是负值，则无延时立即执行所述发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

12.根据权利要求1所述的方法，其中在TCP层中执行所述方法。

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法是基于速率的拥塞控制算法。

14.一种聚合节点，用于在包含所述聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞，其中所述多个工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路，并且其中所述聚合节点包括处理器和收发器，

所述处理器被配置为执行：

计数所述聚合节点与所述工作节点之间的连接的数量；

调节所述工作节点中的每一个工作节点的窗口大小（W），其中所述窗口大小（W）基于所述连接的数量；以及

对ACK增加ACK延时（Δ），其中所述ACK延时（Δ）基于所述窗口大小（W）；以及

所述收发器被配置为执行向所述工作节点发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

15.根据权利要求14所述的聚合节点，其中所述计数所述连接的数量还包括：初始化所述连接的数量。

16.根据权利要求14或15所述的聚合节点，其中每当创建所述连接时，增加所述连接的数量，并且其中每当关闭所述连接时，减少所述连接的数量。

17.根据权利要求14或15所述的聚合节点，其中所述计数所述连接的数量还包括：通过所述收发器向所述工作节点中的每一个工作节点发送查询请求。

18.根据权利要求14所述的所述聚合节点，其中所有连接的所述窗口大小（W）都是相同的。

19.根据权利要求14或18所述的聚合节点，其中所述调节所述窗口大小（W）还包括：将所述窗口大小（W）设置为最大值。

20.根据权利要求19所述的聚合节点，其中所述窗口大小的所述最大值为

$\mathrm{advertise}=\max \left(\right[\frac{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}\×\mathrm{RTT}}{n}],1)$

其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

21.根据权利要求14所述的聚合节点，其中所述ACK延时（Δ）为

$\mathrm{\Δ}=(\frac{n}{\mathrm{Link\; capacity}/\mathrm{MSS}}\×\mathrm{advertise})-\mathrm{RTT}$

其中，advertise是所述窗口大小，MSS是最大段大小，RTT是最小往返时间，并且n是并发连接的总数。

22.根据权利要求14或21所述的聚合节点，其中选择遵循均匀分布的从0到（RTT+Δ）的随机值来代替所述ACK延时（Δ）中的第一个ACK延时（Δ），其中，RTT是最小往返时间。

23.根据权利要求14所述的聚合节点，其中如果所述ACK延时（Δ）大于零，则在延时计时器期满之后，执行所述发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

24.根据权利要求14所述的聚合节点，其中如果所述ACK延时（Δ）是负值，则无延时立即执行所述发送具有所述窗口大小（W）的所述ACK。

25.一种用于避免网络拥塞的网络系统，所述网络系统包括：根据权利要求14至26中的任一项所述的聚合节点和多个工作节点，其中所述工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路。

26.一种计算机程序，用于在包含聚合节点和多个工作节点的网络避免网络拥塞，其中所述多个工作节点共享至所述聚合节点的相同的瓶颈链路，所述计算机程序执行根据权利要求1至13中的任一项所述的方法。

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