博客记录-day066-Stack & Queue 源码解析、PriorityQueue源码解析+TCP 重传、滑动窗口、流量控制、拥塞控制

一、Java全栈知识体系

1、Stack & Queue 源码解析

1.1 Stack & Queue概述

Java里有一个叫做Stack的类，却没有叫做Queue的类(它是个接口名字)。当需要使用栈时，Java已不推荐使用Stack，而是推荐使用更高效的ArrayDeque；既然Queue只是一个接口，当需要使用队列时也就首选ArrayDeque了(次选是LinkedList)。

1.2 Queue

Queue接口继承自Collection接口，除了最基本的Collection的方法之外，它还支持额外的insertion, extraction和inspection操作。这里有两组格式，共6个方法，一组是抛出异常的实现；另外一组是返回值的实现(没有则返回null)。

	Throws exception	Returns special value
Insert	add(e)	offer(e)
Remove	remove()	poll()
Examine	element()	peek()

1.3 Deque

Deque是"double ended queue", 表示双向的队列，英文读作"deck". Deque 继承自 Queue接口，除了支持Queue的方法之外，还支持insert, remove和examine操作，由于Deque是双向的，所以可以对队列的头和尾都进行操作，它同时也支持两组格式，一组是抛出异常的实现；另外一组是返回值的实现(没有则返回null)。共12个方法如下:

	First Element - Head		Last Element - Tail
	Throws exception	Special value	Throws exception	Special value
Insert	addFirst(e)	offerFirst(e)	addLast(e)	offerLast(e)
Remove	removeFirst()	pollFirst()	removeLast()	pollLast()
Examine	getFirst()	peekFirst()	getLast()	peekLast()

当把Deque当做FIFO的queue来使用时，元素是从deque的尾部添加，从头部进行删除的； 所以deque的部分方法是和queue是等同的。具体如下:

Queue Method	Equivalent Deque Method
add(e)	addLast(e)
offer(e)	offerLast(e)
remove()	removeFirst()
poll()	pollFirst()
element()	getFirst()
peek()	peekFirst()

Deque的含义是“double ended queue”，即双端队列，它既可以当作栈使用，也可以当作队列使用。下表列出了Deque与Queue相对应的接口:

Queue Method	Equivalent Deque Method	说明
add(e)	addLast(e)	向队尾插入元素，失败则抛出异常
offer(e)	offerLast(e)	向队尾插入元素，失败则返回false
remove()	removeFirst()	获取并删除队首元素，失败则抛出异常
poll()	pollFirst()	获取并删除队首元素，失败则返回null
element()	getFirst()	获取但不删除队首元素，失败则抛出异常
peek()	peekFirst()	获取但不删除队首元素，失败则返回null

下表列出了Deque与Stack对应的接口:

Stack Method	Equivalent Deque Method	说明
push(e)	addFirst(e)	向栈顶插入元素，失败则抛出异常
无	offerFirst(e)	向栈顶插入元素，失败则返回false
pop()	removeFirst()	获取并删除栈顶元素，失败则抛出异常
无	pollFirst()	获取并删除栈顶元素，失败则返回null
peek()	getFirst()	获取但不删除栈顶元素，失败则抛出异常
无	peekFirst()	获取但不删除栈顶元素，失败则返回null

上面两个表共定义了Deque的12个接口。添加，删除，取值都有两套接口，它们功能相同，区别是对失败情况的处理不同。一套接口遇到失败就会抛出异常，另一套遇到失败会返回特殊值(false或null) 。除非某种实现对容量有限制，大多数情况下，添加操作是不会失败的。虽然Deque的接口有12个之多，但无非就是对容器的两端进行操作，或添加，或删除，或查看。明白了这一点讲解起来就会非常简单。

ArrayDeque和LinkedList是Deque的两个通用实现，由于官方更推荐使用AarryDeque用作栈和队列，加之上一篇已经讲解过LinkedList，本文将着重讲解ArrayDeque的具体实现。

从名字可以看出ArrayDeque底层通过数组实现，为了满足可以同时在数组两端插入或删除元素的需求，该数组还必须是循环的，即循环数组(circular array) ，也就是说数组的任何一点都可能被看作起点或者终点。ArrayDeque是非线程安全的(not thread-safe)，当多个线程同时使用的时候，需要程序员手动同步；另外，该容器不允许放入null元素。

上图中我们看到，head指向首端第一个有效元素，tail指向尾端第一个可以插入元素的空位。因为是循环数组，所以head不一定总等于0，tail也不一定总是比head大。

1.4 方法剖析

1.4.1 addFirst()

addFirst(E e)的作用是在Deque的首端插入元素，也就是在head的前面插入元素，在空间足够且下标没有越界的情况下，只需要将elements[--head] = e即可。

实际需要考虑: 1.空间是否够用，以及2.下标是否越界的问题。上图中，如果head为0之后接着调用addFirst()，虽然空余空间还够用，但head为-1，下标越界了。下列代码很好的解决了这两个问题。

//addFirst(E e)
public void addFirst(E e) {
    if (e == null)//不允许放入null
        throw new NullPointerException();
    elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;//2.下标是否越界
    if (head == tail)//1.空间是否够用
        doubleCapacity();//扩容
}

上述代码我们看到，空间问题是在插入之后解决的，因为tail总是指向下一个可插入的空位，也就意味着elements数组至少有一个空位，所以插入元素的时候不用考虑空间问题。

下标越界的处理解决起来非常简单，head = (head - 1) & (elements.length - 1)就可以了，这段代码相当于取余，同时解决了head为负值的情况。因为elements.length必需是2的指数倍，elements - 1就是二进制低位全1，跟head - 1相与之后就起到了取模的作用，如果head - 1为负数(其实只可能是-1)，则相当于对其取相对于elements.length的补码。

下面再说说扩容函数doubleCapacity()，其逻辑是申请一个更大的数组(原数组的两倍)，然后将原数组复制过去。过程如下图所示:

