CN113141314A - 一种拥塞控制方法及设备 - Google Patents

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Abstract

本申请的目的是提供一种拥塞控制方法及设备，本申请通过在边缘服务器端确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理，实现了在边缘服务器对各链路进行队列控制，以达到合理清理队列的目的，进而保证所有数据发送的公平性和整个拥塞严重网络的通畅性，从而解决了整个网络的严重拥塞问题。

Description

一种拥塞控制方法及设备
技术领域
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种拥塞控制方法及设备。
背景技术
随着移动互联网的发展，云计算与边缘计算也相继提出，云计算因为性能强大，数据量充足等特点大大减少了终端计算，存储等压力，而边缘计算因专一性，近终端性使得服务响应速度更快。但由于用户数量的增加以及终端场景的复杂性，因用户的移动以及需求的增长造成用户与云服务器(中心云计算服务器和边缘计算服务器)之间的通信延时增加，最终导致用户服务质量(Quality of Service，QoS)下降。
目前，网络的吞吐量(分组数/秒)与通信子网负荷(即，通信子网中正在传输的分组数)有着密切的关系。当通信子网负荷比较小时，网络的吞吐量随网络负荷(每个节点中分组的平均数)的增加而线性增加；当网络负荷增加到某一值后，网络吞吐量反而下降，则表征网络中出现了拥塞现象。在一个出现拥塞现象的网络中，到达某个节点的分组将会遇到无缓冲区可用的情况，从而使这些分组不得不由前一节点重传，或者需要由源节点/源端系统重传。当拥塞比较严重时，通信子网中相当多的传输能力和节点缓冲器都用于这种无谓的重传，从而使通信子网的有效吞吐量下降，由此引起恶性循环，使通信子网的局部甚至全部处于死锁状态，最终导致网络有效吞吐量接近为零。其中，造成用拥塞的原因有：1)由于多条流入线路有分组到达，并需要同一输出线路，此时，如果路由器没有足够的内存来存放所有这些分组，那么有的分组就会丢失；2)又由于路由器的慢带处理器的缘故，以至于难以完成必要的处理工作，如缓冲区排队、更新路由表等。
现有的传输控制协议(Transmission Control Protoco，TCP)拥塞控制包括两个重要的控制方法，分别为：流量控制、拥塞控制。其中，在TCP协议中通过滑动窗口来进行流量控制，以通过控制发送方的发送速度从而使接受者来得及接收并处理。而拥塞控制是作用于网络，它是防止过多的包被发送到网络中，避免出现网络负载过大，网络拥塞的情况。
现有的在拥塞控制上有四种控制算法：慢启动，拥塞避免，拥塞发生时和快速恢复，如图1所示，为现有技术中的一种TCP状态机转换框图。其中，所谓慢启动，也就是TCP连接刚建立，一点一点地提速，试探一下网络的承受能力，以免直接扰乱了网络通道的秩序，具体过程包括如下：首先，初始化拥塞窗口cwnd大小为1，即可以传一个最大报文长度(Maximum Segmnet Size，MSS)大小的数据；其次，每当收到一个确认字符(AcknowledgeCharacter，ACK)，cwnd大小加一，呈线性上升；接着，每当过了一个往返延迟时间(Round-Trip-Time，RTT)，cwnd大小直接翻倍，乘以2，呈指数上升；最后，还有一个慢启动阈值ssthresh(slow start threshold)，是一个指数上升的上限，当cwnd>＝ssthresh时，就会进入“拥塞避免”阶段。当拥塞窗口cwnd于等于慢启动阈值ssthresh后，就进入拥塞避免，具体的拥塞避免过程如下：当收到一个确认字符ACK，则cwnd＝cwnd+1/cwnd；每当过了一个往返延迟时间RTT，cwnd大小加一，当过了慢启动阈值后，拥塞避免算法可以避免窗口增长过快导致窗口拥塞，集体表现为缓慢的增加调整到网络的最佳值。当拥塞发生时，TCP拥塞控制默认认为网络丢包是由于网络拥塞导致的，所以一般的TCP拥塞控制算法以丢包为网络进入拥塞状态的信号。对于丢包有两种判定方式，一种是超时重传(RetransmissionTimeout，RTO)，另一个是收到三个重复确认字符ACK。超时重传是TCP协议保证数据可靠性的一个重要机制，其原理是在发送一个数据以后就开启一个计时器，在一定时间内，如果没有得到发送数据报的ACK报文，那么就重新发送数据，直到发送成功为止；如果发送端接收到3个以上的重复ACK，TCP就意识到数据发生丢失，需要重传，这个机制不需要等到重传定时器超时，所以叫做快速重传，而快速重传后没有使用慢启动算法，而是采用拥塞避免算法，所以这又叫做快速恢复算法。快速恢复算法中，最为早期的为TCP拥塞控制算法：TCPTahoe算法就只使用上述处理办法，但是由于一丢包就一切重来，导致cwnd又重置为1，十分不利于网络数据的稳定传递；所以，对TCP拥塞控制算法：TCP Tahoe算法进行了改进，得到优化后的TCP拥塞控制算法：TCP Reno算法，当收到三个重复确认字符ACK时，TCP开启快速重传Fast Retransmit算法，而不用等到RTO超时再进行重传。
随着一定范围内用户数量的增加，边缘服务器的压力倍增，当用户越多，产生需要处理的数据也就越大，相应的通信延迟增加，当拥塞的持续增加各分组被填满时，如当前没有很好的控制会经常出现死锁状态，导致部分网络未响应，从而导致整个网络的严重拥塞。
发明内容
