CN110198273B - 数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法。发送端根据数据流的已发送数据量区分长短流，并依据多路径状态信息调整数据流的冗余分组数量，分别避免短流和长流的重传和超时事件。交换机采用随机包散射技术发送分组。接收端采取高斯消元法对分组解码后提交TCP层。本发明可以减小短流的分组丢失率和长流的超时概率，从而有效降低数据中心网络中短流的完成时间，提高长流的吞吐量。

Description

数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法
技术领域
本发明涉及一种数据中心网络中(DCN,Data Center Network)基于网络编码的多路径传输方法。
背景技术
近年来，数据中心已经成为了现代通信和计算基础设施的基石。大规模在线服务通常由几个包括成千上万台机器的大型企业数据中心托管。特别的，当前热点——云计算服务与云计算应用都需要大型数据中心以提供支持。而数据中心网络是连接数据中心大规模服务器进行大型分布式计算的桥梁，它具有高带宽低延迟的特性，为使用者提供了高性能的计算和大容量的存储等服务。如何提高数据中心网络中TCP在吞吐量和延迟方面的性能，是目前数据中心网络的研究主流。
当前数据中心网络中普遍采用ECMP(Equal Cost Multipath)协议以提供网络性能。该方法以流为单位，在交换机上根据数据包头部五元组哈希算法进行选路操作。ECMP实现简单，但是存在长流碰撞现象，容易造成热点，导致重负载路径上短流延时增加。RPS(Random Packet Spraying，随机包散射)技术针对上述问题，提出以包为粒度，在ToR(Topof Rack)交换机上对每个包进行随机选路，充分利用等价多路径，有效提高了网络吞吐量。然而，RPS不区分长短流，导致大量的长流数据包散射到多路径，使得短流的数据包排队延时增加和丢包率明显升高。
Ahlswede等人于2000年提出了网络编码概念，指出对组播网络中的某些节点附加额外的编码操作能使源与组播成员间达到最大流最小割的组播速率。网络编码一经提出便引起了国际学术界的广泛关注，其理论和应用已成为通信领域研究的新热点。随着网络编码技术的出现，基于网络编码的多路径传输方法为数据中心网络的可靠高效传输提供了新的解决思路。网络编码(network coding)是一种融合编码和路由的信息交换技术，在传统存储转发的路由方法基础上，通过允许对接收的多个数据包进行编码信息融合，增加单次传输的信息量。网络编码能够利用冗余的编码包有效解决数据中心网络目前存在的丢包、包乱序问题，提高网络整体性能。
为了提高网络性能，Corrective采用网络编码技术，对拥塞窗口的所有数据包有效负载进行异或操作，为每个窗口增加一个编码数据包。Corrective能显著降低网络延迟，其计算开销和带宽开销很低，能恢复一个窗口内的单个数据包丢失，但如果超过一个数据包丢失，只能通过接收端提醒发送端触发快速重传数据包；而且Corrective为每个拥塞窗口增加一个固定的编码数据包，不区分长短流也不考虑网络实时情况，故限制了其性能提升。CAPS基于异构流的区分，对网络中的短流采取部分编码算法和随机包散射传输机制，长流则不应用编码算法，在网络中自适应地调整多路径传输机制。CAPS利用编码和区分长短流的多路径传输机制减少了短流的拖尾时间，保证了用户体验，但损失了长流的吞吐率，无法达到最优的网络性能。
因此，如何基于网络编码，用较少的冗余数据降低数据中心网络的网络延迟，提高网络有效吞吐量，是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明所解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，能效降低数据中心网络中短流的完成时间，提高长流的吞吐量。
本发明的技术方案包括以下步骤：
一种数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，包括以下步骤：
发送端按以下步骤进行操作：
步骤1：初始化；
步骤2：统计当前分组所属流的已发送数据量为s，并将其与短流阈值TS和长流阈值TL进行比较，得到该流权值w；
