滑动窗口

有一类算法题，就是通过滑动窗口的思想来解决的，算法中的“滑动窗口”借鉴自 TCP 的滑动窗口

TCP 是要保证可靠传输的==>代价，降低了传输的效率（重传，确认重传等操作）

TCP 希望能在可靠传输的基础上，也有一个不错的效率，就引入了“滑动窗口”

• 这里的提高效率，只是“亡羊补牢”，使传输效率的损失，尽可能降低
• 引入滑动窗口，也不能使传输效率比 UDP 还高

窗口

A 每次都需要收到 ACK 之后，再发下一个数据

• 低效，有大量的时间都消耗在等待 ACK 上

改进方案：

• 把“发送一个等待一个”改为“发送一批等待一批”
• 把多次等待 ACK 的时间合并时一份了
• 批量发送的数据越多，效率就越高
• 批量发送的数据中，不需要等待的数据的量，称为“窗口大小”
  • 批量发送的是数据的字节数，而不是条
  • 窗口就是一次能发多少数据，具体的数据量就是窗口大小

滑动

当收到了第一个 ACK 之后，不会继续等待剩下的 3 个 ACK 到了之后再发下一组，而是收到这个 ACK 之后，就立即发送下一条数据

• 收到 2001 ACK，说明 1001-2000 数据得到应答了
• 然后立即发送 5001-6000 这个数据，此时等待的 ACK 范围就是 2001-6000（四份数据），窗口大小还是 4000
• 窗口大小不变，只是窗口所处的位置改变了

每收到一个 ACK，窗口就往后挪，因为 ACK 是接连不断的发送的，所以窗口就往后挪动了，就滑起来了

滑动窗口就是批量传输数据的一种实现方式

滑动窗口丢包

情况一：
不需要任何处理；批量发数据，批量 ACK，多个 ACK 只是丢其中的一部分，不可能全丢
确认序号的含义：表示的是收到的数据最后一个字节的下一个序号。进一步理解成，确认序号之前的数据，都已经收到了，接下来你要发的数据就从确认序号这里往后发

• 虽然 1001 ACK 丢了，但是 2001 ACK 到达了。发送方收到 2001 ACK 之后，意味着 2001 之前的数据都已经收到了
• 后一个 ACK 能涵盖前一个 ACK 的意义

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情况二：
1001-2000 丢包之后：

• 在 A 发过去 2001-3000 之后，此时，B 收到的数据为：1-1000，2001-3000
• 此时 B 收到 2001-3000 的时候，返回的 ACK 确认序号不是 3001，而是 1001
• B 就是在向 A 索要 1001 的数据
• 接下来，B 和搜到的 3001-4000，4001-5000，5001-6000.… 对应的 ACK 确认序号都是 1001
• 主机 A 连续收到 1001 这样的 ACK 之后，主机 A 意识到 1001 数据包丢了，于是主机重传 1001-2000
• 当 1001-2000 重传过来之后，由于执勤啊 2001-7000 数据都是已经发过了，此时的 1001-2000 相当于是补全了之前的空缺，此时就意味着 1-7000 的数据都齐了，于是接下来索要 7001 开头的数据即可

上述过程，没有任何拖泥带水的操作，快速的识别出了是哪个数据丢包，并且针对性的进行了重传，其他顺利到达的数据都无需重传，这个过程称为“快速重传”
快速重传可以视为是“滑动窗口”下搭配的“超时重传”

滑动窗口/快速重传、确认应答/超时重传
他们彼此之间并不冲突。如果通信双方单位时间发送的数据量比较少，就是按照之前的确认应答/超时重传；如果单位时间内发送的数据比较多，就会按照滑动窗口/快速重传

流量控制

滑动窗口，窗口大小对于传输数据的性能是直接相关的，但窗口能无限大吗？
通信是双方的事，发送方发的快乐，你也得确保接收方能处理得过来

• 接收缓冲区：内核中的内存空间，每个 Socket 对象都有一个这样的缓冲区，其类似于一个阻塞队列（BlockingQueue）
• 这个传输过程就是一个“生产者消费者模型”
  • 如果发送速度特别快，消费数据比较慢，就会使接收缓冲区满，此时如果继续强行发送数据，就会“丢包”（被接收方丢弃）
  • 这里就需要根据接收方的处理能力，反向制约发送方的发送速度，这就是流量控制

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此处可以通过“定量”的方式来实现制约，看接收缓冲区剩余空间大小

• 如果空闲空间比较大，就可以认为应用程序处理速度比较快
  • 就可以让发送方发的快一点，设置一个更大的窗口大小
• 如果空闲空间比较小，就可以认为应用程序处理速度比较慢
  • 就可以让发送方发的慢一点，设置一个更小的窗口大小