图中我们看到，复制分两次进行，第一次复制head右边的元素，第二次复制head左边的元素。

//doubleCapacity()
private void doubleCapacity() {
    assert head == tail;
    int p = head;
    int n = elements.length;
    int r = n - p; // head右边元素的个数
    int newCapacity = n << 1;//原空间的2倍
    if (newCapacity < 0)
        throw new IllegalStateException("Sorry, deque too big");
    Object[] a = new Object[newCapacity];
    System.arraycopy(elements, p, a, 0, r);//复制右半部分，对应上图中绿色部分
    System.arraycopy(elements, 0, a, r, p);//复制左半部分，对应上图中灰色部分
    elements = (E[])a;
    head = 0;
    tail = n;
}

1.4.2 addLast()

addLast(E e)的作用是在Deque的尾端插入元素，也就是在tail的位置插入元素，由于tail总是指向下一个可以插入的空位，因此只需要elements[tail] = e;即可。插入完成后再检查空间，如果空间已经用光，则调用doubleCapacity()进行扩容。

public void addLast(E e) {
    if (e == null)//不允许放入null
        throw new NullPointerException();
    elements[tail] = e;//赋值
    if ( (tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)//下标越界处理
        doubleCapacity();//扩容
}

下标越界处理方式addFirt()中已经讲过，不再赘述。

1.4.3 pollFirst()

pollFirst()的作用是删除并返回Deque首端元素，也即是head位置处的元素。如果容器不空，只需要直接返回elements[head]即可，当然还需要处理下标的问题。由于ArrayDeque中不允许放入null，当elements[head] == null时，意味着容器为空。

public E pollFirst() {
    int h = head;
    E result = elements[head];
    if (result == null)//null值意味着deque为空
        return null;
    elements[h] = null;//let GC work
    head = (head + 1) & (elements.length - 1);//下标越界处理
    return result;
}

1.4.4 pollLast()

pollLast()的作用是删除并返回Deque尾端元素，也即是tail位置前面的那个元素。

public E pollLast() {
    int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);//tail的上一个位置是最后一个元素
    E result = elements[t];
    if (result == null)//null值意味着deque为空
        return null;
    elements[t] = null;//let GC work
    tail = t;
    return result;
}

1.4.5 peekFirst()

peekFirst()的作用是返回但不删除Deque首端元素，也即是head位置处的元素，直接返回elements[head]即可。

public E peekFirst() {
    return elements[head]; // elements[head] is null if deque empty
}

1.4.6 peekLast()

peekLast()的作用是返回但不删除Deque尾端元素，也即是tail位置前面的那个元素。

public E peekLast() {
    return elements[(tail - 1) & (elements.length - 1)];
}

2、PriorityQueue源码解析

2.1 概述

前面以Java ArrayDeque为例讲解了Stack和Queue，其实还有一种特殊的队列叫做PriorityQueue，即优先队列。优先队列的作用是能保证每次取出的元素都是队列中权值最小的(Java的优先队列每次取最小元素，C++的优先队列每次取最大元素)。这里牵涉到了大小关系，元素大小的评判可以通过元素本身的自然顺序(natural ordering)，也可以通过构造时传入的比较器(Comparator，类似于C++的仿函数)。

Java中PriorityQueue实现了Queue接口，不允许放入null元素；其通过堆实现，具体说是通过完全二叉树(complete binary tree)实现的小顶堆(任意一个非叶子节点的权值，都不大于其左右子节点的权值)，也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。

上图中我们给每个元素按照层序遍历的方式进行了编号，如果你足够细心，会发现父节点和子节点的编号是有联系的，更确切的说父子节点的编号之间有如下关系:

leftNo = parentNo*2+1

rightNo = parentNo*2+2

parentNo = (nodeNo-1)/2

通过上述三个公式，可以轻易计算出某个节点的父节点以及子节点的下标。这也就是为什么可以直接用数组来存储堆的原因。

PriorityQueue的peek()和element操作是常数时间，add(), offer(), 无参数的remove()以及poll()方法的时间复杂度都是log(N) 。

2.2 方法剖析

2.2.1 add()和offer()

add(E e)和offer(E e)的语义相同，都是向优先队列中插入元素，只是Queue接口规定二者对插入失败时的处理不同，前者在插入失败时抛出异常，后则则会返回false。对于PriorityQueue这两个方法其实没什么差别。

新加入的元素可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行必要的调整。

//offer(E e)
public boolean offer(E e) {
    if (e == null)//不允许放入null元素
        throw new NullPointerException();
    modCount++;
    int i = size;
    if (i >= queue.length)
        grow(i + 1);//自动扩容
    size = i + 1;
    if (i == 0)//队列原来为空，这是插入的第一个元素
        queue[0] = e;
    else
        siftUp(i, e);//调整
    return true;
}

上述代码中，扩容函数grow()类似于ArrayList里的grow()函数，就是再申请一个更大的数组，并将原数组的元素复制过去，这里不再赘述。需要注意的是siftUp(int k, E x)方法，该方法用于插入元素x并维持堆的特性。

//siftUp()
private void siftUp(int k, E x) {
    while (k > 0) {
        int parent = (k - 1) >>> 1;//parentNo = (nodeNo-1)/2
        Object e = queue[parent];
        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)//调用比较器的比较方法
            break;
        queue[k] = e;
        k = parent;
    }
    queue[k] = x;
}

新加入的元素x可能会破坏小顶堆的性质，因此需要进行调整。调整的过程为** : 从k指定的位置开始，将x逐层与当前点的parent进行比较并交换，直到满足x >= queue[parent]为止**。注意这里的比较可以是元素的自然顺序，也可以是依靠比较器的顺序。

2.2.2 element()和peek()

element()和peek()的语义完全相同，都是获取但不删除队首元素，也就是队列中权值最小的那个元素，二者唯一的区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。根据小顶堆的性质，堆顶那个元素就是全局最小的那个；由于堆用数组表示，根据下标关系，0下标处的那个元素既是堆顶元素。所以直接返回数组0下标处的那个元素即可。

