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九章业务量管理
业务量监管 业务监管:Traffic Policing 对业务进行监视,以避免超过许可的服务质量参数约定(平均速率,峰值速率、突发长度等) 通过业务监管机制,可以对超过约定QoS参数业务的流量进行调节 业务监管功能一般由位于网络入口处的边缘路由器上执行 实现机制 漏桶算法 令牌桶算法 漏桶算法 漏桶算法:Leaky Bucket 只要桶中有水,水流出的速率就是常数 桶中没有水的时候,水流出的速率为0 桶满以后,往里面流的水会溢出 漏桶算法 应用于分组传输的漏桶算法 平滑突发业务流 不论输入的速率为多大,输出速率始终是常数 漏桶算法 算法过程 1)将漏桶看做是一个有限长度的队列,以字节为单位计数,当分组到达的时候,如果队列中还有空间的话,就被添加到对列的尾部,否则该分组将被丢弃 2)在每一个嘀嗒周期,首先将计数器初始化为n,如果队列中第一个分组的字节数少于计时器的当前值,则将分组发送出去,并且将计数器减去该分组的字节数。然后对下一个分组执行同样的过程,直到出现计数器的值小于队列中的分组的长度为止。此时,传输过程终止,直到下一个嘀嗒再开始 3)到达下一个嘀嗒的时候,计数器被重置,执行步骤2),再次开始分组发送过程 令牌桶算法 令牌桶:Token Bucket 桶中保存的是令牌,每隔T秒产生一个 只有当桶中有令牌时才能传输数据 允许突发流量 令牌桶算法 算法过程 1)每个令牌桶维护一个字节计数器,每隔T秒,计数器的值增加K字节,这就相当于往桶中放一个令牌,一个令牌代表了传输K字节的权利,令牌速率为r=K/T(Bps)。假设桶的大小为b字节,当计数器的值大于b字节时,就会发生溢出,需要注意的是,这里溢出丢弃的是令牌,而不是数据 2)当有分组等待发送时,如果计数器的值大于当前分组的长度,则发送该分组,并且将计数器的值减去分组长度。如果还有分组等待发送,继续执行上面的过程,直到计数器的值小于分组长度为止 漏桶和令牌桶 两者都可以用于业务监管,判断一个流是否违反约定的参数 漏桶算法的输出保持的是严格的均匀速率,不管业务流量的突发程度如何 在漏桶算法中,不允许将空闲时的发送许可权保存起来以便发送大的突发数据(每个时钟嘀嗒后,漏桶的字节计数器都将被重置) 令牌桶算法在大量突发数据到来的时候,允许输出流适当的加快 可以将发送许可权保存起来,直到到达桶的最大尺寸。这也就意味着只要突发数据不超过桶的大小,就可以一次发送出去 在漏桶算法中,桶中填充的是数据,所以当桶填满后将丢弃分组,而在令牌桶中,桶中填充的是令牌,所以当桶填满后将丢弃令牌,相当于是传输许可,而不是分组 漏桶和令牌桶 概述 分组调度用于缓存区中的多个分组竞争使用同一个输出链路时 使用什么样的策略来选择分组发送? 该策略会对性能有什么影响? 1990年代的一个热点研究领域 共享存储交换占主导 传输链路带宽特别是骨干网链路带宽是稀缺的资源 设计考虑因素 在设计调度算法时,应该根据实际情况考虑三个因素 设计考虑因素 公平性和优先级 公平性保证相同优先级的业务流接受相同的服务 公平性和隔离 相关,公平性会自动地提供隔离,将恶意流限制在其所享有的资源范围内 算法 先到先服务 优先级调度 Round Robin 公平调度 GPS、FQ、WFQ等 先到先服务 先到先服务(FCFS:First-Come-First Served) 发送机会到来时,最先到达的分组具有最高的调度优先级 优先级调度 优先级队列(PQ:Priority Queueing) 到达输出队列的流被分成若干个具有不同优先级的队列 当发送机会到来时,选择最高优先级并且非空的队列中的分组来发送,对于属于同一个优先级队列的分组,采用FCFS调度机制 优先级调度 当有比当前正在发送分组优先级更高的分组到达时,如何处理? 继续发送低优先级分组,直到发送完成后再处理高优先级分组 低优先级分组被停止服务,重新放回队列中或者被丢弃,开始发送高优先级分组 Round Robin Round Robin调度 到达输出队列的流被分成不同的队列 当有发送机会到来时,采用轮询的方式选择队列,并且从队列中选择分组发送 Round Robin 在Round Robin调度的过程中,如果某个队列为空,如何处理? 在分配给该队列的时间内链路保持空闲,也就是说即使队列中没有分组要发送,也在每一轮调度中都保留为该队列分配的资源 直接转到下一个队列。也就就是说,只要有分组在队列中等待发送,链路就不会空闲 公平调度 公平(Fairness) 不是指用户分配相同份额的资源,而是指每个用户对资源具有相同的访问权利 Max-Min公平共享 定义 资源按照递增的顺序分配 没有用户获得大于其所需的资源 无法满足需求的用户获得相同的资源 分配过程 假设 系统总资源R
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