TCP 中，接收方收到数据的时候，就是把接收缓冲区剩余空间大小通过 ACK 数据报，反馈给发送方。之后发送方就可以依据这个数据来设置发送的窗口大小了

• 这里面的“16 位窗口大小”体现了刚才谈到的接收方接收缓冲区的剩余空间，这个属性只有在 ACK 报文中才有效（ACK 这一位为 1）

此处的 16 位表示范围 64KB，是否意味着发送方窗口大小最大就是 64KB 呢？

• 不是的
• 选项中，可以设置一个特殊的选项“窗口扩展因子”
• 发送方的窗口大小 = 窗口大小 << 窗口扩展因子（左移运算符）
  • 左移一位就相当于 *2

此时假设接收方应用程序没有读取任何数据，就是一直在生产，却没有消费,最后发送方的窗口大小就变成 0 了，接收缓冲区就满了，发送方就不能再发送了。那发送方不发送数据，要等待多久呢？

• 原本是要通过 ACK 来知道对方接收缓冲区中的剩余空间的，但是不发送数据就没有 ACK 呀
• 所以当窗口大小为 0 的时候，等待一个“超时时间”后，会发送一个“窗口探测包”，不携带任何业务数据（载荷部分是空的），只是为了触发 ACK，通过这个操作来查询一下，接收方接收缓冲区剩余多少。如果还是 0，就过一会之后再查
• 接收方也会在接收缓冲区不为 0 的时候（消费了一定数据之后），主动触发一个“窗口更新通知”这样的数据，告诉接收方缓冲区内的余量情况

流量控制，也不是 TCP 独有的机制，其他的协议也可能会涉及到流量控制（比如，数据链路层中有的协议也支持流量控制）

拥塞控制

这个操作，也是和刚才的流量控制有关联的

• 滑动窗口==>踩油门
• 流量控制==>踩刹车
• 拥塞控制==>踩刹车

流量控制，是站在接收方的视角来限制发送方的速度
拥塞控制，是站在传输链路的视角来限制发送方的速度

假设 B 处理速度非常快，此时 A 可以无限速度的发送数据吗？

• 当然不行，中间的链路可能顶不住
  • 此时节点 a 已经负载很高了，如果 A 发送很快，那么这个节点可能就直接丢包了
    流量控制，就可以精准的使用接收方接收缓冲区来进行衡量
    考量中间节点的情况就麻烦了

1. 中间的节点非常多
2. 每次传输数据，走的路线还都不一样
3. 中间哪个节点遇到瓶颈了不清除
4. 中间节点传输数据不止有 A 的，还有很多其他设备的数据

别害怕，可以通过做实验的方式，来找到一个合适的发送速度

• 在拥塞控制中，将中间所有的节点视为一个整体，不关心内部的细节
  然后进行“实验”（面多加水，水多加面）

1. 先按照一个比较小的速度，发送数据
2. 数据非常畅通，没有丢包，说明网络上传输数据整体是比较畅通的，就可以加快传输数据的速度
3. 增大到一定的速度之后，发现出现丢包了，说明网络上可能存在拥堵了，就减慢传输数据的速度
4. 减速之后，发现又不丢包了，继续再加速
5. 加速之后又丢包了，再减速
6. …
   一直持续地动态变化，这是很科学的，因为网络环境也是一直变化的，所以以变化应对变化

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流量控制会限制发送窗口，拥塞控制也会限制发送窗口。这两个机制会同时起作用，最终实际的发送窗口大小，取决于上述两个机制得到的发送窗口较小值

窗口大小变化过程

1. 刚开始传输数据，拥塞窗口会非常小，用一个很小的速度来发送数据（慢启动）

   • 因为当前网络是否拥堵是未知的

2. 不丢包，增大窗口大小（指数增长）

   • 每过一轮，窗口大小就翻倍，增长速度特别快，会在短时间内达到很大的窗口大小

3. 增长到一定程度，达到某个指定的阈值，此时即使没有丢包，也会停止指数增长，变成线性增长

   • 这样就不会太快的进入丢包的节奏

4. 线性增长也会持续使发送速度越来越快，达到某个情况下，就会出现丢包

   • 一旦出现丢包，接下来就需要减慢发送速度，也就是减少窗口大小

此时有两种处理方式：

1. 经典的方案，回归慢启动开始非常小的初始值，先指数增长，再线性增长
2. 现在的方案，回归到新的阈值上，直接进行线性增长（以后都不会指数增长了）