基于突發(fā)數(shù)據(jù)流的丟包智能區(qū)分仿真

唐子蛟

(四川理工學(xué)院計算機學(xué)院，四川自貢 643000)

在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，引起數(shù)據(jù)丟包的原因很多，如突發(fā)流量、錯誤傳輸、誤碼率、超時、接收分組緩沖區(qū)大小及TTL等都會引起丟包［1］，這嚴重影響了網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。針對上述問題，本文通過分析2種不同TCP算法(vegas和reno)控制下的數(shù)據(jù)流在不同時間加入對丟包率的影響［2］，說明了新加入的數(shù)據(jù)流對丟包率的增加有直接的影響，原因是TCP-vegas算法把新進入的數(shù)據(jù)流認為是發(fā)生了擁塞，不能區(qū)分突發(fā)數(shù)據(jù)流，所以會造成擁塞避免算法被“誤調(diào)”，導(dǎo)致丟包率增大，網(wǎng)絡(luò)性能受到影響。為了更好的研究和學(xué)習(xí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，突發(fā)數(shù)據(jù)流對丟包率的影響問題，本文提出了改進的隨機早期預(yù)測檢測算法(RED:Random Early Detection)結(jié)合傳輸層上的擁塞控制算法來降低擁塞丟包率和改善網(wǎng)絡(luò)性能的方法［3-4］。

1 RED算法描述

RED算法使用指數(shù)加權(quán)平均算法來計算平均隊列長度，并以此作為判斷擁塞的依據(jù)。路由隊列分組丟包模型如圖1所示，隊列從路由器的左邊端口輸入，隨著發(fā)送端數(shù)據(jù)速度的快慢，平均隊列長度avg也跟著變化，但平均隊列長度幾乎在最大閾值max和最小閾值min之間變化，如果avg的值在最小門限的右邊，其丟包概率為0;如果avg的值在最大閾值的左邊，其丟包概率為1，這時進入隊列的數(shù)據(jù)包將全部被丟棄;如果在最大閾值和最小閾值之間，丟包概率就為一個隨機概率。如果發(fā)現(xiàn)平均長度逼近最大門限值，就通知發(fā)送方減少數(shù)據(jù)發(fā)送速度，在丟包之前減小擁塞窗口，從而緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞。在這個過程中，與RED算法效率直接相關(guān)的是平均隊列長度和概率值的計算。

圖1 路由隊列分組丟包模型

1.1 平均隊列長度的計算

RED算法在計算平均隊列長度avg時，采用了類似低通濾波器帶權(quán)值的方法，計算公式如下:

其中，qw為權(quán)值，是由路由器允許發(fā)生的突發(fā)流量的大小和持續(xù)的時間所決定的，它反映的是流量變換的頻率，其值越大反映越靈敏;q為實際隊列長度。這樣由于Internet數(shù)據(jù)的突發(fā)本質(zhì)或者短暫擁塞導(dǎo)致的實際隊列長度暫時的增長將不會使平均隊列長度有明顯的變化，從而可以過濾掉短期的隊列長度變化，盡量反映長期的擁塞變化。

1.2 丟包概率計算

RED算法中有2個和隊列長度相關(guān)的閾值:thmin和thmax。計算平均隊列長度的目的就是為了反映擁塞狀況，根據(jù)擁塞的程度來計算丟包概率，丟包概率的計算分2步:

(1)通過對2個閾值和平均隊列長度的比較來動態(tài)調(diào)整丟包率p:

(2)計算上一次丟包到現(xiàn)在已經(jīng)接收的數(shù)據(jù)包個數(shù)count1，并結(jié)合丟包率p，重新計算新的丟包概率pnew:

RED算法存在一些問題，比如:對參數(shù)的設(shè)置過于依賴;不能區(qū)分不同數(shù)據(jù)流，對數(shù)據(jù)流的公平性保護存在缺陷;針對突發(fā)數(shù)據(jù)流，沒有具體的控制機制;而TCP-vegas算法最大的優(yōu)點在于具有高帶寬利用率和穩(wěn)定的吞吐量。最大的特色是擁塞狀況的判斷是通過對數(shù)據(jù)往返時間(RTT)的估算來預(yù)測，但該算法也不能有效的區(qū)分突發(fā)數(shù)據(jù)流，在新的數(shù)據(jù)流加入時也被認為發(fā)生了擁塞，導(dǎo)致其通過犧牲自己的流量讓出帶寬，這樣，在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中就容易使丟包率增加，影響網(wǎng)絡(luò)性能。如果在某個時間段內(nèi)，接入的數(shù)據(jù)流較多，勢必會更加嚴重地影響網(wǎng)絡(luò)的性能，甚至直接導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)癱瘓，將它的優(yōu)勢和RED算法相結(jié)合，來實現(xiàn)提高網(wǎng)絡(luò)性能的目的值得我們?nèi)パ芯亢吞剿鳌?/p>

2 突發(fā)流量丟包仿真

2.1 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

仿真模型如圖2所示，在節(jié)點0到節(jié)點4、節(jié)點1到節(jié)點5分別應(yīng)用TCP-vegas和TCP Reno，節(jié)點2到節(jié)點3為瓶頸鏈路，帶寬為5 Mbps，延時為10 ms，兩側(cè)鏈路帶寬均為10 Mbps，延時為20 ms，路由器緩存為100，包大小為552，節(jié)點0在0 s開始，節(jié)點1在2 s時開始加入，模擬時間持續(xù)8 s。