代码也就非常简洁:

//peek()
public E peek() {
    if (size == 0)
        return null;
    return (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
}

2.2.3 remove()和poll()

remove()和poll()方法的语义也完全相同，都是获取并删除队首元素，区别是当方法失败时前者抛出异常，后者返回null。由于删除操作会改变队列的结构，为维护小顶堆的性质，需要进行必要的调整。

 代码如下:

public E poll() {
    if (size == 0)
        return null;
    int s = --size;
    modCount++;
    E result = (E) queue[0];//0下标处的那个元素就是最小的那个
    E x = (E) queue[s];
    queue[s] = null;
    if (s != 0)
        siftDown(0, x);//调整
    return result;
}

上述代码首先记录0下标处的元素，并用最后一个元素替换0下标位置的元素，之后调用siftDown()方法对堆进行调整，最后返回原来0下标处的那个元素(也就是最小的那个元素)。重点是siftDown(int k, E x)方法，该方法的作用是从k指定的位置开始，将x逐层向下与当前点的左右孩子中较小的那个交换，直到x小于或等于左右孩子中的任何一个为止。

//siftDown()
private void siftDown(int k, E x) {
    int half = size >>> 1;
    while (k < half) {
    	//首先找到左右孩子中较小的那个，记录到c里，并用child记录其下标
        int child = (k << 1) + 1;//leftNo = parentNo*2+1
        Object c = queue[child];
        int right = child + 1;
        if (right < size &&
            comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0)
            c = queue[child = right];
        if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)
            break;
        queue[k] = c;//然后用c取代原来的值
        k = child;
    }
    queue[k] = x;
}

2.2.4 remove(Object o)

remove(Object o)方法用于删除队列中跟o相等的某一个元素(如果有多个相等，只删除一个)，该方法不是Queue接口内的方法，而是Collection接口的方法。由于删除操作会改变队列结构，所以要进行调整；又由于删除元素的位置可能是任意的，所以调整过程比其它函数稍加繁琐。具体来说，remove(Object o)可以分为2种情况: 1. 删除的是最后一个元素。直接删除即可，不需要调整。2. 删除的不是最后一个元素，从删除点开始以最后一个元素为参照调用一次siftDown()即可。此处不再赘述。

具体代码如下:

//remove(Object o)
public boolean remove(Object o) {
	//通过遍历数组的方式找到第一个满足o.equals(queue[i])元素的下标
    int i = indexOf(o);
    if (i == -1)
        return false;
    int s = --size;
    if (s == i) //情况1
        queue[i] = null;
    else {
        E moved = (E) queue[s];
        queue[s] = null;
        siftDown(i, moved);//情况2
        ......
    }
    return true;
}

小林-图解网络-TCP 重传、滑动窗口、流量控制、拥塞控制

TCP为了实现可靠性传输，需要考虑很多事情，例如数据的破坏、丢包、重复以及分片顺序混乱等问题。如不能解决这些问题，也就无从谈起可靠传输。

TCP 是通过序列号、确认应答、重发控制、连接管理以及窗口控制等机制实现可靠性传输的。

1、重传机制

TCP 实现可靠传输的方式之一，是通过序列号与确认应答。

在 TCP 中，当发送端的数据到达接收主机时，接收端主机会返回一个确认应答消息，表示已收到消息。

但在错综复杂的网络，并不一定能如上图那么顺利能正常的数据传输，万一数据在传输过程中丢失了呢？

所以 TCP 针对数据包丢失的情况，会用重传机制解决。

接下来说说常见的重传机制：

• 超时重传
• 快速重传
• SACK
• D-SACK

1.1 超时重传

重传机制的其中一个方式，就是在发送数据时，设定一个定时器，当超过指定的时间后，没有收到对方的 ACK 确认应答报文，就会重发该数据，也就是我们常说的超时重传。

TCP 会在以下两种情况发生超时重传：

• 数据包丢失
• 确认应答丢失

超时时间应该设置为多少呢？

我们先来了解一下什么是 RTT（Round-Trip Time 往返时延），从下图我们就可以知道：

RTT 指的是数据发送时刻到接收到确认的时刻的差值，也就是包的往返时间。

超时重传时间是以 RTO （Retransmission Timeout 超时重传时间）表示。

假设在重传的情况下，超时时间 RTO 「较长或较短」时，会发生什么事情呢？

上图中有两种超时时间不同的情况：

• 当超时时间 RTO 较大时，重发就慢，丢了老半天才重发，没有效率，性能差；
• 当超时时间 RTO 较小时，会导致可能并没有丢就重发，于是重发的就快，会增加网络拥塞，导致更多的超时，更多的超时导致更多的重发。

精确的测量超时时间 RTO 的值是非常重要的，这可让我们的重传机制更高效。

根据上述的两种情况，我们可以得知，超时重传时间 RTO 的值应该略大于报文往返 RTT 的值。

至此，可能大家觉得超时重传时间 RTO 的值计算，也不是很复杂嘛。

好像就是在发送端发包时记下 t0 ，然后接收端再把这个 ack 回来时再记一个 t1，于是 RTT = t1 – t0。没那么简单，这只是一个采样，不能代表普遍情况。

实际上「报文往返 RTT 的值」是经常变化的，因为我们的网络也是时常变化的。也就因为「报文往返 RTT 的值」 是经常波动变化的，所以「超时重传时间 RTO 的值」应该是一个动态变化的值。

我们来看看 Linux 是如何计算 RTO 的呢？

估计往返时间，通常需要采样以下两个：

• 需要 TCP 通过采样 RTT 的时间，然后进行加权平均，算出一个平滑 RTT 的值，而且这个值还是要不断变化的，因为网络状况不断地变化。
• 除了采样 RTT，还要采样 RTT 的波动范围，这样就避免如果 RTT 有一个大的波动的话，很难被发现的情况。

