TCP重传机制刨根问底，TCP的玄学调参

第五个-TCP重传机制刨根问底

TCP重传机制

TCP要保证所有的数据包都可以到达，所以，必需要有重传机制。

注意：接收端给发送端的Ack确认只会确认最后一个连续的包，比如，发送端发了1,2,3,4,5一共五份数据，接收端收到了1，2，于是回ack 3，然后收到了4（注意此时3没收到），此时的TCP会怎么办？我们要知道，因为正如前面所说的，SeqNum和Ack是以字节数为单位，所以ack的时候，不能跳着确认，只能确认最大的连续收到的包，不然，发送端就以为之前的都收到了。

超时重传机制

一种是不回ack，死等3，当发送方发现收不到3的ack超时后，会重传3。一旦接收方收到3后，会ack 回 4——意味着3和4都收到了。

但是，这种方式会有比较严重的问题，那就是因为要死等3，所以会导致4和5即便已经收到了，而发送方也完全不知道发生了什么事，因为没有收到Ack，所以，发送方可能会悲观地认为也丢了，所以有可能也会导致4和5的重传。

对此有两种选择：

• 一种是仅重传timeout的包。也就是第3份数据。
• 另一种是重传timeout后所有的数据，也就是第3，4，5这三份数据。

这两种方式有好也有不好。第一种会节省带宽，但是慢，第二种会快一点，但是会浪费带宽，也可能会有无用功。但总体来说都不好。因为都在等timeout，timeout可能会很长（在下篇会说TCP是怎么动态地计算出timeout的）。

快速重传机制

于是，TCP引入了一种叫Fast Retransmit 的算法，不以时间驱动，而以数据驱动重传。也就是说，如果，包没有连续到达，就ack最后那个可能被丢了的包，如果发送方连续收到3次相同的ack，就重传。Fast Retransmit的好处是不用等timeout了再重传。

比如：如果发送方发出了1，2，3，4，5份数据，第一份先到送了，于是就ack回2，结果2因为某些原因没收到，3到达了，于是还是ack回2，后面的4和5都到了，但是还是ack回2，因为2还是没有收到，于是发送端收到了三个ack=2的确认，知道了2还没有到，于是就马上重转2。然后，接收端收到了2，此时因为3，4，5都收到了，于是ack回6。示意图如下：

Fast Retransmit只解决了一个问题，就是timeout的问题，它依然面临一个艰难的选择，就是，是重传之前的一个还是重传所有的问题。对于上面的示例来说，是重传#2呢还是重传#2，#3，#4，#5呢？因为发送端并不清楚这连续的3个ack(2)是谁传回来的？也许发送端发了20份数据，是#6，#10，#20传来的呢。这样，发送端很有可能要重传从2到20的这堆数据（这就是某些TCP的实际的实现）。可见，这是一把双刃剑。

SACK 方法

另外一种更好的方式叫：Selective Acknowledgment (SACK)（参看RFC 2018），这种方式需要在TCP头里加一个SACK的东西，ACK还是Fast Retransmit的ACK，SACK则是汇报收到的数据碎版。参看下图：

这样，在发送端就可以根据回传的SACK来知道哪些数据到了，哪些没有到。于是就优化了Fast Retransmit的算法。当然，这个协议需要两边都支持。在 Linux下，可以通过tcp_sack参数打开这个功能（Linux 2.4后默认打开）。

这里还需要注意一个问题——接收方Reneging，所谓Reneging的意思就是接收方有权把已经报给发送端SACK里的数据给丢了。这样干是不被鼓励的，因为这个事会把问题复杂化了，但是，接收方这么做可能会有些极端情况，比如要把内存给别的更重要的东西。所以，发送方也不能完全依赖SACK，还是要依赖ACK，并维护Time-Out，如果后续的ACK没有增长，那么还是要把SACK的东西重传，另外，接收端这边永远不能把SACK的包标记为Ack。

注意：SACK会消费发送方的资源，试想，如果一个攻击者给数据发送方发一堆SACK的选项，这会导致发送方开始要重传甚至遍历已经发出的数据，这会消耗很多发送端的资源。（详细的东西请参看《TCP SACK的性能权衡》）

Duplicate SACK – 重复收到数据的问题

Duplicate SACK又称D-SACK，其主要使用了SACK来告诉发送方有哪些数据被重复接收了。RFC-2883 里有详细描述和示例。下面举几个例子（来源于RFC-2883）.

D-SACK使用了SACK的第一个段来做标志：

• 如果SACK的第一个段的范围被ACK所覆盖，那么就是D-SACK
• 如果SACK的第一个段的范围被SACK的第二个段覆盖，那么就是D-SACK

示例一：ACK丢包
下面的示例中，丢了两个ACK，所以，发送端重传了第一个数据包（3000-3499），于是接收端发现重复收到，于是回了一个SACK=3000-3500，因为ACK都到了4000意味着收到了4000之前的所有数据，所以这个SACK就是D-SACK——旨在告诉发送端我收到了重复的数据，而且我们的发送端还知道，数据包没有丢，丢的是ACK包。

Transmitted  Received    ACK Sent
Segment      Segment     (Including SACK Blocks)
  
3000-3499    3000-3499   3500 (ACK dropped)
3500-3999    3500-3999   4000 (ACK dropped)
3000-3499    3000-3499   4000, SACK=3000-3500
                                    ---------

