基于MPTCP的非對稱多鏈路傳輸調(diào)度方法述評*

章廣梅,張建豐,王煒發(fā),李 勇

(中國電子科技集團公司第七研究所,廣州 510310)

0 引 言

隨著通信及網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，用戶終端設(shè)備往往配置了多個網(wǎng)絡接口，以支持不同的網(wǎng)絡接入技術(shù)。與此同時，隨著虛擬現(xiàn)實、實時直播等新技術(shù)的發(fā)展，用戶對高網(wǎng)絡帶寬和低端到端傳輸時延的需求越來越高。為了實現(xiàn)多鏈路傳輸，互聯(lián)網(wǎng)工程任務組(The Internet Engineering Task Force，IETF)提出了多路徑傳輸控制協(xié)議(Multipath Transmission Control Protocol，MPTCP)。MPTCP協(xié)議作為傳統(tǒng)傳輸控制協(xié)議(Transmission Control Protocol，TCP)的擴展，與現(xiàn)有的網(wǎng)絡架構(gòu)和協(xié)議兼容，向上仍然為應用層提供TCP套接字，向下采用標準TCP協(xié)議進行子流的數(shù)據(jù)傳輸，為用戶提供了透明的多路徑利用能力。與只使用單路徑進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)腡CP協(xié)議相比，使用MPTCP協(xié)議進行多路徑傳輸?shù)闹饕獌?yōu)勢有：聚合每個接口的帶寬，提高了傳輸帶寬；應用于無線網(wǎng)絡時，可在用戶移入或移出覆蓋范圍時添加或刪除鏈接，而不會中斷端到端的TCP連接；終端可根據(jù)業(yè)務需求和網(wǎng)絡狀況，選擇合適的一個或多個網(wǎng)絡接口進行數(shù)據(jù)傳輸，對動態(tài)變化的接口特性有更好的適應能力?；谝陨蟽?yōu)勢，MPTCP協(xié)議在多路徑傳輸中具有重要的意義，并已應用于多種網(wǎng)絡場景。

但是，在某些異構(gòu)多鏈路網(wǎng)絡環(huán)境下，由于不同鏈路之間在帶寬、往返時延(Round-Trip Time，RTT)、丟包率等服務指標上存在較大的差異，每條鏈路的傳輸效率各不相同，如果MPTCP調(diào)度策略不考慮異構(gòu)網(wǎng)絡下各種復雜因素的影響依然進行理想情況下的調(diào)度，會面臨隊頭阻塞、帶寬利用率低下、應用延遲增高、吞吐量下降等諸多問題，直接導致MPTCP傳輸性能的下降。在調(diào)度策略與網(wǎng)絡環(huán)境嚴重不匹配的情況下，基于多鏈路的MPTCP傳輸性能甚至會低于基于單鏈路的TCP傳輸性能。因此，如何制定合理的調(diào)度策略，對MPTCP數(shù)據(jù)包進行調(diào)度，使多鏈路傳輸為用戶提供更高的帶寬、更低的端到端時延并最大化網(wǎng)絡資源利用率成為網(wǎng)絡通信領(lǐng)域重要的課題。

近年來，國內(nèi)外研究者致力于從多個方面優(yōu)化MPTCP的數(shù)據(jù)調(diào)度，利用啟發(fā)式方法或強化學習算法等，提出了不少優(yōu)秀的MPTCP調(diào)度方法[1-3]。本文首先介紹了MPTCP的基本功能和數(shù)據(jù)調(diào)度中面臨的主要問題，然后從調(diào)度策略針對的不同優(yōu)化目標著手，系統(tǒng)地整理和比較了近年來關(guān)于MPTCP非對稱多鏈路傳輸調(diào)度方法的相關(guān)工作，對其擬解決的主要問題和研究方法進行了對比分析，最后對各個方法進行了總結(jié)。

1 MPTCP數(shù)據(jù)調(diào)度問題

MPTCP的設(shè)計必須遵守應用程序的兼容性和網(wǎng)絡的兼容性。其中，應用程序的兼容性是指只要可以運行在TCP環(huán)境下，就可以在沒有任何修改的情況下，運行于MPTCP環(huán)境；網(wǎng)絡的兼容是指MPTCP兼容其他協(xié)議。MPTCP位于傳輸層和應用層之間，負責為應用層提供標準TCP接口以及各個TCP子流的管理。MPTCP的基本功能有路徑管理、數(shù)據(jù)包調(diào)度、子流接口和擁塞控制，它們之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 MPTCP處理流程

數(shù)據(jù)調(diào)度機制是MPTCP的一個關(guān)鍵組件，數(shù)據(jù)調(diào)度算法的性能直接影響到MPTCP的傳輸性能。尤其是在鏈路性能指標差異較大的異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境下，MPTCP進行多路徑數(shù)據(jù)傳輸會面臨隊頭阻塞、帶寬利用率低下、應用延遲增高、吞吐量下降等諸多問題，直接導致傳輸性能下降。

