[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于改進(jìn)的WRED的擁塞控制方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410723738.0
• 申請(qǐng)日: 2014-12-03
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105721332A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于克東;仲建鋒;王志忠;劉衡祁
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳市中興微電子技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04L12/823
• 分類(lèi)號(hào): H04L12/823
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張振偉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)傳輸控制領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進(jìn)的WRED的擁塞控制方法和裝置。

背景技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)擁塞容易造成延遲和吞吐量等服務(wù)質(zhì)量(QoS，QualityofService)性能指標(biāo)下降，是影響帶寬、系統(tǒng)緩存等資源利用率的關(guān)鍵因素。因此，有效的擁塞避免機(jī)制對(duì)于提高路由器性能具有重要意義。

加權(quán)隨機(jī)早期檢測(cè)(WRED，WeightedRandomEarlyDetection)算法是現(xiàn)有擁塞避免機(jī)制中常用的一種丟棄算法。WRED算法的計(jì)算過(guò)程主要包括：平均隊(duì)列深度計(jì)算、WRED丟棄概率的計(jì)算和WRED丟棄判斷，其丟棄曲線(xiàn)如圖1所示。圖1中，橫軸avg_q_length表示隊(duì)列準(zhǔn)備丟棄數(shù)據(jù)包前隊(duì)列當(dāng)前的平均隊(duì)列深度，該參數(shù)反映出隊(duì)列深度的變化趨勢(shì)；縱軸P表示丟棄概率，其反映出數(shù)據(jù)包被丟棄的可能性；min_th表示平均隊(duì)列深度最小門(mén)限；max_th表示平均隊(duì)列深度最大門(mén)限；maxP表示最大丟棄概率；其中，min_th、max_th和maxP的取值可根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)置。從圖1可以看出，丟棄數(shù)據(jù)包的可能性隨著平均隊(duì)列深度向最大門(mén)限max_th靠近而不斷上升。當(dāng)平均隊(duì)列深度達(dá)到最大門(mén)限max_th時(shí)，數(shù)據(jù)包丟棄概率達(dá)到設(shè)置的最大丟棄概率maxP。當(dāng)平均隊(duì)列深度超過(guò)最大門(mén)限max_th時(shí)，所有其它試圖進(jìn)入隊(duì)列的數(shù)據(jù)包都被丟棄；因此，在實(shí)際應(yīng)用中可以調(diào)節(jié)min_th和max_th的取值來(lái)增大或降低丟包程度；而從圖1可以看出maxP的取值是與min_th和max_th的取值直接相關(guān)的，也就是說(shuō)，確定了min_th和max_th的取值則maP的值也就確定了；實(shí)際中min_th和max_th的取值與傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包的業(yè)務(wù)類(lèi)型相關(guān)，例如，電信業(yè)務(wù)、上網(wǎng)業(yè)務(wù)、視頻傳輸業(yè)務(wù)等等，不同的業(yè)務(wù)對(duì)丟包的容忍程度不同，對(duì)于丟包容忍程度低的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，可以將max_th設(shè)置的相對(duì)較小；對(duì)于丟包容忍程度高的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，可以將max_th的值設(shè)置的相對(duì)大些。

WRED算法在擁塞控制中的處理流程如圖2所示，主要包括以下處理步驟：

S201：計(jì)算平均隊(duì)列深度；

數(shù)據(jù)包進(jìn)入擁塞控制系統(tǒng)時(shí)，首先進(jìn)行平均隊(duì)列深度的計(jì)算。平均隊(duì)列深度能夠從總體變化趨勢(shì)上反映真實(shí)的隊(duì)列深度，同時(shí)可以平滑掉流量突發(fā)，不會(huì)因?yàn)榕紶柕牧魉偕呋蚪档投饘?duì)流量總體情況判定的改變。平均隊(duì)列深度的計(jì)算公式為Avg＝Avg’+Wq(Q_length-Avg’)。其中，Avg’為上次計(jì)算的隊(duì)列的平均深度，由于在WRED算法中每接收到一個(gè)數(shù)據(jù)包需要需要判斷將該數(shù)據(jù)包加入隊(duì)列或丟棄，因此，當(dāng)將數(shù)據(jù)包加入隊(duì)列時(shí)，隊(duì)列的深度將發(fā)生變化，因此，該參數(shù)反映出從接收到第一個(gè)數(shù)據(jù)包到上一次接收到數(shù)據(jù)包時(shí)，隊(duì)列深度的變化趨勢(shì)；當(dāng)接收到第一個(gè)數(shù)據(jù)包時(shí)，Avg’的取值為0，并計(jì)算出當(dāng)前的平均隊(duì)列深度，之后，當(dāng)接收到第二個(gè)數(shù)據(jù)包時(shí)，根據(jù)上一次計(jì)算出的隊(duì)列深度、當(dāng)前隊(duì)列深度以及權(quán)重值Wq確定出當(dāng)前的平均隊(duì)列深度，以此類(lèi)推，不斷循環(huán)迭代；Q_length為當(dāng)前隊(duì)列深度，也就是，接收到數(shù)據(jù)包時(shí)，當(dāng)前隊(duì)列的深度；Wq為計(jì)算權(quán)重，Avg為當(dāng)前隊(duì)列的平均深度。

步驟S202：判斷平均隊(duì)列深度是否滿(mǎn)足丟棄條件；

具體的，若平均隊(duì)列深度大于等于預(yù)先設(shè)置的平均深度最大門(mén)限max_th，則確定該數(shù)據(jù)包滿(mǎn)足丟棄條件，直接轉(zhuǎn)至步驟S206，丟棄當(dāng)前數(shù)據(jù)包；若不滿(mǎn)足，則轉(zhuǎn)步驟S203繼續(xù)處理。

步驟S203：判斷平均隊(duì)列深度是否滿(mǎn)足入隊(duì)條件；

也就是判斷當(dāng)前的平均隊(duì)列深度是否滿(mǎn)足將該數(shù)據(jù)包直接加入數(shù)據(jù)包隊(duì)列的條件；具體的，當(dāng)平均隊(duì)列深度小于平均數(shù)據(jù)包深度的最小門(mén)限min_th時(shí)，可以確定該數(shù)據(jù)包滿(mǎn)足直接加入數(shù)據(jù)包隊(duì)列的條件，則轉(zhuǎn)至步驟S207，將該數(shù)據(jù)包直接入隊(duì)；當(dāng)該平均隊(duì)列深度不滿(mǎn)足入隊(duì)條件時(shí)，即，當(dāng)前平均隊(duì)列深度屬于[min_th，max_th]區(qū)間范圍內(nèi)時(shí)，轉(zhuǎn)至步驟S204繼續(xù)執(zhí)行。

步驟S204：計(jì)算丟棄概率；

具體的，根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)包的長(zhǎng)度和平均隊(duì)列深度計(jì)算該數(shù)據(jù)包的丟棄概率P。

步驟205：判斷丟棄概率是否大于R；

確定當(dāng)前數(shù)據(jù)包的丟棄概率之后，將所確定的丟棄概率和系統(tǒng)生成的R[0，1]區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)數(shù)R進(jìn)行比較；若丟棄概率大于R，則轉(zhuǎn)至步驟S206直接丟棄該數(shù)據(jù)包；若丟棄概率小于等于R，則轉(zhuǎn)至步驟S207，將該數(shù)據(jù)包加入隊(duì)列。