LEDBAT
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低額外時延後台傳輸(英語:Low Extra Delay Background Transport,簡稱LEDBAT)是一種在互聯網上快速傳輸數據同時不擁塞網絡的方法。[1]LEDBAT由Stanislav Shalunov發明[2][3]。該技術被蘋果公司用於軟件更新,也被BitTorrent協議用於大多數傳輸[4],它還被微軟SCCM軟件分發點和Windows「傳遞優化」技術[5]使用[6]。在2013年,該算法預計被13%–20%的互聯網流量使用。[4][7]LEDBAT是一個基於擁塞控制的算法,它在儘可能使用所有可用帶寬的同時限制時延的增加;[2][8]其測量單向時延,並根據網絡中的LEDBAT流本身的測量結果變化來實現擁塞控制。
設計目標
LEDBAT擁塞控制有如下目標:[2]
- 使用所有可用帶寬,在沒有其他流量時維持低排隊時延;
- 限制因其他流量增加的排隊時延;
- 應快速讓位給其他共享同一有限鏈路的標準TCP。
實現和部署
兩個主要實現是BitTorrent的uTP和蘋果公司的TCP部分。BitTorrent使用uTP處理大多數流量,並且代碼在開源許可證下可用。蘋果公司將LEDBAT用於軟件更新,因此Mac OS X計算機和iOS設備的大體積軟件下載不會干擾正常的用戶活動;蘋果公司也已將代碼開源。[9]
以上兩種實現都旨在將網絡排隊延時限制在100毫秒。這是標準化協議所允許的最大值。如果其中某個使用較低的值,則在使用時另一個將得不到資源。[2][9]
Windows 10周年更新通過非文檔化的套接字選項引入了LEDBAT,作為實驗性的Windows TCP擁塞控制模塊[10]
例子
假設:
- 發送方與接收方的時鐘不同步
- 發送方以固定速率發送
發送方每10個時鐘周期發送5個數據包:10, 20, 30, 40, 50。單位是不重要的。接收方不僅接受此發送方的數據,還接收其他來源的數據。對於這5個被發送的數據包,接收方在下列時鐘節點收到數據:112, 135, 176, 250, 326。因此第一階段發送與接收方的單向時延如下:102, 115, 146, 210, 276。第二階段(因單向時延改變後):13 (115 - 102), 31, 64, 66。接收方將根據可能在增加的單向時延推斷擁塞增加並相應地調整傳輸速率。
參考資料
- ^ 存档副本. [2016-05-14]. (原始內容存檔於2014-03-06).
- ^ 2.0 2.1 2.2 2.3 [[rfc:6817|http://tools.ietf.org/html/rfc6817 (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館)]] 引用錯誤:帶有name屬性「itef」的
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標籤用不同內容定義了多次 - ^ By Tammy Parker, Open Garden to enable channel bonding over Wi-Fi, 3G and 4G (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), December 10, 2012, Retrieved November 24, 2013
- ^ 4.0 4.1 This Is How Your BitTorrent Downloads Move So Fast (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), July 29, 2013, Retrieved November 24, 2013 引用錯誤:帶有name屬性「fastcolabs」的
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標籤用不同內容定義了多次 - ^ 适用于 Windows 10 更新的传递优化. 微軟. [2021-01-31].
- ^ aczechowski. Content management fundamentals - Configuration Manager. docs.microsoft.com. [2019-04-02]. (原始內容存檔於2019-09-04) (美國英語).
- ^ By Gabe Stein, Former BitTorrent Engineer Thinks He Can Fix Your Wi-Fi--For Good (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), July 24, 2013, Retrieved November 24, 2013
- ^ BY ROBERT MCMILLAN, THE INTERNET OF THINGS (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館), July 21, 2013, Retrieved November 24, 2013
- ^ 9.0 9.1 存档副本. [2021-01-31]. (原始內容存檔於2018-11-06).
- ^ Microsoft. LEDBAT++: Low priority TCP Congestion Control in Windows (PDF). 2017.