如果超时重发的数据，再次超时的时候，又需要重传的时候，TCP 的策略是超时间隔加倍。

也就是每当遇到一次超时重传的时候，都会将下一次超时时间间隔设为先前值的两倍。两次超时，就说明网络环境差，不宜频繁反复发送。

超时触发重传存在的问题是，超时周期可能相对较长。那是不是可以有更快的方式呢？

于是就可以用「快速重传」机制来解决超时重发的时间等待。

1.2 快速重传

TCP 还有另外一种快速重传（Fast Retransmit）机制，它不以时间为驱动，而是以数据驱动重传。

在上图，发送方发出了 1，2，3，4，5 份数据：

• 第一份 Seq1 先送到了，于是就 Ack 回 2；
• 结果 Seq2 因为某些原因没收到，Seq3 到达了，于是还是 Ack 回 2；
• 后面的 Seq4 和 Seq5 都到了，但还是 Ack 回 2，因为 Seq2 还是没有收到；
• 发送端收到了三个 Ack = 2 的确认，知道了 Seq2 还没有收到，就会在定时器过期之前，重传丢失的 Seq2。
• 最后，收到了 Seq2，此时因为 Seq3，Seq4，Seq5 都收到了，于是 Ack 回 6 。

所以，快速重传的工作方式是当收到三个相同的 ACK 报文时，会在定时器过期之前，重传丢失的报文段。

快速重传机制只解决了一个问题，就是超时时间的问题，但是它依然面临着另外一个问题。就是重传的时候，是重传一个，还是重传所有的问题。

举个例子，假设发送方发了 6 个数据，编号的顺序是 Seq1 ~ Seq6 ，但是 Seq2、Seq3 都丢失了，那么接收方在收到 Seq4、Seq5、Seq6 时，都是回复 ACK2 给发送方，但是发送方并不清楚这连续的 ACK2 是接收方收到哪个报文而回复的， 那是选择重传 Seq2 一个报文，还是重传 Seq2 之后已发送的所有报文呢（Seq2、Seq3、 Seq4、Seq5、 Seq6） 呢？

• 如果只选择重传 Seq2 一个报文，那么重传的效率很低。因为对于丢失的 Seq3 报文，还得在后续收到三个重复的 ACK3 才能触发重传。
• 如果选择重传 Seq2 之后已发送的所有报文，虽然能同时重传已丢失的 Seq2 和 Seq3 报文，但是 Seq4、Seq5、Seq6 的报文是已经被接收过了，对于重传 Seq4 ～Seq6 折部分数据相当于做了一次无用功，浪费资源。

可以看到，不管是重传一个报文，还是重传已发送的报文，都存在问题。

为了解决不知道该重传哪些 TCP 报文，于是就有 SACK 方法。

1.3 SACK 方法

还有一种实现重传机制的方式叫：SACK（ Selective Acknowledgment）， 选择性确认。

这种方式需要在 TCP 头部「选项」字段里加一个 SACK 的东西，它可以将已收到的数据的信息发送给「发送方」，这样发送方就可以知道哪些数据收到了，哪些数据没收到，知道了这些信息，就可以只重传丢失的数据。

如下图，发送方收到了三次同样的 ACK 确认报文，于是就会触发快速重发机制，通过 SACK 信息发现只有 200~299 这段数据丢失，则重发时，就只选择了这个 TCP 段进行重复。

1.4 Duplicate SACK

Duplicate SACK 又称 D-SACK，其主要使用了 SACK 来告诉「发送方」有哪些数据被重复接收了。

下面举例两个栗子，来说明 D-SACK 的作用。

栗子一号：ACK 丢包

• 「接收方」发给「发送方」的两个 ACK 确认应答都丢失了，所以发送方超时后，重传第一个数据包（3000 ~ 3499）
• 于是「接收方」发现数据是重复收到的，于是回了一个 SACK = 3000~3500，告诉「发送方」 3000~3500 的数据早已被接收了，因为 ACK 都到了 4000 了，已经意味着 4000 之前的所有数据都已收到，所以这个 SACK 就代表着 D-SACK。
• 这样「发送方」就知道了，数据没有丢，是「接收方」的 ACK 确认报文丢了。

栗子二号：网络延时

• 数据包（1000~1499） 被网络延迟了，导致「发送方」没有收到 Ack 1500 的确认报文。
• 而后面报文到达的三个相同的 ACK 确认报文，就触发了快速重传机制，但是在重传后，被延迟的数据包（1000~1499）又到了「接收方」；
• 所以「接收方」回了一个 SACK=1000~1500，因为 ACK 已经到了 3000，所以这个 SACK 是 D-SACK，表示收到了重复的包。
• 这样发送方就知道快速重传触发的原因不是发出去的包丢了，也不是因为回应的 ACK 包丢了，而是因为网络延迟了。

可见，D-SACK 有这么几个好处：

1. 可以让「发送方」知道，是发出去的包丢了，还是接收方回应的 ACK 包丢了;
2. 可以知道是不是「发送方」的数据包被网络延迟了;
3. 可以知道网络中是不是把「发送方」的数据包给复制了;

2、滑动窗口

引入窗口概念的原因

我们都知道 TCP 是每发送一个数据，都要进行一次确认应答。当上一个数据包收到了应答了， 再发送下一个。

这个模式就有点像我和你面对面聊天，你一句我一句。但这种方式的缺点是效率比较低的。

如果你说完一句话，我在处理其他事情，没有及时回复你，那你不是要干等着我做完其他事情后，我回复你，你才能说下一句话，很显然这不现实。

所以，这样的传输方式有一个缺点：数据包的往返时间越长，通信的效率就越低。

为解决这个问题，TCP 引入了窗口这个概念。即使在往返时间较长的情况下，它也不会降低网络通信的效率。

那么有了窗口，就可以指定窗口大小，窗口大小就是指无需等待确认应答，而可以继续发送数据的最大值。

窗口的实现实际上是操作系统开辟的一个缓存空间，发送方主机在等到确认应答返回之前，必须在缓冲区中保留已发送的数据。如果按期收到确认应答，此时数据就可以从缓存区清除。