為了保證數(shù)據(jù)可靠傳輸，MPTCP和傳統(tǒng)的TCP協(xié)議相同，需要將亂序的數(shù)據(jù)包先存儲在MPTCP接收端的緩沖區(qū)內(nèi)，直到可以使其重新排序的數(shù)據(jù)包到達才將它們一起提交給上層應用。然而，在異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境下，同時使用的多條鏈路往往帶寬、時延各項指標都不同[4]，因此在發(fā)送端按順序調(diào)度的各個數(shù)據(jù)包無法按照順序到達接收端，如果某條鏈路未確認其數(shù)據(jù)包，那么MPTCP的發(fā)送窗口將停止滑動，導致所有MPTCP發(fā)送鏈路阻塞，稱為隊頭阻塞(Head-of-Line Blocking,HoL)問題。隊頭阻塞問題是MPTCP接收端無序緩沖區(qū)增長惡化后的結(jié)果，會導致吞吐量下降，嚴重影響MPTCP的傳輸性能。在異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境下，鏈路之間的差異越大，MPTCP受隊頭阻塞問題影響，傳輸性能的下降也越嚴重。雖然可以通過增大接收端緩沖區(qū)來緩解隊頭阻塞問題，但這樣既消耗了資源也不能為實時的數(shù)據(jù)傳輸帶來性能提升。

2 調(diào)度方法的研究現(xiàn)狀

目前在Linux內(nèi)核中實現(xiàn)的三種MPTCP數(shù)據(jù)包調(diào)度算法為輪詢算法、最小傳輸時延算法(minimum Round-Trip Time,MinRTT)和冗余算法。調(diào)度算法會顯著影響MPTCP傳輸性能：輪詢算法將應用層傳入的數(shù)據(jù)分為一個個數(shù)據(jù)包，以輪詢的方式將數(shù)據(jù)包分配給各個可用子流進行發(fā)送；MinRTT算法依據(jù)每個可用子流的往返時延大小順序來分配數(shù)據(jù)包，優(yōu)先給往返時延最小的子流分配數(shù)據(jù)包，直至數(shù)據(jù)包填滿了該子流的擁塞窗口，然后將數(shù)據(jù)包分配給往返時延次小的子流；冗余算法將需要發(fā)送的數(shù)據(jù)包復制多份，分配給每一個可用的子流，提高了傳輸?shù)聂敯粜圆⑶医档土藗鬏敃r延，但發(fā)送了大量冗余的數(shù)據(jù)包，增大了網(wǎng)絡負載。

隨著網(wǎng)絡環(huán)境日益復雜，網(wǎng)絡服務質(zhì)量要求日益增高，這三種數(shù)據(jù)包調(diào)度算法難以滿足復雜的異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境和應用場景。研究者針對不同的應用場景和優(yōu)化目標，提出了多種MPTCP數(shù)據(jù)包調(diào)度算法。

2.1 減少數(shù)據(jù)包重新排序

由于鏈路之間的質(zhì)量差異，高質(zhì)量鏈路發(fā)送的數(shù)據(jù)包需要在接收端緩沖區(qū)等待低質(zhì)量鏈路的數(shù)據(jù)包到達，然后進行重新排序。頻繁的數(shù)據(jù)包重新排序?qū)е翸PTCP性能的下降。如表1所示，為了減少數(shù)據(jù)包的重新排序，現(xiàn)有方法通常是基于不同的指標預測數(shù)據(jù)包到達接收端的時間來確定如何在發(fā)送端進行數(shù)據(jù)包的調(diào)度，使得所有數(shù)據(jù)包盡可能有序地到達接收端，從而避免數(shù)據(jù)包的重新排序。

表1 減少數(shù)據(jù)包重新排序的方案

表1(續(xù))

2.2 減少數(shù)據(jù)包到達時間

很多MPTCP數(shù)據(jù)調(diào)度算法以提升吞吐量為目標，這適用于較長的數(shù)據(jù)密集型流(例如繁重的大象流)，因為傳輸這些數(shù)據(jù)流，性能通常受吞吐量限制。然而，相對應的細流(Thin Flow)作為交互應用程序(例如在線游戲、SSH和控制連接)的主要來源，是長期運行的連接，每個往返時間僅有幾個數(shù)據(jù)包。這些細流通常具有嚴格的等待時間要求，不同于吞吐量敏感的應用程序。因此，如表2所示，也有很多研究者針對時延敏感的應用場景，通過減少數(shù)據(jù)包到達接收端的時間來優(yōu)化MPTCP的傳輸性能。

表2 減少數(shù)據(jù)包到達時間的方案

2.3 提高快鏈路利用率

MPTCP在異構(gòu)網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)傳輸時，當鏈路之間質(zhì)量差異較大時很容易出現(xiàn)快鏈路等待慢鏈路，導致其利用率不足甚至低于單路徑TCP傳輸帶寬的問題。如表3所示，研究者們從此角度出發(fā)，以提高快鏈路利用率為目標，以此來優(yōu)化MPTCP在異構(gòu)網(wǎng)絡中的傳輸性能。

