UPD流控的原理

一、背景

对于国内一些P2P流媒体应用，通过控制上行流量的方法才能较好的控制住下行流量，通过对线路整体负载的监控，也能实现带宽空闲时允许P2P应用多使用带宽，关键业务启动线路带宽繁忙时让P2P应用退让带宽。现有方案的主要缺陷在于流控通过丢包控制下行流量，但是缺乏流控机制的应用不会因为我们的丢包而降低外网流量。

二、实现原理

（1）流控模型与PID算法

对于流控模型，认为到达设备的下行流量的产生源自于内网上行流量的请求，即Vdn(t) = F(Vup(t-t0))，这是一个理想模型，t0是延时。针对这一模型可以使用PID算法构成闭环控制系统：

原始PID算法公式：

第一个单项式是对误差e进行比例计算，用于匹配输入信号与输出信号之间存在的比例关系；第二个单项式是对误差e进行积分计算，用于消除历史累积误差；第三个单项式是微分计算，用于预测未来的变化趋势。

数字系统中需要使用离散量的PID算法，令t=kT，T为离散量采样周期，k为自然数，离散PID算法公

式：

实际应用中，离散式需要存储历史误差用于积分，且计算直接产生的u(kT)容易出现突变，造成系统严重抖动，因此使用增量式，每次计算u(kT)的增量即可，以T=1为周期，离散PID增量式：

缩放比例tuning=  ，参数sensitive用于调节灵敏度，可以在误差e较大时提高sensitive，加快调节速度，误差e较小时降低sensitive，提高稳定性。

（2）通道缩放控制

对于基于令牌桶的HTB算法，通过扣除令牌数来限制发包速率，要缩放通道带宽只需要缩放扣除的令牌数即可，例如以前需要扣除tok个令牌，缩放后需要扣除的令牌数

（3）PID参数的自适应调整

PID算法应用的关键在于P、I、D三个参数的选取，在预研的过程中对60KB/s，200KB/s，400KB/s的线路进行了测试，发现(kp, kp, kd)=(50,20,5)是一组效果较好的经验值。

这三个参数的选取与被控制系统自身特性有关，不同的内网应用、不同的线路带宽可能有差异，通常PID算法应用可以使用遗传算法、粒子群算法等群体智能，但流控没办法搞大批量流控设备计算，最主要的还是不同的部署场景是有个体差异的，所以采用了一种类似于A*的搜索算法，在(p,i,d)三维空间搜索某个最佳点。

设定一个估值函数fitness，每个自适应周期对P、I、D三个参数之一进行加或减步长的操作，然后在周期结束后计算新的fitness，如果fitness减小了，说明适应效果好，于是沿着当前调节方向继续增或减步长的操作；如果fitness增大了，说明适应效果不好，于是回滚上一步操作，翻转调节方向并换一个参数继续调节。

fitness的设定需要描述期望的控制效果：误差最小，抖动最小。所以可以用误差的离散系数加上抖动的离散系数表示，离散系数是标准方差与平均值的比值，为了省去计算平均值的麻烦，可以取控制目标值。

（4）充分利用空闲带宽及向关键业务退让带宽

设定被控通道最小带宽为min_bw，最大带宽为max_bw（可接近线路带宽），按照线路实际流量root_chn动态调整被控通道带宽obj_bw，使线路实际流量在80%~90%的最大带宽间浮动：

当root_chn > 90%的线路带宽时，obj_bw= (obj_bw * 3 + min_bw) / 4;

当root_chn < 80%的线路带宽时，obj_bw= (obj_bw * 3 + max_bw) / 4;

三、实现效果

1 从200KB的线路带宽测试中发现，加入参数自适应的PID动态流控后，被控制的P2P通道的抖动在30%左右，当P2P通道与线路带宽以及其他通道的相对比重较小时，P2P抖动的影响也较小，流控效果好；当P2P通道占50%的线路带宽时，流控效果较差。

2 对于带宽避让，从400KB线路测试发现对p2p的动态流控可以在1分钟以内退让大部分带宽，2分钟以内完成退让。

3 如果多个通道内的流量没有关联，同时控制多个通道的效果和控制单个的效果相同，没有区别。

4 开启动态流控后，下行速率会在目标附近抖动，从测试情况看，抖动后的有效流量依然在100KB以上，所以内网视频体验不受影响。

原文始发于微信公众号（菜鸟小新）：UPD流控的原理