TCP 滑动窗口是 TCP 协议流量控制的一个重要机制。它的主要目的是确保发送方不会因为发送太多数据而使接收方不堪重负。下面我会详细地描述滑动窗口的概念:
窗口的大小:
发送窗口与接收窗口:
滑动的概念:
数据流与确认:
拥塞控制:
窗口大小的通告:
总的来说,TCP 的滑动窗口协议是一种允许发送方和接收方之间有动态的、自适应的数据流量控制的机制。这种机制确保了高效的数据传输,同时防止了网络的过度拥塞。
对,你指出的确实是对的。我之前的描述更偏向了 Go-Back-N (GBN) 滑动窗口协议的特点。
确实,除了 GBN,还有一个叫做选择重传 (Selective Repeat, SR) 的滑动窗口策略。
Go-Back-N (GBN):
选择重传 (Selective Repeat, SR):
感谢你指出这一点,这两种策略确实在处理数据流与确认方面有所不同。
确实,滑动窗口协议在发送方和接收方都有窗口,这两个窗口都会进行“滑动”。以下是详细解释:
Go-Back-N (GBN):
选择重传 (Selective Repeat, SR):
总结:在滑动窗口协议中,确实有两个窗口:一个在发送方,一个在接收方。这两个窗口都会“滑动”,但它们的滑动方式和逻辑取决于正在使用的协议版本(GBN 还是 SR)。
在 SR 协议中,当发送方收到某个数据包的 ACK 时,窗口的滑动仍然是线性的,但其复杂性来自于如何处理窗口内的数据包。
让我更详细地解释 SR 协议下发送方窗口的滑动方式:
在 SR 协议中,发送方的窗口确实是线性滑动的,但与 GBN 不同的是,SR 的发送方会维护一个缓冲区,记录窗口内每个数据包的状态(是否已确认)。
例如,如果滑动窗口大小为 4,且初始包含数据包序号 1、2、3、4。发送方发送了这四个数据包,但只收到了数据包 2 和 4 的 ACK。
在此情况下,数据包 1 和 3 仍未被确认,但数据包 2 和 4 已被确认。
窗口的滑动将基于最早的、尚未确认的数据包。因此,虽然数据包 2 和 4 已经被确认,但窗口不会滑动,因为数据包 1 尚未得到确认。
只有当数据包 1 和 3 都收到 ACK 时,窗口才会滑动,使下一个未确认的数据包(在此例中为数据包 5)进入窗口。
所以,虽然 SR 的发送方窗口的滑动是线性的,但滑动的时机取决于窗口内最早的、尚未确认的数据包是否已得到确认。
对,你说得对。
在实际的 TCP 流量控制中,发送方会考虑以下三个窗口的大小来决定实际可以发送的数据量:
发送窗口(Send Window): 这是发送方根据自身的缓冲区和处理能力设定的最大发送数据量。
接收窗口(Receive Window): 这是接收方告诉发送方的值,表示接收方还能接受多少数据。这个值经常在 TCP 头部的窗口大小字段(Window Size field)中发送给发送方,反映了接收方当前的接收能力和其缓冲区的可用空间。
拥塞窗口(Congestion Window): 这是发送方根据网络状况(主要是网络拥塞)动态调整的一个值。它表示在当前网络状况下发送方认为可以发送的数据量。
当发送方准备发送数据时,实际可以发送的数据量是上述三个窗口大小中的最小值。
这种机制确保了:
因此,确实是取这三个窗口大小的最小值作为实际可以发送的数据量。
如果没有使用滑动窗口协议,那么数据通信可能会退化成一个简单的停-等 (Stop-and-Wait) 协议。在这种协议中,以下是典型的数据通信特点:
单一数据包传输:发送方一次只发送一个数据包,然后停止发送并等待接收方的确认。
高延迟:因为发送方在发送一个数据包后必须等待确认,所以如果网络的往返时间 (Round-Trip Time, RTT) 很长,那么这种协议的效率会很低。
低吞吐量:由于同时只有一个数据包在传输,所以网络的带宽利用率通常会很低,尤其是在高带宽或高延迟的网络中。
简单性:虽然停-等协议效率低,但它相对简单。不需要维护复杂的缓冲区或窗口状态,只需要跟踪最后一个已发送或已确认的数据包。
在实际应用中,尽管停-等协议简单,但其效率问题使得它在许多情境中不适用。滑动窗口协议,如 TCP 中的实现,更能有效地利用网络带宽,提供更好的吞吐量和响应时间。
确实,EPOLL LT
和 EPOLL ET
中的 LT
和 ET
分别代表 “Level Triggered” 和 “Edge Triggered”,这些名称直接反映了它们的工作方式。
Level Triggered (LT) - 水平触发:
epoll_wait
可能会连续多次返回该事件。这就是为什么它被称为“水平”的原因,因为只要达到某个“水平”或状态,就会触发通知。Edge Triggered (ET) - 边缘触发:
这两种模式的选择取决于应用程序的需求和预期的使用模式。水平触发可能更加直观和易于使用,但可能会导致重复通知。而边缘触发更加高效,但需要应用程序更加小心地确保处理了所有事件。