假设窗口大小为 3 个 TCP 段，那么发送方就可以「连续发送」 3 个 TCP 段，并且中途若有 ACK 丢失，可以通过「下一个确认应答进行确认」。如下图：

图中的 ACK 600 确认应答报文丢失，也没关系，因为可以通过下一个确认应答进行确认，只要发送方收到了 ACK 700 确认应答，就意味着 700 之前的所有数据「接收方」都收到了。这个模式就叫累计确认或者累计应答。

窗口大小由哪一方决定？

TCP 头里有一个字段叫 Window，也就是窗口大小。

这个字段是接收端告诉发送端自己还有多少缓冲区可以接收数据。于是发送端就可以根据这个接收端的处理能力来发送数据，而不会导致接收端处理不过来。

所以，通常窗口的大小是由接收方的窗口大小来决定的。

发送方发送的数据大小不能超过接收方的窗口大小，否则接收方就无法正常接收到数据。

发送方的滑动窗口

我们先来看看发送方的窗口，下图就是发送方缓存的数据，根据处理的情况分成四个部分，其中深蓝色方框是发送窗口，紫色方框是可用窗口：

• #1 是已发送并收到 ACK确认的数据：1~31 字节
• #2 是已发送但未收到 ACK确认的数据：32~45 字节
• #3 是未发送但总大小在接收方处理范围内（接收方还有空间）：46~51字节
• #4 是未发送但总大小超过接收方处理范围（接收方没有空间）：52字节以后

在下图，当发送方把数据「全部」都一下发送出去后，可用窗口的大小就为 0 了，表明可用窗口耗尽，在没收到 ACK 确认之前是无法继续发送数据了。

在下图，当收到之前发送的数据 32~36 字节的 ACK 确认应答后，如果发送窗口的大小没有变化，则滑动窗口往右边移动 5 个字节，因为有 5 个字节的数据被应答确认，接下来 52~56 字节又变成了可用窗口，那么后续也就可以发送 52~56 这 5 个字节的数据了。

程序是如何表示发送方的四个部分的呢？

TCP 滑动窗口方案使用三个指针来跟踪在四个传输类别中的每一个类别中的字节。其中两个指针是绝对指针（指特定的序列号），一个是相对指针（需要做偏移）。

• SND.WND：表示发送窗口的大小（大小是由接收方指定的）；
• SND.UNA（Send Unacknoleged）：是一个绝对指针，它指向的是已发送但未收到确认的第一个字节的序列号，也就是 #2 的第一个字节。
• SND.NXT：也是一个绝对指针，它指向未发送但可发送范围的第一个字节的序列号，也就是 #3 的第一个字节。
• 指向 #4 的第一个字节是个相对指针，它需要 SND.UNA 指针加上 SND.WND 大小的偏移量，就可以指向 #4 的第一个字节了。

那么可用窗口大小的计算就可以是：

可用窗口大小 = SND.WND -（SND.NXT - SND.UNA）

接收方的滑动窗口

接下来我们看看接收方的窗口，接收窗口相对简单一些，根据处理的情况划分成三个部分：

• #1 + #2 是已成功接收并确认的数据（等待应用进程读取）；
• #3 是未收到数据但可以接收的数据；
• #4 未收到数据并不可以接收的数据；

其中三个接收部分，使用两个指针进行划分:

• RCV.WND：表示接收窗口的大小，它会通告给发送方。
• RCV.NXT：是一个指针，它指向期望从发送方发送来的下一个数据字节的序列号，也就是 #3 的第一个字节。
• 指向 #4 的第一个字节是个相对指针，它需要 RCV.NXT 指针加上 RCV.WND 大小的偏移量，就可以指向 #4 的第一个字节了。

接收窗口和发送窗口的大小是相等的吗？

并不是完全相等，接收窗口的大小是约等于发送窗口的大小的。

因为滑动窗口并不是一成不变的。比如，当接收方的应用进程读取数据的速度非常快的话，这样的话接收窗口可以很快的就空缺出来。那么新的接收窗口大小，是通过 TCP 报文中的 Windows 字段来告诉发送方。那么这个传输过程是存在时延的，所以接收窗口和发送窗口是约等于的关系。

3、流量控制

发送方不能无脑的发数据给接收方，要考虑接收方处理能力。

如果一直无脑的发数据给对方，但对方处理不过来，那么就会导致触发重发机制，从而导致网络流量的无端的浪费。

为了解决这种现象发生，TCP 提供一种机制可以让「发送方」根据「接收方」的实际接收能力控制发送的数据量，这就是所谓的流量控制。

下面举个栗子，为了简单起见，假设以下场景：

• 客户端是接收方，服务端是发送方
• 假设接收窗口和发送窗口相同，都为 200
• 假设两个设备在整个传输过程中都保持相同的窗口大小，不受外界影响

根据上图的流量控制，说明下每个过程：

1. 客户端向服务端发送请求数据报文。这里要说明下，本次例子是把服务端作为发送方，所以没有画出服务端的接收窗口。
2. 服务端收到请求报文后，发送确认报文和 80 字节的数据，于是可用窗口 Usable 减少为 120 字节，同时 SND.NXT 指针也向右偏移 80 字节后，指向 321，这意味着下次发送数据的时候，序列号是 321。
3. 客户端收到 80 字节数据后，于是接收窗口往右移动 80 字节，RCV.NXT 也就指向 321，这意味着客户端期望的下一个报文的序列号是 321，接着发送确认报文给服务端。
4. 服务端再次发送了 120 字节数据，于是可用窗口耗尽为 0，服务端无法再继续发送数据。
5. 客户端收到 120 字节的数据后，于是接收窗口往右移动 120 字节，RCV.NXT 也就指向 441，接着发送确认报文给服务端。
6. 服务端收到对 80 字节数据的确认报文后，SND.UNA 指针往右偏移后指向 321，于是可用窗口 Usable 增大到 80。
7. 服务端收到对 120 字节数据的确认报文后，SND.UNA 指针往右偏移后指向 441，于是可用窗口 Usable 增大到 200。
8. 服务端可以继续发送了，于是发送了 160 字节的数据后，SND.NXT 指向 601，于是可用窗口 Usable 减少到 40。
9. 客户端收到 160 字节后，接收窗口往右移动了 160 字节，RCV.NXT 也就是指向了 601，接着发送确认报文给服务端。
10. 服务端收到对 160 字节数据的确认报文后，发送窗口往右移动了 160 字节，于是 SND.UNA 指针偏移了 160 后指向 601，可用窗口 Usable 也就增大至了 200。