本申请的一个目的是提供一种拥塞控制方法及设备，以解决现有技术中在边缘服务器中出现的整个网络的严重拥塞的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种拥塞控制方法，其中，所述方法包括：确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；
基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；
将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理。
进一步地，上述拥塞控制方法中，所述确定数据传输网络中的各链路中的下一个数据包出现的下一条件概率，包括：
通过各链路中的确认字符反馈信息，确定各所述链路的拥塞信息，其中，所述确认字符反馈信息包括所述链路中的数据包的显式拥塞通知标记；
若所述链路的拥塞信息为拥塞状态，则基于所述链路中的当前数据包的当前条件概率和构造的平均概率，得到所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率。
进一步地，上述拥塞控制方法中，所述确定数据传输网络中的各链路的优先级标记，包括：
根据所述数据传输网络中的各链路中的数据包对所述链路进行优先级划分，得到各所述链路的优先级标记。
进一步地，上述拥塞控制方法中，所述确定数据传输网络中的各链路的带宽占比，包括：
获取所述数据传输网络中的各链路的传输流量；
将各所述链路的传输流量输入至环中的分布式虚拟时间调度算法中进行计算，得到各所述链路的带宽占比。
进一步地，上述拥塞控制方法中，所述基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数，包括：
获取所述链路对应预置的调参信息，所述预置的调参信息包括调参参数及其对应的参数值；
根据所述链路的所述优先级标记、所述带宽占比、所述下一条件概率及所述链路对应预置的调参信息，计算并得到所述链路的丢包指数。
根据本申请的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如上述拥塞控制方法。
根据本申请的另一方面，还提供了一种用于拥塞控制的设备，其中，该设备包括：
一个或多个处理器；
计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，
当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述拥塞控制方法。
与现有技术相比，本申请通过在边缘服务器端确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理，实现了在边缘服务器对各链路进行队列控制，以达到合理清理队列的目的，进而保证所有数据发送的公平性和整个拥塞严重网络的通畅性，从而解决了整个网络的严重拥塞问题。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出现有技术中的一种TCP状态机转换框图；
图2示出本申请一个方面的实施例中的提供的一种用于拥塞控制的整体的传输流程示意图；
图3示出根据本申请一个方面实施例提供了一种拥塞控制方法中随着数据传输网络中的用户增多后的各链路模型的结构示意图；
图4示出根据本申请一个方面实施例提供了一种拥塞控制方法的流程示意图；
图5示出根据本申请一个方面实施例提供了一种拥塞控制方法中构造的链路的平均概率的置信区间的示意图；
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步详细描述。
在本申请一个典型的配置中，终端、服务网络的设备和可信方均包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
如图2所示，本申请一个方面的实施例中的提供的一种用于拥塞控制的整体的传输流程示意图，具体包括两个部分，分别为：基于偏差-积分-微分(Proportion-Integral-Doifferential，PID)发包率控制的源数据控制单元和由边缘服务器控制的队列平衡单元，下面主要以由边缘服务器控制的队列平衡单元进行详细解释。
如图3所示，在整个数据传输网络中，随着用户数量的增多，网络中的链路也增多，路由器压力倍增，当路由器buffer充满时，或者路由器吞吐量下降到一个很低的水平时，根据主队列管理(Active Queue Management，AQM)的原则，一些频率不高，优先级较低或者能力不强的链路就会很大程度上出现较长时间的无响应，即：数据包到达路由器被AQM策略丢弃。
针对以上问题，如图4所示，本申请一个方面的实施例提供了一种拥塞控制方法的流程示意图，应用于云边协同的网络系统中的边缘服务器端，来对整个网络系统中的严重网络拥塞进行控制。所述方法包括步骤S11、步骤S12和步骤S13，其中，具体包括如下步骤：
步骤S11，确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；
步骤S12，基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；
步骤S13，将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理，实现了在边缘服务器对各链路进行队列控制，以达到合理清理队列的目的，进而保证所有数据发送的公平性和整个拥塞严重网络的通畅性，从而解决了整个网络的严重拥塞问题。
接着本申请的上述实施例，所述步骤S11中的确定数据传输网络中的各链路中的下一个数据包出现的下一条件概率，包括：
