bufferbloat 与通货膨胀

关于 bufferbloat: bufferbloat

没有AQM,例如RED,尽管缓冲区很庞大,但看一下可怕的积极反馈:

AI 增窗 — buffer 排队 — 延时增加越过 RTO_MAX — RTO 超时 — 重传 — 超时 — 重传 — 超时 — 重传 — … — 有效带宽跌 0。

在实际场景中,AQM试图打破这一反馈循环,但是了解拥挤 crash的根本原因是很有趣的。

拥塞控制的首要原则之一是数据包的一致性原则,即每个数据包在网络上只保存一个拷贝。

联系通货膨胀，会发现 buffbloat 和通货膨胀是一回事，都是 bloat。

发生拥塞时，每个连接必须“挤”宽,结果越少,为了多 “兑”，就超发，于是加重拥塞，加重重传， 加重 bufferbloat，有效带宽越来越低，通过发送的末端刺激了日益密集的发送,即 “印钱”。

通货膨胀的反馈也令人害怕:

资金缺口 — 印钱 — 购买力下降 — 挤兑 — 没得兑 — 印钱 — 挤兑 — 没得兑 — 印钱 — … — 购买力跌 0。

通货膨胀,如果不是由于无知,是由于一个缺陷,一个损失,弥补损失的最快方法就是打印钱,就像弥补包装损失一样,但这并不是根本问题的解决方法。

丢包的根因是拥塞，需要解决拥塞，而非重传。如果你理解印钱不能解决问题反而会加重通货膨胀，就能理解重传可能加重拥塞。激进重传，及各种花式重传，说到底是 “刚兑” 思想在作怪。

银行的承诺只是被兑现了,这意味着风险在整个银行都有,银行没有规章以避免客观风险,风险存在客观,不能消除,不能转移,为什么我们不能诚实?

所以，AQM 很多措施就是丢包，它希望发送端(或者货币发行端)正视这种客观损失，并作出正确回应。正确回应是什么？就是降窗，而非超发。恰好 AIMD 可完成这种和谐。

守法是十分重要的, 这意味着不要过度守法.

AI (additive-increase) 不是本份，只是探测，探测永远是本份之后额外的动作。那么什么是本份，BBR 可以诠释。

CUBIC在庞齐计划中不断地自我吸收,然后忘记伤疤和痛苦是好的。

纳格尔在1984年的RFC896中对此表示关切,交通堵塞于1986年瓦解,随后的范·雅各布森自给自足风格一直延续到今天。期间摩尔定律和 wintel 现象纵容了 bufferbloat，因此,我们的网络已经变得看似开放和易于访问的,但事实上,北京2环道太拥挤了,走走停停。

所以，如果少了自省，少了 MD (multiplicative-decrease)，拥塞崩溃是必然的，互联网带宽，没有刚兑。

我不懂经济学,但有一篇关于“zarbot”的文章你可以看到。

我说过,AIMD不会关闭这个圈子,这意味着它在这里,AIMD依靠AQM包装,如果缓冲器是无限大的,从不丢包，因此AIMD完全不能工作。因此AIMD只是“现实生活中的考虑”,而不是一个闭环算法,BBR的理论也发现了另一个不变性,就是,麦克斯布和麦克斯布,虽仍未竟全功，但值得期待。

在交通堵塞控制领域推荐了两个经典作品,也是这一领域的基础:

• 来自范雅各布森： Congestion Avoidance and Control
• 来自萨莉佛洛依德： Why We Don’t Know How To Simulate The Internet

浙江温州皮鞋潮湿, 水里雨不会肥.

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