3.1 操作系统缓冲区与滑动窗口的关系

前面的流量控制例子，我们假定了发送窗口和接收窗口是不变的，但是实际上，发送窗口和接收窗口中所存放的字节数，都是放在操作系统内存缓冲区中的，而操作系统的缓冲区，会被操作系统调整。

当应用进程没办法及时读取缓冲区的内容时，也会对我们的缓冲区造成影响。

那操作系统的缓冲区，是如何影响发送窗口和接收窗口的呢？

我们先来看看第一个例子。

当应用程序没有及时读取缓存时，发送窗口和接收窗口的变化。

考虑以下场景：

• 客户端作为发送方，服务端作为接收方，发送窗口和接收窗口初始大小为 360；
• 服务端非常的繁忙，当收到客户端的数据时，应用层不能及时读取数据。

根据上图的流量控制，说明下每个过程：

1. 客户端发送 140 字节数据后，可用窗口变为 220 （360 - 140）。
2. 服务端收到 140 字节数据，但是服务端非常繁忙，应用进程只读取了 40 个字节，还有 100 字节占用着缓冲区，于是接收窗口收缩到了 260 （360 - 100） ，最后发送确认信息时，将窗口大小通告给客户端。
3. 客户端收到确认和窗口通告报文后，发送窗口减少为 260。
4. 客户端发送 180 字节数据，此时可用窗口减少到 80。
5. 服务端收到 180 字节数据，但是应用程序没有读取任何数据，这 180 字节直接就留在了缓冲区，于是接收窗口收缩到了 80 （260 - 180） ，并在发送确认信息时，通过窗口大小给客户端。
6. 客户端收到确认和窗口通告报文后，发送窗口减少为 80。
7. 客户端发送 80 字节数据后，可用窗口耗尽。
8. 服务端收到 80 字节数据，但是应用程序依然没有读取任何数据，这 80 字节留在了缓冲区，于是接收窗口收缩到了 0，并在发送确认信息时，通过窗口大小给客户端。
9. 客户端收到确认和窗口通告报文后，发送窗口减少为 0。

可见最后窗口都收缩为 0 了，也就是发生了窗口关闭。当发送方可用窗口变为 0 时，发送方实际上会定时发送窗口探测报文，以便知道接收方的窗口是否发生了改变。

我们先来看看第二个例子。

当服务端系统资源非常紧张的时候，操作系统可能会直接减少了接收缓冲区大小，这时应用程序又无法及时读取缓存数据，那么这时候就有严重的事情发生了，会出现数据包丢失的现象。

说明下每个过程：

1. 客户端发送 140 字节的数据，于是可用窗口减少到了 220。
2. 服务端因为现在非常的繁忙，操作系统于是就把接收缓存减少了 120 字节，当收到 140 字节数据后，又因为应用程序没有读取任何数据，所以 140 字节留在了缓冲区中，于是接收窗口大小从 360 收缩成了 100，最后发送确认信息时，通告窗口大小给对方。
3. 此时客户端因为还没有收到服务端的通告窗口报文，所以不知道此时接收窗口收缩成了 100，客户端只会看自己的可用窗口还有 220，所以客户端就发送了 180 字节数据，于是可用窗口减少到 40。
4. 服务端收到了 180 字节数据时，发现数据大小超过了接收窗口的大小，于是就把数据包丢失了。
5. 客户端收到第 2 步时，服务端发送的确认报文和通告窗口报文，尝试减少发送窗口到 100，把窗口的右端向左收缩了 80，此时可用窗口的大小就会出现诡异的负值。

所以，如果发生了先减少缓存，再收缩窗口，就会出现丢包的现象。

为了防止这种情况发生，TCP 规定是不允许同时减少缓存又收缩窗口的，而是采用先收缩窗口，过段时间再减少缓存，这样就可以避免了丢包情况。

3.2 窗口关闭

在前面我们都看到了，TCP 通过让接收方指明希望从发送方接收的数据大小（窗口大小）来进行流量控制。

如果窗口大小为 0 时，就会阻止发送方给接收方传递数据，直到窗口变为非 0 为止，这就是窗口关闭。

窗口关闭潜在的危险

接收方向发送方通告窗口大小时，是通过 ACK 报文来通告的。

那么，当发生窗口关闭时，接收方处理完数据后，会向发送方通告一个窗口非 0 的 ACK 报文，如果这个通告窗口的 ACK 报文在网络中丢失了，那麻烦就大了。

这会导致发送方一直等待接收方的非 0 窗口通知，接收方也一直等待发送方的数据，如不采取措施，这种相互等待的过程，会造成了死锁的现象。

TCP 是如何解决窗口关闭时，潜在的死锁现象呢？

为了解决这个问题，TCP 为每个连接设有一个持续定时器，只要 TCP 连接一方收到对方的零窗口通知，就启动持续计时器。

如果持续计时器超时，就会发送窗口探测 ( Window probe ) 报文，而对方在确认这个探测报文时，给出自己现在的接收窗口大小。

• 如果接收窗口仍然为 0，那么收到这个报文的一方就会重新启动持续计时器；
• 如果接收窗口不是 0，那么死锁的局面就可以被打破了。

窗口探测的次数一般为 3 次，每次大约 30-60 秒（不同的实现可能会不一样）。如果 3 次过后接收窗口还是 0 的话，有的 TCP 实现就会发 RST 报文来中断连接。