步骤3：根据当前拥塞窗口大小Win更新编码单元大小k；根据权值w及编码单元大小k，计算期望成功接收分组数目x；根据实时RTT(往返延时)和期望成功接收分组数目x，计算编码冗余分组数目r；对当前TCP拥塞窗口内的分组进行编码和发送操作后，判断是否所有分组都已发送完毕，如是则结束，否则返回步骤2；
交换机按以下步骤进行操作：接收到分组后，随机选择出端口，根据所选择的出端口转发分组给接收端(即采用随机包散射技术发送分组)，并继续接收新的分组；
接收端按以下步骤进行操作：接收到分组后，对当前拥塞窗口内的分组进行解码操作(采取高斯消元法)，将解码得到的源分组提交到TCP层；发送ACK分组给发送端，继续接收新的分组。
所述步骤1包括：初始化流长度阈值TS为200KB；流长度阈值TL为1000KB；初始化流权值w为1；初始化编码单元大小k和化期望成功接收分组数x为发送窗口初始大小；初始化编码冗余分组数目r为0。
所述步骤2包括：发送端统计当前分组所属流的已发送数据量(字节数)s，并比较s与流长度阈值TS和TL；如s小于TS，则将该流权值w设为1；如s大于等于TS且小于TL，则依据线性函数计算该流权值w；如s大于等于TL，则将该流权值w设为0；即权值w计算公式为：
Figure BDA0002080484300000031
所述步骤3中：根据流权值w及编码单元大小k，计算期望成功接收分组数目x为：
x＝w×k+(1-w)×3；
其中，为了避免短流的重传延迟，设定短流的期望成功接受分组数目为编码单元大小k；同时由于TCP快速重传机制的触发条件为发送端连续收到3个或3个以上的重复ACK，需要保证接收端至少能接收到3个分组以回复ACK，因此设定长流的期望成功接受分组数目下限为3。
计算编码冗余分组数目r为
Figure BDA0002080484300000032
其中，w是流权值，k是编码单元大小，nL是对应的往返延时大于2倍平均往返延时的ACK数量；平均往返延时通过发送端测量每个ACK对应的往返延时，并计算所有ACK对应的往返延时的平均值得到；n是所有ACK的数量。
有益效果：
发送端根据数据流的已发送数据量区分长短流，并依据多路径状态信息调整数据流的冗余分组数量，分别避免短流和长流的重传和超时事件。交换机采用随机包散射技术发送分组。接收端采取高斯消元法对分组解码后提交TCP层。本发明可以减小短流的分组丢失率和长流的超时概率，从而有效降低数据中心网络中短流的完成时间，提高长流的吞吐量。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为测试场景网络拓扑图。
图3为HTPC在流量规模固定、长短流比例变化场景下的传输性能测试图，其中本发明命名为HTPC。图3(a)为短流的99分位流完成时间图。图3(b)为长流的吞吐率图。图3(c)为整体平均流完成时间图。
图4为HTPC在长短流比例固定、流量规模变化场景下的传输性能测试图，其中本发明命名为HTPC。图4(a)为短流的99分位流完成时间图。图4(b)为长流的吞吐率图。图4(c)为整体平均流完成时间图。
图5为HTPC在典型应用场景下的传输性能测试图，其中本发明命名为HTPC。图5(a)为短流的99分位流完成时间图。图5(b)为长流的吞吐率图。图5(c)为整体平均流完成时间图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
参见图1，图1为本发明的流程图。过程如下：
初始化流长度阈值TS为200KB；流长度阈值TL为1000KB；初始化流权值w为1；初始化编码单元大小k和化期望成功接收分组数x为发送窗口初始大小；初始化编码冗余分组数目r为0。
判断当前操作主体类型。
如果是发送方，统计当前分组所属流的已发送数据量s，并与短流阈值TS和长流阈值TL进行比较，得到权值w，计算公式为：
Figure BDA0002080484300000041
接着根据当前拥塞窗口大小Win更新编码单元大小k。
然后，根据流权值w及编码单元大小k，计算期望成功接收分组数目x为：
x＝w×k+(1-w)×3。
然后，计算编码冗余分组数目r为
Figure BDA0002080484300000042
其中，w是流权值，k是编码单元大小，nL是对应的往返延时大于2倍平均往返延时的ACK数量；平均往返延时通过发送端测量每个ACK对应的往返延时，并计算所有ACK对应的往返延时的平均值得到；n是所有ACK的数量。
接下来，发送端对当前拥塞窗口内的分组编码，并发送分组。
如果是交换机，接收到分组后，随机选择出端口。根据所选择的出端口转发分组给接收端，并继续接收新的分组。
