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基于智能学习的单边TCP传输加速
资料介绍
Loss-based的TCP加速技术沿袭了主流TCP以丢包来判断拥塞并调整传输速率的方式。其对传统TCP的改进主要是通过增大初始拥塞控制窗口（CongestionWindow，CNWD），同时在通过丢包判断出现拥塞后使用比传统TCP更激进的方式恢复CNWD，以期减少拥塞对速率的影响。尽管这些改进在很多情况下确实能够提升速率，但Loss-based的TCP加速技术在原理上具有以下两个严重问题：
1.将丢包作为拥塞发生的信号很容易误判，导致传输速率下降，带宽得不到有效利用。现代很多网络会产生非拥塞因素的丢包，特别是对无线网络，如信号被干扰等因素导致的丢包并不意味有拥塞发生。
2.现代网络设备通常队列比较深，当拥塞发生时队列变长，延迟显著提高，但丢包迟迟不会发生。Loss-based的TCP加速机制将继续高速传输直到队列完全充满，往往导致大量数据包丢失。这不但加重路径节点拥塞，而且需要花更长时间从大量丢包中恢复过来，经常会导致传输阻滞。
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| 文件名 | 大小 |
| 基于智能学习的单边TCP传输加速.pdf | 4M |
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