3.3 糊涂窗口综合症

如果接收方太忙了，来不及取走接收窗口里的数据，那么就会导致发送方的发送窗口越来越小。

到最后，如果接收方腾出几个字节并告诉发送方现在有几个字节的窗口，而发送方会义无反顾地发送这几个字节，这就是糊涂窗口综合症。

要知道，我们的 TCP + IP 头有 40 个字节，为了传输那几个字节的数据，要搭上这么大的开销，这太不经济了。

就好像一个可以承载 50 人的大巴车，每次来了一两个人，就直接发车。除非家里有矿的大巴司机，才敢这样玩，不然迟早破产。要解决这个问题也不难，大巴司机等乘客数量超过了 25 个，才认定可以发车。

现举个糊涂窗口综合症的栗子，考虑以下场景：

接收方的窗口大小是 360 字节，但接收方由于某些原因陷入困境，假设接收方的应用层读取的能力如下：

• 接收方每接收 3 个字节，应用程序就只能从缓冲区中读取 1 个字节的数据；
• 在下一个发送方的 TCP 段到达之前，应用程序还从缓冲区中读取了 40 个额外的字节；

每个过程的窗口大小的变化，在图中都描述的很清楚了，可以发现窗口不断减少了，并且发送的数据都是比较小的了。

所以，糊涂窗口综合症的现象是可以发生在发送方和接收方：

• 接收方可以通告一个小的窗口
• 而发送方可以发送小数据

于是，要解决糊涂窗口综合症，就要同时解决上面两个问题就可以了：

• 让接收方不通告小窗口给发送方
• 让发送方避免发送小数据

怎么让接收方不通告小窗口呢？

接收方通常的策略如下:

当「窗口大小」小于 min( MSS，缓存空间/2 ) ，也就是小于 MSS 与 1/2 缓存大小中的最小值时，就会向发送方通告窗口为 0，也就阻止了发送方再发数据过来。

等到接收方处理了一些数据后，窗口大小 >= MSS，或者接收方缓存空间有一半可以使用，就可以把窗口打开让发送方发送数据过来。

怎么让发送方避免发送小数据呢？

发送方通常的策略如下:

使用 Nagle 算法，该算法的思路是延时处理，只有满足下面两个条件中的任意一个条件，才可以发送数据：

• 条件一：要等到窗口大小 >= MSS 并且 数据大小 >= MSS；
• 条件二：收到之前发送数据的 ack 回包；

只要上面两个条件都不满足，发送方一直在囤积数据，直到满足上面的发送条件。

Nagle 伪代码如下：

if 有数据要发送 {
    if 可用窗口大小 >= MSS and 可发送的数据 >= MSS {
    	立刻发送MSS大小的数据
    } else {
        if 有未确认的数据 {
            将数据放入缓存等待接收ACK
        } else {
            立刻发送数据
        }
    }
}

注意，如果接收方不能满足「不通告小窗口给发送方」，那么即使开了 Nagle 算法，也无法避免糊涂窗口综合症，因为如果对端 ACK 回复很快的话（达到 Nagle 算法的条件二），Nagle 算法就不会拼接太多的数据包，这种情况下依然会有小数据包的传输，网络总体的利用率依然很低。

所以，接收方得满足「不通告小窗口给发送方」+ 发送方开启 Nagle 算法，才能避免糊涂窗口综合症。

另外，Nagle 算法默认是打开的，如果对于一些需要小数据包交互的场景的程序，比如，telnet 或 ssh 这样的交互性比较强的程序，则需要关闭 Nagle 算法。

4、拥塞控制

为什么要有拥塞控制呀，不是有流量控制了吗？

前面的流量控制是避免「发送方」的数据填满「接收方」的缓存，但是并不知道网络的中发生了什么。

一般来说，计算机网络都处在一个共享的环境。因此也有可能会因为其他主机之间的通信使得网络拥堵。

在网络出现拥堵时，如果继续发送大量数据包，可能会导致数据包时延、丢失等，这时 TCP 就会重传数据，但是一重传就会导致网络的负担更重，于是会导致更大的延迟以及更多的丢包，这个情况就会进入恶性循环被不断地放大....

所以，TCP 不能忽略网络上发生的事，它被设计成一个无私的协议，当网络发送拥塞时，TCP 会自我牺牲，降低发送的数据量。

于是，就有了拥塞控制，控制的目的就是避免「发送方」的数据填满整个网络。

为了在「发送方」调节所要发送数据的量，定义了一个叫做「拥塞窗口」的概念。

什么是拥塞窗口？和发送窗口有什么关系呢？

拥塞窗口 cwnd是发送方维护的一个的状态变量，它会根据网络的拥塞程度动态变化的。

我们在前面提到过发送窗口 swnd 和接收窗口 rwnd 是约等于的关系，那么由于加入了拥塞窗口的概念后，此时发送窗口的值是swnd = min(cwnd, rwnd)，也就是拥塞窗口和接收窗口中的最小值。