2.2 突發(fā)數(shù)據(jù)流的丟包率仿真

將圖2中所示的拓撲結(jié)構(gòu)，進行動畫仿真，效果如圖3所示。數(shù)字代表節(jié)點，節(jié)點間通過有線連接，主動隊列管理算法采用RED算法，ftp0和ftp1代表2種數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)流通過節(jié)點2和節(jié)點3這條瓶頸鏈路到達指定目的節(jié)點，同時，可以觀察到不同分組被對方接收后都會返回ACK幀。在某個時刻節(jié)點2處有向下的加粗箭頭，它代表此刻在這個節(jié)點有數(shù)據(jù)包丟失的情況發(fā)生。

圖2 仿真環(huán)境拓撲圖

圖3 丟包動畫仿真

在瓶頸鏈路上設(shè)置相對小的帶寬以及結(jié)合RED主動隊列管理算法來觀察2種數(shù)據(jù)分組在節(jié)點2處的丟包率和吞吐量，進而分析丟包原因。丟包率對比分析見圖4。圖中粗線代表的分組在0 s開始，但是在2.3 s時分組的丟包率陡然上升，之后逐漸降低。同時，細線代表的分組丟包率呈快速增高的趨勢，直到第6 s分組傳輸結(jié)束后開始緩慢降低。

圖4 丟包率對比分析

圖5為節(jié)點2處的吞吐量，0 s時節(jié)點0和節(jié)點4之間的通信開始，中間節(jié)點2的吞吐量開始增大，直到2 s時，第二個數(shù)據(jù)流加入，吞吐量才呈現(xiàn)減少的過程。在4 s時，開始一個轉(zhuǎn)折點，細線代表的分組數(shù)據(jù)量開始平緩增加，粗線代表的分組數(shù)據(jù)量逐漸減少。

圖5 吞吐量對比分析

圖5中，在2 s時加入的分組數(shù)據(jù)導(dǎo)致了先前分組數(shù)據(jù)量的減少，二者共享瓶頸鏈路時，不同的分組數(shù)據(jù)都在競爭帶寬。因為TCP-vegas算法是以數(shù)據(jù)報的往返時間來標識網(wǎng)絡(luò)擁塞的狀態(tài)，當(dāng)有其他數(shù)據(jù)報進來時，計算所得的RTT值會增加，從而導(dǎo)致在閾值上限時其擁塞窗口減小，降低了網(wǎng)絡(luò)性能。在二者共存的環(huán)境中，TCP-vegas不具備區(qū)分擁塞的功能，其他突發(fā)數(shù)據(jù)流的加入都被認為產(chǎn)生了擁塞事件，此時會錯誤調(diào)用擁塞避免算法，犧牲自己的吞吐量，降低數(shù)據(jù)發(fā)送速率來避免擁塞發(fā)生，導(dǎo)致了其公平性沒有Reno好。這種公平性的優(yōu)劣取決于算法，改進RED算法讓其與TCP-vegas算法更好地協(xié)調(diào)工作來降低丟包率，從而實現(xiàn)提高網(wǎng)絡(luò)性能的目的。

3 改進后的算法描述

為了更好地改善網(wǎng)絡(luò)性能，降低突發(fā)數(shù)據(jù)流引起的丟包率，需要對突發(fā)數(shù)據(jù)流進行區(qū)分。突發(fā)數(shù)據(jù)流引起的丟包是因為接收緩沖區(qū)轉(zhuǎn)發(fā)的速率小于接收數(shù)據(jù)包的速率，時延增加及分組被阻塞，最后導(dǎo)致丟包。對于突發(fā)數(shù)據(jù)流，可以通過改進RED算法來加以區(qū)分，從而降低丟包的發(fā)生。

改進后的RED算法思想描述如下:在新算法中引入負載因子k，該因子的引入可以計算當(dāng)前時刻瓶頸鏈路的負載情況，從而能夠提前監(jiān)測突發(fā)流量的到來，改進式(2)中第3個表達式如下:

當(dāng) k＜1時，p=0;當(dāng) k＞1時，p=1-e1-k;對式(4)、式(5)分析得知:newmin取值為最大和最小閾值的中間值，而負載因子k由平均隊列長度和實際隊列長度決定，值越大，丟包概率越大。對于突發(fā)數(shù)據(jù)流，avg的值變化較小，q值變化較大，說明負載正在以一個非線性方式增加，而對于突發(fā)數(shù)據(jù)流的結(jié)束，avg的值變化較大，q值變化較小，負載逐漸減小，丟包概率將減小，理論上就可以避免突發(fā)數(shù)據(jù)流引起丟包率升高的問題。對改進后的RED算法進行了仿真，仿真結(jié)果如圖6所示。

圖6 改進后算法的丟包率

改進后的RED算法的丟包率明顯降低了，vegas算法控制的流量丟包率起伏變化，在4 s時，丟包率跳高上升說明在此刻reno算法丟包率上升對其存在一定的影響，但由于改進的RED算法的協(xié)調(diào)作用，在瓶頸帶寬一定時，丟包率增大，數(shù)據(jù)流量出現(xiàn)輪詢發(fā)送的狀態(tài)，保證了較好的網(wǎng)絡(luò)性能。在6 s時丟包率有一個升高，但之后快速降低?？傊?，改進后的RED算法和TCP-vegas相協(xié)調(diào)能夠降低突發(fā)流量引起的丟包，從而降低數(shù)據(jù)丟包率。

4 結(jié)論

通過對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中擁塞丟包率的分析，說明了如何改進RED算法中的丟包概率邊界條件，來區(qū)分突發(fā)數(shù)據(jù)流，進而減少擁塞丟包，保證在這種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中TCP-vegas和RED算法更好的協(xié)調(diào)工作。實驗表明:(1)合理調(diào)整TCP-vegas算法中的擁塞窗口上下門限閾值能夠減少擁塞丟包。(2)TCP-vegas算法與改進的RED算法相結(jié)合，能夠減少公平性差帶來的擁塞丟包。

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