原贴地址：https://blog.csdn.net/djl806943371/article/details/89489802
这一节将对拥塞控制的两个问题进行介绍，第一个是拥塞控制策略应该放在哪，是放在每个路由上，还是放置在处于网络边沿的end host；第二个是拥塞控制的基本方法AIMD（additive increase multiplicative decrease）。
对于第一个问题，拥塞控制策略放在end host和放在中间路由上都是可以实现的。比如放在路由上：数据包每经过一个路由，路由向包中添加自己的queue使用率，当数据包到达对端时，对端返回ACK时可以通知发送端路径中每个路由的拥堵情况，发送端据此调整自己的发送速率。而第二种方式，策略放在在end host，比如发送者同时作为一个观察者，当收到重复的ACK或者数据包超时即发现一个包丢失时，可以认为网络中某个环节出现了拥塞，此时降低自己的发送速率。第二种方式的好处就是不需要对每个路由器进行观察，即不需要网络层进行支持，也不依赖于对端返回每个路由器的状态信息。这就是TCP拥塞控制的大致思路。
TCP在end host处实现拥塞控制，有几个要点
对在end host处的活动进行处理（比如packet loss）利用了TCP sliding window进行flow control的原理尝试摸清在整个网络中一次能有多少的packet 存在 AIMD：来到本节的重头，TCP具体如何实现拥塞控制，TCP实现拥塞控制的方法我们称之为AIMD（additive increase multiplicative decrease），我自己翻译为和式增加，积式减少，这个翻译还是很符合策略的实现过程的。首先我们定义一个拥塞窗口Congestion Window，简写为CWND，这个CWND的作用是：发送端会对接收端返回的接收窗口大小与该拥塞窗口进行比较，取较小的值作为自己发送窗口的大小，即：
。
而CWND大小的确定则是用AIMD实现的，规则如下：
如果一个包被正确的接收，即发送者收到了ACK：如果出现了包丢失，即连续收到相同的ACK或者计时器超时：实际传输过程中CWND变化可能如下图所示，像锯齿一样。并且单个flow和多flow有一定区别。只有一个flow时，缓冲区只为这个flow服务，缓冲区使用率在0%与100%之间不停循环变化，RTT也处于变化中，因此锯齿是曲线锯齿。而当是多flow时，我们认为flow非常多，缓冲区为所有flow服务，此时缓冲区使用率可以认为一直处于一个恒定值，因此RTT也可以认为是一个常数，此时锯齿是直线锯齿。
这个AIMD还是挺有意思的。有一些比较好的性质：
每过1RTT，窗口大小增加1，对于一个数据包，则增加一个包的大小，因为RTT表示包的循环时间；缓冲区大小B=RTT×R 实际上我们认为R是一个constant；当路由出口利用率没有达到100%时，缓冲区不存储，当达到100%时，缓冲区每过一个RTT也会多一个占用。缺点：为了简单分析，假设变化是周期性的，每个周期拥塞窗口大小变为，那么每个周期传输包数量为,由于每个周期最后会丢一个包，则丢包率为,传输速度则为：
那么根据上面这个式子，我们可以看到，传输速率与RTT成反比，与丢包率的平方根呈反比。而RTT是跟传输距离有关系的，也就是说远距离传输的发送者的传输速率会有天然弱势，这是我们不希望看到的。PS：因为AIMD这种方式，随着拥塞窗口变大总会出现丢包的时候，因此p不可能为0，也就不会出现分母为0的情况。
优点：所以我们为什么要选用AIMD来进行拥塞控制呢？
要弄明白这个问题，我们首先要知道对于一个网络我们有哪些需求。需求要从两个角度来看：一个是网络提供商，网络提供商肯定希望网络中每条链路的利用率都达到100%；另一个是作为用户，需要尽可能公平地共用同一个网络，而不会因为某个用户的占用而无法快速传输数据。那么如下图所示，公平线为A=B，效率线为A+B=C（最好接近100%）。在这里寻求一个平衡点即中心的绿点，最好两个用户处于绿点处的传输速率。那么当一个用户速率较高，而另一个较低，比如用户处于t1点，随着和式增加逐渐进入overload区域t2点，发生积式减少，而A继续增加，到达t3，并往复循环，经过足够长时间将趋向于绿点，并在绿点附近来回振动。