如果是接收端，接收到分组后，对当前拥塞窗口内的分组进行解码操作，将解码得到的源分组提交到TCP层。发送ACK分组给发送端，继续接收新的分组。
本发明利用NS2.35网络仿真平台来实现，并进行了性能测试。
图2为该实验使用的网络拓扑图，具体如下：整个Leaf-Spine网络有8台Spine交换机，8台Leaf交换机，分别与32台终端主机相连。所有链路具有1Gbps带宽、100微秒的延迟。交换机缓存大小为256个分组。
图3是HTPC在流量规模固定、长短流比例变化场景下的传输性能测试实验结果图，目的是为了验证本发明HTPC能够在长短流比例变化的场景下有效降低短流完成时间和提升长流吞吐率。实验环境如下：在NS2.35测试平台下，采用Leaf-Spine网络拓扑结构，其中具有4台Leaf交换机，4台Spine交换机，所有链路具有1Gbps带宽、100微秒的延迟。交换机缓存大小为100个分组。流的总数量固定为100。长短流数量比例分别为1:99、5:95、10:90、15:85和20:80。短流的大小在100KB范围内随机分布。长流的数据量大于1MB。本次实验分别使用ECMP、RPS、Corrective、CAPS和本发明HTPC进行测试，并观察短流99分位流完成时间的变化情况、长流吞吐率的变化情况和整体平均流完成时间的变化情况。
从图3(a)中可以看出，HTPC的短流99分位流完成时间低于ECMP、RPS和Corrective，略高于CAPS，说明在流量规模固定、长短流比例变化的场景下，HTPC有效降低了短流的完成时间。因为HTPC利用编码解决了短流的丢包和乱序问题，降低了短流丢包率。ECMP和RPS都不区分长流和短流，导致短流排队延时大，增加了流完成的拖尾延时。Corrective采取固定编码，不区分长短流也不考虑网络实时情况，故限制了其性能提升。
在图3(b)中，HTPC表现出最高的长流吞吐率。因为HTPC对长流进行了低冗余度的编码，能够降低长流的超时次数，从而提升吞吐率。ECMP、RPS和CAPS都不对长流编码，且CAPS只对短流编码的行为使得其长流吞吐率表现不佳。Corrective在每个拥塞窗口增加一个固定的编码冗余分组，没有考虑实时网络变化，故其长流吞吐率的提升不及HTPC。
在图3(c)中，由于HTPC应用了基于流大小和网络实时状态平滑地调整冗余度的编码方法，以及在网络中采取了RPS策略，使得长短流既能充分利用网络的多路径条件，又能通过冗余的编码包解决丢包问题和降低超时次数，最终取得较低的平均流完成时间。
图4是HTPC在长短流比例固定、流量规模变化场景下的传输性能测试实验结果图，目的是为了验证本发明HTPC在流量规模变化的场景下也有效降低了短流的完成时间和提升长流的吞吐率。实验环境如下：在NS2.35测试平台下，网络拓扑结构与图3相同，长短流比例固定为1：10。流的总数量分别为22、44、66、88和110。短流的大小在100KB范围内随机分布。长流的数据量远大于1MB。本次实验分别使用ECMP、RPS、Corrective、CAPS和本发明HTPC进行测试，并观察短流99分位流完成时间的变化情况、长流吞吐率的变化情况和整体平均流完成时间的变化情况。
从图4(a)中能看出，在网络规模较小时，RPS表现得很好，其短流99分位流完成时间略低于CAPS和HTPC。Corrective表现次之，ECMP最差。当网络规模变大时，RPS的短流99分位流完成时间升高，因为其乱序问题和丢包问题随着网络规模增大而愈加严重。而HTPC与CAPS表现很好，因为它们对短流应用了编码，降低丢包和乱序带来的负面影响。
在图4(b)中，HTPC具有很好的长流性能，因为HTPC在网络中采取了RPS策略，并结合了网络实时情况和流大小调整编码冗余度，能够有效降低流完成时间。图4(c)反映了HTPC与其他协议的平均流完成时间，由于HTPC对长短流采取了冗余度平滑变化的编码策略和RPS方法，降低丢包率和充分利用多路径条件，故取得了很低的平均流完成时间。