表3 提高快鏈路利用率的方案

2.4 與強化學習相結(jié)合

隨著近年來計算能力的提高、機器學習和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，將機器學習技術(shù)用于計算機網(wǎng)絡優(yōu)化研究的工作越來越多，其中，以強化學習(Reinforcement Learning，RL)為主的機器學習算法能夠有效地解決連續(xù)決策問題，受到了研究者們的廣泛關(guān)注[30]。文獻[31-32]將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)RL中的Q-learning[33]法相結(jié)合，提出了深度Q網(wǎng)絡(Deep Q Network,DQN)模型，用于處理基于視覺感知的控制任務?；谏疃葟娀瘜W習(Deep Reinforcement Learning,DRL)的MPTCP數(shù)據(jù)包調(diào)度框架如圖2所示，盡管相關(guān)研究還在起步階段，但如表4所示，已取得了優(yōu)于啟發(fā)式數(shù)據(jù)包調(diào)度算法的成果。

圖2 基于RL的MPTCP傳輸模型框架

表4 與強化學習相結(jié)合的方案

3 研究趨勢和未來展望

隨著MPTCP在異構(gòu)網(wǎng)絡中應用的增加以及5G、強化學習、SDN等新興技術(shù)的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡服務的需求標準會越來越高，范圍會越來越廣，而目前MPTCP數(shù)據(jù)調(diào)度與這些新技術(shù)的結(jié)合還不夠成熟，未來還需要進一步加強多路徑傳輸優(yōu)化和新興技術(shù)的融合。

3.1 與5G相結(jié)合

3GPP提出了 5G 的 3 個典型應用場景，即增強移動寬帶、海量機器通信和超高可靠低時延通信。在此背景下的多路徑傳輸?shù)难芯恐攸c在于更快的下載、更低的數(shù)據(jù)傳輸成本以及不同接口之間的無縫切換，尤其是無線接口(例如WiFi和蜂窩網(wǎng)絡)。例如，為了滿足高帶寬、低時延的應用需求，與5G相結(jié)合的MPTCP調(diào)度算法的一個優(yōu)化方向是實現(xiàn)高速率和低時延的雙重目標；為了滿足海量設(shè)備同時聯(lián)網(wǎng)的要求，MPTCP調(diào)度算法也必須考慮到能耗消耗的問題，如何權(quán)衡低能耗需求與海量連接密度需求之間的關(guān)系[40]，實現(xiàn)無線設(shè)備的效用最大化也是未來MPTCP調(diào)度算法優(yōu)化的一大挑戰(zhàn)。隨著 5G 網(wǎng)絡的普及，在大帶寬和低時延業(yè)務實現(xiàn)過程中如何應用MPTCP將是一個系統(tǒng)級的研究熱點。

3.2 與強化學習結(jié)合

與啟發(fā)式算法只能依靠固定的網(wǎng)絡參數(shù)進行數(shù)據(jù)包調(diào)度不同，基于強化學習的MPTCP數(shù)據(jù)包調(diào)度可以通過獲取當前環(huán)境中的有用信息進行學習。相比于傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法，基于深度強化學習的數(shù)據(jù)包調(diào)度算法可以充分考慮同構(gòu)和異構(gòu)網(wǎng)絡環(huán)境的性質(zhì)、權(quán)衡多種服務質(zhì)量指標并且適應動態(tài)變化的網(wǎng)絡環(huán)境?；谏疃葟娀瘜W習的MPTCP數(shù)據(jù)包調(diào)度優(yōu)化研究還在起步階段，盡管已取得了一些優(yōu)于啟發(fā)式數(shù)據(jù)包調(diào)度算法的成果，但如何設(shè)計合理的獎勵函數(shù)、加快模型收斂等也是MPTCP調(diào)度算法優(yōu)化的挑戰(zhàn)。隨著深度學習算法及智能硬件的發(fā)展，強化學習同MPTCP的結(jié)合是多路徑傳輸調(diào)度研究的重要趨勢和熱點。

3.3 與網(wǎng)絡其他層信息結(jié)合

大多數(shù)調(diào)度程序只使用端到端路徑屬性(例如延遲和帶寬)來制定調(diào)度決策，然而，底層鏈路的動態(tài)變化以及上層應用對網(wǎng)絡服務指標的不同需求等這些因素都會給端到端的多路徑傳輸中的數(shù)據(jù)調(diào)度帶來影響。因此，只依靠傳統(tǒng)的傳輸層信息無法最大限度地發(fā)揮多鏈路傳輸?shù)膬?yōu)勢。如何通過結(jié)合其他層的相關(guān)參數(shù)進行有效利用，進一步提升MPTCP的傳輸性能是調(diào)度算法重要優(yōu)化方向。利用物理層、鏈路層、網(wǎng)絡層以及應用層的相關(guān)信息，通過跨層調(diào)度來提升多路徑傳輸?shù)男阅苁嵌嗦窂絺鬏斦{(diào)度研究的重要手段和趨勢。