拥塞窗口 cwnd 变化的规则：

• 只要网络中没有出现拥塞，cwnd 就会增大；
• 但网络中出现了拥塞，cwnd 就减少；

那么怎么知道当前网络是否出现了拥塞呢？

其实只要「发送方」没有在规定时间内接收到 ACK 应答报文，也就是发生了超时重传，就会认为网络出现了拥塞。

拥塞控制有哪些控制算法？

拥塞控制主要是四个算法：

• 慢启动
• 拥塞避免
• 拥塞发生
• 快速恢复

4.1 慢启动

TCP 在刚建立连接完成后，首先是有个慢启动的过程，这个慢启动的意思就是一点一点的提高发送数据包的数量，如果一上来就发大量的数据，这不是给网络添堵吗？

慢启动的算法记住一个规则就行：当发送方每收到一个 ACK，拥塞窗口 cwnd 的大小就会加 1。

这里假定拥塞窗口 cwnd 和发送窗口 swnd 相等，下面举个栗子：

• 连接建立完成后，一开始初始化 cwnd = 1，表示可以传一个 MSS 大小的数据。
• 当收到一个 ACK 确认应答后，cwnd 增加 1，于是一次能够发送 2 个
• 当收到 2 个的 ACK 确认应答后， cwnd 增加 2，于是就可以比之前多发2 个，所以这一次能够发送 4 个
• 当这 4 个的 ACK 确认到来的时候，每个确认 cwnd 增加 1， 4 个确认 cwnd 增加 4，于是就可以比之前多发 4 个，所以这一次能够发送 8 个。

慢启动算法的变化过程如下图：

可以看出慢启动算法，发包的个数是指数性的增长。

那慢启动涨到什么时候是个头呢？

有一个叫慢启动门限 ssthresh （slow start threshold）状态变量。

• 当 cwnd < ssthresh 时，使用慢启动算法。
• 当 cwnd >= ssthresh 时，就会使用「拥塞避免算法」。

4.2 拥塞避免算法

前面说道，当拥塞窗口 cwnd 「超过」慢启动门限 ssthresh 就会进入拥塞避免算法。

一般来说 ssthresh 的大小是 65535 字节。

那么进入拥塞避免算法后，它的规则是：每当收到一个 ACK 时，cwnd 增加 1/cwnd。

接上前面的慢启动的栗子，现假定 ssthresh 为 8：

• 当 8 个 ACK 应答确认到来时，每个确认增加 1/8，8 个 ACK 确认 cwnd 一共增加 1，于是这一次能够发送 9 个 MSS 大小的数据，变成了线性增长。

拥塞避免算法的变化过程如下图：

所以，我们可以发现，拥塞避免算法就是将原本慢启动算法的指数增长变成了线性增长，还是增长阶段，但是增长速度缓慢了一些。

就这么一直增长着后，网络就会慢慢进入了拥塞的状况了，于是就会出现丢包现象，这时就需要对丢失的数据包进行重传。

当触发了重传机制，也就进入了「拥塞发生算法」。

4.3 拥塞发生

当网络出现拥塞，也就是会发生数据包重传，重传机制主要有两种：

• 超时重传
• 快速重传

这两种使用的拥塞发送算法是不同的，接下来分别来说说。

发生超时重传的拥塞发生算法

当发生了「超时重传」，则就会使用拥塞发生算法。

这个时候，ssthresh 和 cwnd 的值会发生变化：

• ssthresh 设为 cwnd/2，
• cwnd 重置为 1 （是恢复为 cwnd 初始化值，我这里假定 cwnd 初始化值 1）

拥塞发生算法的变化如下图：

接着，就重新开始慢启动，慢启动是会突然减少数据流的。这真是一旦「超时重传」，马上回到解放前。但是这种方式太激进了，反应也很强烈，会造成网络卡顿。

就好像本来在秋名山高速漂移着，突然来个紧急刹车，轮胎受得了吗。。。

发生快速重传的拥塞发生算法

还有更好的方式，前面我们讲过「快速重传算法」。当接收方发现丢了一个中间包的时候，发送三次前一个包的 ACK，于是发送端就会快速地重传，不必等待超时再重传。

TCP 认为这种情况不严重，因为大部分没丢，只丢了一小部分，则 ssthresh 和 cwnd 变化如下：

• cwnd = cwnd/2 ，也就是设置为原来的一半;
• ssthresh = cwnd;
• 进入快速恢复算法

4.4 快速恢复

快速重传和快速恢复算法一般同时使用，快速恢复算法是认为，你还能收到 3 个重复 ACK 说明网络也不那么糟糕，所以没有必要像 RTO 超时那么强烈。

正如前面所说，进入快速恢复之前，cwnd 和 ssthresh 已被更新了：

• cwnd = cwnd/2 ，也就是设置为原来的一半;
• ssthresh = cwnd;

然后，进入快速恢复算法如下：

• 拥塞窗口 cwnd = ssthresh + 3 （ 3 的意思是确认有 3 个数据包被收到了）；
• 重传丢失的数据包；
• 如果再收到重复的 ACK，那么 cwnd 增加 1；
• 如果收到新数据的 ACK 后，把 cwnd 设置为第一步中的 ssthresh 的值，原因是该 ACK 确认了新的数据，说明从 duplicated ACK 时的数据都已收到，该恢复过程已经结束，可以回到恢复之前的状态了，也即再次进入拥塞避免状态；

快速恢复算法的变化过程如下图：

也就是没有像「超时重传」一夜回到解放前，而是还在比较高的值，后续呈线性增长。

快速恢复算法过程中，为什么收到新的数据后，cwnd 设置回了 ssthresh ？

1. 在快速恢复的过程中，首先 ssthresh = cwnd/2，然后 cwnd = ssthresh + 3，表示网络可能出现了阻塞，所以需要减小 cwnd 以避免，加 3 代表快速重传时已经确认接收到了 3 个重复的数据包；
2. 随后继续重传丢失的数据包，如果再收到重复的 ACK，那么 cwnd 增加 1。加 1 代表每个收到的重复的 ACK 包，都已经离开了网络。这个过程的目的是尽快将丢失的数据包发给目标。
3. 如果收到新数据的 ACK 后，把 cwnd 设置为第一步中的 ssthresh 的值，恢复过程结束。

首先，快速恢复是拥塞发生后慢启动的优化，其首要目的仍然是降低 cwnd 来减缓拥塞，所以必然会出现 cwnd 从大到小的改变。

其次，过程2（cwnd逐渐加1）的存在是为了尽快将丢失的数据包发给目标，从而解决拥塞的根本问题（三次相同的 ACK 导致的快速重传），所以这一过程中 cwnd 反而是逐渐增大的。