图5为HTPC在典型应用场景下的传输性能测试图，目的是为了验证本发明HTPC能够在典型应用场景下有效降低短流完成时间。实验环境如下：在NS2.35网络仿真平台下，采用图2所示的网络拓扑结构，8台Spine交换机，8台Leaf交换机，分别与32台终端主机相连。其中，所有链路具有1Gbps带宽、100微秒的延迟。交换机缓存大小为256个分组。Web Search场景下流量的构成具体如下：整体流量呈重尾分布。随机的两个终端主机之间产生的流量服从泊松分布，约30％的流长度大于1MB，并约占数据总量的95％。Data Mining场景下流量的构成具体如下：整体流量呈重尾分布。随机的两个终端主机之间产生的流量服从泊松分布，约3.6％的流长度大于35MB，并约占数据总量的95％，且80％的流长度小于100KB。本次实验分别使用ECMP、RPS、Corrective、CAPS和本发明HTPC进行测试，并观察短流99分位流完成时间的变化情况、长流吞吐率的变化情况和整体平均流完成时间的变化情况。
从图5(a)中可以看出，HTPC在两种场景下均具有较低的短流99分位流完成时间，并且在Web Search场景下表现更好，这是因为该场景的数据流尺寸较小，且在网络中采取了RPS策略有利于减小短流的完成时间，基于RPS的编码策略也有利于减小短流的完成时间。此外，按照流大小平滑调整编码冗余度的策略可以减少长流带来的数据流冗余，降低长流编码对短流带来的影响，所以该策略相比于ECMP、RPS和Corrective具有更小的流完成时间，略微差于CAPS，因为CAPS对长流不编码。
在图5(b)中，HTPC取得最高的长流吞吐率，因为HTPC采用了基于网络编码的多路径传输方法，使得长流能够以更短的往返延时和更少的超时次数完成传输。ECMP由于哈希碰撞问题导致长流吞吐率不高，而RPS和Corrective分别由于乱序问题和冗余度固定的问题不能实现较高的长流吞吐率。CAPS不对长流编码，且其交换机只在网络中不存在短流时散射长流分组，故其长流性能要低于HTPC。
图5(c)展示了在典型应用场景下HTPC与其他协议的平均流完成时间情况。由于HTPC应用了基于流大小和网络实时状态平滑地调整冗余度的编码方法，以及在网络中采取了RPS策略，使得长短流既能充分利用网络的多路径条件，又能通过冗余的编码包解决丢包问题和降低超时次数，最终取得较低的平均流完成时间。

Claims (7)

1.一种数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于：数据发送端按以下步骤完成数据发送：
步骤1：初始化，设置短流阈值TS和长流阈值TL；
步骤2：统计当前分组所属流的已发送数据量，记为s，并将其与短流阈值TS和长流阈值TL进行比较，得到权值w；
步骤3：根据当前拥塞窗口大小Win更新编码单元大小k；根据权值w及编码单元大小k，计算期望成功接收分组数目x；根据实时往返延时和期望成功接收分组数目x，计算编码冗余分组数目r；对当前TCP拥塞窗口内的分组进行编码和发送操作后，判断是否所有分组都已发送完毕，如是则结束，否则返回步骤2。
2.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于：交换机接收到分组后，随机选择出端口；根据所选择的出端口转发分组给接收端。
3.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于，接收端接收到分组后，对当前拥塞窗口内的分组进行解码操作，将解码得到的源分组提交到TCP层，发送ACK分组给发送端，并继续接收新的分组。
4.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于，所述步骤1包括：设置短流阈值TS为200KB，长流阈值TL为1000KB。
5.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于，所述步骤2中，权值w为：
Figure FDA0002478219880000011
6.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于，所述步骤3中，计算期望成功接收分组数目x的计算公式为：
x＝w×k+(1-w)×3。
7.根据权利要求1所述的数据中心网络中基于网络编码的多路径传输方法，其特征在于，所述步骤3中，编码冗余分组数目r的计算公式为：
Figure FDA0002478219880000012
其中，nL是对应的往返延时大于2倍平均往返延时的ACK数量；平均往返延时通过发送端测量每个ACK对应的往返延时，并计算所有ACK对应的往返延时的平均值得到；n是所有ACK的数量。
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