拥塞控制算法分类
-
基于丢包(loss rate)的拥塞控制算法
例如TCP中早期的拥塞控制算法Reno， 会带来较高的时延 -
基于双向时延(rtt)的拥塞控制算法
TCP中较新的cubic, 还有BBR算法基于瓶颈带宽和rtt, 考量的是双向时延， 带宽利用率不够高，且对时延的控制不够精确。 -
基于单向时延(one way delay)的拥塞控制算法
典型的是webrtc中的GCC算法， 是目前实时通讯场景的一个较优选择。
实时通讯领域的拥塞控制
实时通讯的需求不断增长， 低延时的拥塞控制就显得由为重要。这样就有一个组织叫RMCAT专门来负责制定用于实时通讯的拥塞控制的标准。
目前RMCAT下共有三个大的拥塞算法：GCC, SCReAM, NADA。这三个算法由三个不同公司开发，各有优劣。
GCC有两个版本的算法：REMB-GCC , TFB-GCC， 原理几乎是一样的。
三大标准算法对比
从学术界给出评测数据表明： GCC的公平性更好，能较好的对抗丢包链路，但收敛的较慢，较长时间达到稳定带宽； SCReAM时延更小，但带宽利用较低，吞吐量小一些； NADA的公平性差一些，收敛较快。
GCC: 基于单向时延（one way delay)的变化来预测数据包在网络队列中的排队情况, 进而调节发送带宽。 原理见下一节。
SCReAM: 基于单向队列时延(one way queue delay)的变化在预测数据包在网络队列中的排队情况， 进而调节拥塞窗口。算法如下：
scream.png
NADA: 基于单向时延(one way delay）的变化和丢包时延补偿来预测数据包在网络队列中的排队情况， 进而调节发送带宽。原理如下：
nada.png
xn(ti) = ˜d(ti) （即one way delay) + Dloss (丢包预计时延） · ploss(ti) （丢包率）
REMB-GCC vs TFB-GCC
REMB-GCC : 拥塞判断基于数据包的时延变化， 收端做拥塞估计，通过REMB报文反馈给发端做拥塞调节。 在webrtc的M55版本之前的版本支持。
TFB-GCC : 拥塞判断基于数据包的时延变化， 收端通过Transport Feedback反馈收包时间给发端，发端做拥塞估计和拥塞调节。在webrtc的M55版本之后支持。
TFB-GCC 在工程调试上较REMB-GCC方便，因为所有算法计算都在一端。在效果上，差别不太大。
TFB-GCC算法的原理
-
拥塞控制的流程如下：
tcc-flow.png
同REMB-GCC的两个主要区别：
- 反馈包文件不一样， 这里是Transport feedback,携带的收包时间等信息， 而REMB-GCC是REMB携带估算带宽等信息。
- TrendlineFilter取代了卡尔曼滤波。
-
同REMB-GCC一样， 基于数据包的单向时延变化
one_way_delay.png
delay(i) = (G(i).recvTime - G(i-1).recvTime) - (G(i).sendTiem - G(i-1).sendTime)
略有不同的是， 不是计算每个包P(i)的时延，而对包进行分组，每5s间隔内的包为一组， G(i).sendTime即第i组包的第一个包的发送时间， G(i-1).recvTime即这一组时间内最后收到的那个包的时间， 以sendTime分组。这样做主要为了减少发端的时延来来的干扰，发端pacer时间分片5ms，可近似认为5ms的数据是均匀。
可以简单这么理解：
delay(i) > 0 -- > overuse 网络拥塞了 ；
delay(i) < 0 --> underuse 网络变好了；
delay(i) == 0 -- > normal 网络较平稳；
Trendline Filter计算
-
将delay做累加和平滑：
smoothDelay.png
smoothingCoef是个经验值， 在webrtc trendline_estimator.cc中取0.9。
另外还有一个相对接收时间recvTime = recvTime(i) - firstRecvTime;
接着将recvTime, accumulatedDelay和smoothedDelay保存到一个固定窗口大小的队列HistoryQueue中，
-
然后按以下公式计算线性斜率：
slope.png
为了限制slope不让它跑偏了，
在HistoryQueue中取前80%的包中最小的accumlatedDelay(k), 以及这个包对应的recvTime(k),
在HistoryQueue中取后80%的包中最大的accumlatedDelay(m), 以及这个包对应的recvTime(k)
slopemax.png
slope不能大于slope(max)。
当链路排列列队减少时，slope的值也会减少， 因此slope值反映了网络带宽变化趋势。
trendline.png
slope值即GCC论文中的蓝色线m。
动态门限值threshold（线色线）的计算，同REMB-GCC：
threshold.png
当slope > threshold时， overuse
当slope < -threshold时， underuse
其他情况时， normal.
有了以上三种网络状态后，就可以对带宽进行调节：
stat_machine_gcc.png
简单来说就是： 如果是Decrease, 在接收带宽基础上倍数下降， 如果是Increase, 在上一时刻估计的带宽基础上递增， 其他情况则保持不变。 即AIMD算法。
AIMD.png
有了时延估算的带宽，收端带宽， 再加上丢包率，就可以综合评估出当前带宽了：
loss_bitrate.png
- TrendlineFilter: goog_cc/trendline_estimator.cc slope计算 -- UpdateTrendline方法， threshold计算： UpdateThreshold
- OveruseDetector: goog_cc/trendline_estimator.cc Detect方法
- AIMD : remote_bitrate_estimator/aimd_rate_control.cc
- Delay base estimator: goog_cc/delay_based_bwe.cc
网友评论