通过各链路中的确认字符反馈信息，确定各所述链路的拥塞信息，其中，所述确认字符反馈信息包括所述链路中的数据包的显式拥塞通知标记；
若所述链路的拥塞信息为拥塞状态，则基于所述链路中的当前数据包的当前条件概率和构造的平均概率，得到所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率。
例如，在数据传输网络中的源数据在发送之初，就对各链路中的数据包进行了显式拥塞通知标记(Explicit Congestion Notification，ECN)，使得通过确认字符(Acknowledge Character，ACK)的反馈就可以了解到对应的链路中的拥塞信息，即通过某一个链路中的确认字符反馈信息就可以确定该链路在网络中的拥塞信息；当网络状态良好时，计算所述链路中的下一数据包出现的条件概率Pnext，并构造平均概率及其估计参数，随着数据的增多，参数就会越精准，当所述链路中的确认字符反馈信息中出现拥塞反馈时，所述链路的拥塞信息为拥塞状态，可以将构造的平均概率P(σ)做置信区间如图5所示，并通过所述链路中的当前数据包的当前条件概率P条件和构造的平均概率P(σ)，得到所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率Pnext；其中，条件概率的计算公式如下：
Figure BDA0003029644680000081
通过所述链路中的当前数据包的当前条件概率P条件和构造的平均概率P(σ)，得到所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率Pnext的计算公式如下：
Pnext＝P条件*P(σ)
实现了对数据传输网络中的各链路中的下一数据包出现时对应的下一条件概率Pnext的计算和确定，以便在边缘服务器中能够通过各链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率Pnext进行对应链路的丢包指数的计算。
接着本申请的上述实施例，所述步骤S11中的所述确定数据传输网络中的各链路的优先级标记，包括：
根据所述数据传输网络中的各链路中的数据包对所述链路进行优先级划分，得到各所述链路的优先级标记。在此，对链路进行优先级划分时，优先级可以有多个不同等级的优先级级别，比如，最低级优先级、较低级优先级、中等级优先级、较高级优先级及最高级优先级等不同的等级划分方式。
例如，根据所述数据传输网络中的各链路中的数据包的标志flag来对对应的链路的数据包做优先级划分(比如优先级划分为0～100％)，从而得到各链路的优先级标记Pf；比如，当处于低级别优先级的数据包的划分权值为50％以下，如视屏流中的非关键帧，音频中在脉冲编码调制(Pulse Code Modulation，PCM)的基础上对数据包做低级别的优先级标记，如30％，最后将各个链路优先级标记及对应的优先级权值上报至数据传输网络中，从而实现对各个链路中的数据包的优先级划分，以便在边缘服务器中能够通过各链路的优先级标记Pf进行对应链路的丢包指数的计算。
接着本申请的上述实施例，所述步骤S11中的所述确定数据传输网络中的各链路的带宽占比，包括：
获取所述数据传输网络中的各链路的传输流量；
将各所述链路的传输流量输入至环中的分布式虚拟时间调度算法中进行计算，得到各所述链路的带宽占比。
需要说明的是，所述环中的分布式虚拟时间调度算法(Distributed Virtual-time Schedulingin Rings，DVSR)是基于RIAS(Ring Ingress Aggregated with SpatialReuse)公平模型设计的一种新的弹性分组换(Resilient Racket Ping，RPR)带宽分配算法，其中，所述RIAS公平模型由两个关键部分组成，第一部分定义了IA(Ingress-Aggregate)流在链路上的公平性需求流量粒度，第二部分确保在第一部分限制下的最大化空间复用，即IA流可以使用那些由于各种原因导致其他流暂时无法使用的带宽。
例如，在计算所述数据传输网络中的各链路的带宽占比时，先获取所述数据传输网络中的各链路的传输流量，然后再将各个链路的传输流量实时输入到所述环中的分布式虚拟时间调度算法DVSR中进行计算，得到通过所述环中的分布式虚拟时间调度算法DVSR计算出来的各链路的带宽占比Pw，以便在边缘服务器中能够通过各链路的带宽占比Pw进行对应链路的丢包指数的计算。
接着本申请的上述实施例，所述步骤S12基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数，包括：
获取所述链路对应预置的调参信息，所述预置的调参信息包括调参参数及其对应的参数值；
根据所述链路的所述优先级标记、所述带宽占比、所述下一条件概率及所述链路对应预置的调参信息，计算并得到所述链路的丢包指数。
例如，当确定是否对数据传输网络中的链路中的数据包进行丢弃时，先获取链路对应预置的调参信息，该预置的调参信息包括调参参数，比如参数A、参数B及参数C等，并获取确定的各个调参参数对应的参数值，比如参数A对应的参数值为所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率Pnext，参数B对应的参数值为所述链路的优先级标记Pf，及参数C对应的参数值为所述链路的带宽占比Pw；然后根据所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率Pnext、所述优先级标记P、所述带宽占比Pw及所述链路对应预置的调参信息(参数A、参数B及参数C)，计算并得到所述链路的丢包指数Ploss，其中，计算所述链路的丢包指数Ploss的计算公式如下：