示例二：网络延误
下面的示例中，网络包（1000-1499）被网络给延误了，导致发送方没有收到ACK，而后面到达的三个包触发了“Fast Retransmit算法”，所以重传，但重传时，被延误的包又到了，所以，回了一个SACK=1000-1500，因为ACK已到了3000，所以，这个SACK是D-SACK——标识收到了重复的包。这个案例下，发送端知道之前因为“Fast Retransmit算法”触发的重传不是因为发出去的包丢了，也不是因为回应的ACK包丢了，而是因为网络延时了。

Transmitted    Received    ACK Sent
Segment        Segment     (Including SACK Blocks)
  
500-999        500-999     1000
1000-1499      (delayed)
1500-1999      1500-1999   1000, SACK=1500-2000
2000-2499      2000-2499   1000, SACK=1500-2500
2500-2999      2500-2999   1000, SACK=1500-3000
1000-1499      1000-1499   3000
                       1000-1499   3000, SACK=1000-1500
                                      ---------

可见，引入了D-SACK，有这么几个好处：

• 1）可以让发送方知道，是发出去的包丢了，还是回来的ACK包丢了。
• 2）是不是自己的timeout太小了，导致重传。
• 3）网络上出现了先发的包后到的情况（又称reordering）
• 4）网络上是不是把我的数据包给复制了。

知道这些东西可以很好得帮助TCP了解网络情况，从而可以更好的做网络上的流控。Linux下的tcp_dsack参数用于开启这个功能（Linux 2.4后默认打开）

TCP的RTT算法

从前面的TCP重传机制我们知道Timeout的设置对于重传非常重要：

• 设长了，重发就慢，丢了老半天才重发，没有效率，性能差；
• 设短了，会导致可能并没有丢就重发。于是重发的就快，会增加网络拥塞，导致更多的超时，更多的超时导致更多的重发。

而且，这个超时时间在不同的网络的情况下，根本没有办法设置一个死的值，只能动态地设置。 为了动态地设置，TCP引入了RTT——Round Trip Time，也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间，从而可以方便地设置Timeout——RTO（Retransmission TimeOut），以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单，好像就是在发送端发包时记下t0，然后接收端再把这个ack回来时再记一个t1，于是RTT = t1 – t0。没那么简单，这只是一个采样，不能代表普遍情况。

经典算法

RFC793 中定义的经典算法是这样的：

• 首先，先采样RTT，记下最近好几次的RTT值。
• 然后做平滑计算SRTT（ Smoothed RTT），公式为：（其中的 α 取值在0.8 到 0.9之间，这个算法英文叫Exponential weighted moving average，中文叫：加权移动平均）
       

RTT = ( α * SRTT ) + ((1- α) * RTT) (通常取0.8≤α≤0.9，α越大收敛速度越快)

• 开始计算RTO。公式如下：
   

RTO = min [ UBOUND, max [ LBOUND, (β * SRTT) ] ] (通常取1.3≤β≤2.0)

其中：

• UBOUND是最大的timeout时间，上限值
• LBOUND是最小的timeout时间，下限值
• β 值一般在1.3到2.0之间。

Karn / Partridge 算法

但是上面的这个算法在重传的时候会出有一个终极问题——你是用第一次发数据的时间和ack回来的时间做RTT样本值，还是用重传的时间和ACK回来的时间做RTT样本值？

这个问题无论你选那头都是按下葫芦起了瓢。 如下图所示：

• 情况（a）是ack没回来，所以重传。如果你计算第一次发送和ACK的时间，那么，明显算大了。
• 情况（b）是ack回来慢了，但是导致了重传，但刚重传不一会儿，之前ACK就回来了。如果你是算重传的时间和ACK回来的时间的差，就会算短了。

如图：

问题的本质是：发送方无法区分收到的Ack对应第一次发的Seq还是重传的Seq（进入网络就都一样了）。针对该问题，Karn / Partridge 算法选择回避重传的问题：_忽略重传的样本，RTT的采样只取未产生重传的样本_。

简单的忽略重传样本也有问题：假设当前的RTO很小，突然发生网络抖动，延时剧增导致要重传所有的包；由于忽略重传样本，RTO不会被更新，于是继续重传使网络更加拥堵；拥堵导致更多的重传，恶性循环直至网络瘫痪。

Karn / Partridge算法用了一个取巧的办法：_只要一发生重传，就将现有的RTO值翻倍（指数回退策略），待网络恢复后再仿照经典算法逐渐平滑以降低RTO_。

该算法已经做到可用，然而网络抖动对性能的影响比较大。

3Jacobson / Karels 算法

前面两种算法用的都是“加权移动平均”，这种方法最大的毛病就是如果RTT有一个大的波动的话，很难被发现，因为被平滑掉了。所以，1988年，又有人推出来了一个新的算法，这个算法叫Jacobson / Karels Algorithm（参看RFC6289）。这个算法引入了最新的RTT的采样和平滑过的SRTT的差距做因子来计算。

公式如下：（其中的DevRTT是Deviation RTT的意思）

SRTT = SRTT + α(RTT – SRTT)  —— 计算SRTT
DevRTT = (1-β)*DevRTT + β*(|RTT-SRTT|) —— 计算SRTT和最新RTT的差距（加权移动平均）
RTO= µ * SRTT + ∂ *DevRTT —— 同时考虑SRTT（惯性）与DevRTT（波动）

（其中：在Linux下，α = 0.125，β = 0.25， μ = 1，∂ = 4 ——这就是算法中的“调得一手好参数”，nobody knows why, it just works…）

最后的这个算法在被用在今天的TCP协议中