Ploss＝A*Pnext+B*Pf+C*Pw
实现了对所述数据传输网络中的各链路的丢包指数的计算，以便后续根据丢包指数来确定是都将所述链路中的数据包进行丢弃。
在所述步骤S13中，对所述数据传输网络中的各链路的数据包进行是都丢包处理时时，需要判断所述链路的丢包指数是否小于预设的丢包指数阈值，其中，所述预设的丢包指数阈值包括但不限于任何百分比的丢包指数取值，在本申请一优选实施例中，将所述预设的丢包指数阈值优选为50％，即，若所述链路的丢包指数Ploss大于等于所述预设的丢包指数阈值：50％，则无需对所述链路对应的数据包做任何丢包处理；若所述链路的丢包指数Ploss小于所述预设的丢包指数阈值：50％，则将所述链路对应的数据包进行丢弃，实现了了通过对所述数据参数网络中的各链路中的数据包进行相应的丢弃，可以逐渐将边缘服务器从吞吐量很低的位置调整上来，，以此来解决所述数据传输网络中的吞吐量低的问题，从而达到解决边缘服务器中出现的整个网络的严重拥塞的问题的目的。
根据本申请的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如上述拥塞控制方法。
根据本申请的另一方面，还提供了一种用于拥塞控制的设备，其中，该设备包括：
一个或多个处理器；
计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，
当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述拥塞控制方法。
在此，所述用于拥塞控制的设备中的各实施例的详细内容，具体可参见上述拥塞控制方法的实施例的对应部分，在此，不再赘述。
综上所述，本申请通过在边缘服务器端确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理，实现了在边缘服务器对各链路进行队列控制，以达到合理清理队列的目的，进而保证所有数据发送的公平性和整个拥塞严重网络的通畅性，从而解决了整个网络的严重拥塞问题。
需要注意的是，本申请可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
另外，本申请的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本申请的方法和/或技术方案。而调用本申请的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本申请的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本申请的多个实施例的方法和/或技术方案。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (7)

1.一种拥塞控制方法，其中，所述方法包括：
确定数据传输网络中的各链路的优先级标记、带宽占比及各所述链路中的下一个数据包出现的下一条件概率；
基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数；
将所述丢包指数小于预设的丢包指数阈值时的链路中对应的数据包进行丢包处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定数据传输网络中的各链路中的下一个数据包出现的下一条件概率，包括：
通过各链路中的确认字符反馈信息，确定各所述链路的拥塞信息，其中，所述确认字符反馈信息包括所述链路中的数据包的显式拥塞通知标记；
若所述链路的拥塞信息为拥塞状态，则基于所述链路中的当前数据包的当前条件概率和构造的平均概率，得到所述链路中的下一数据包出现的所述下一条件概率。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定数据传输网络中的各链路的优先级标记，包括：
根据所述数据传输网络中的各链路中的数据包对所述链路进行优先级划分，得到各所述链路的优先级标记。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定数据传输网络中的各链路的带宽占比，包括：
获取所述数据传输网络中的各链路的传输流量；
将各所述链路的传输流量输入至环中的分布式虚拟时间调度算法中进行计算，得到各所述链路的带宽占比。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述链路的所述优先级标记和所述带宽占比及所述下一条件概率，确定所述链路的丢包指数，包括：
获取所述链路对应预置的调参信息，所述预置的调参信息包括调参参数及其对应的参数值；
根据所述链路的所述优先级标记、所述带宽占比、所述下一条件概率及所述链路对应预置的调参信息，计算并得到所述链路的丢包指数。
6.一种非易失性存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行时，使所述处理器实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
7.一种用于拥塞控制的设备，其中，该设备包括：
一个或多个处理器；
计算机可读介质，用于存储一个或多个计算机可读指令，
当所述一个或多个计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
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