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本书内容分为两部分。上半部分包含第1～5章，偏重介绍相关的算法分类、理论，其中第1章介绍了背景知识及数据链路层，第2章整体介绍了TCP传输的原理与拥塞控制，第3、4章介绍了相关算法分类及主要算法，第5章介绍了相关理论模型。下半部分包含第6～9章，偏重介绍Linux系统上的具体实现及测量模拟技术，其中第6章从数据流动的角度逐层介绍了Linux系统如何实现网络协议TCP/IP协议族的各层，第7章具体介绍了如何书写一个拥塞控制模块及Linux系统自带的主要算法，第8章介绍了网络模拟器NS2及其他性能测量工具，第9章介绍了移动网络和软件定义网络SDN。本书侧重Linux系统上的TCP网络协议实现，但不限于Linux系统，其他操作系统及智能终端系统也可以参考。

目    录 
第1章  概述	（1）
1.1  快速发展的互联网	（1）
1.1.1  互联网的发展规模	（1）
1.1.2  争相建设的下一代互联网	（2）
1.1.3  永无止境的带宽需求	（3）
1.1.4  网络传输还需要加速	（3）
1.2  网络互联的基础——网络协议	（4）
1.2.1  OSI参考模型与TCP/IP参考模型之争	（4）
1.2.2  OSI模型	（5）
1.2.3 “阿帕网”（ARPANET）与TCP/IP协议族	（9）
1.2.4  TCP/IP参考模型与协议族组成	（10）
1.2.5  数据链路层	（15）
1.3  大数据时代带来数据传输的巨大需求	（23）
1.3.1  大数据时代的到来	（23）
1.3.2 “万能”的广域网加速技术	（23）
1.3.3  技术选择	（25）
第2章  TCP传输的原理与拥塞控制	（26）
2.1  TCP传输原理	（26）
2.1.1  OSI参考模型和TCP/IP参考模型	（26）
2.1.2  TCP协议简介	（27）
2.1.3  TCP数据报的传输	（27）
2.2  传输控制协议TCP有限状态机模型	（31）
2.2.1  客户端流程图	（33）
2.2.2  服务器端流程图	（34）
2.3  拥塞控制与AIMD	（34）
2.3.1  拥塞的定义与发生的原因	（34）
2.3.2  拥塞控制原理AIMD	（35）
2.3.3  现阶段的TCP拥塞	（38）
2.4  糊涂窗口综合症	（39）
2.4.1  发送端产生的症状	（40）
2.4.2  接收端产生的症状	（40）
2.5  其他杂项问题	（41）

第3章  主要的TCP拥塞控制算法	（44）
3.1  概述	（44）
3.1.1  从“第一次”拥塞说算法改进	（44）
3.1.2 “宏观”的解决方案——传输加速	（45）
3.1.3  新的“应用场景”	（45）
3.1.4  拥塞成因概述	（46）
3.1.5  拥塞算法设计的基本要求	（47）
3.2  基本概念与术语	（48）
3.3  TCP拥塞控制算法的演进	（49）
3.3.1  早期的TCP实现	（49）
3.3.2  TCP Tahoe	（49）
3.3.3  TCP Reno	（50）
3.3.4  TCP NewReno	（51）
3.3.5  TCP SACK	（51）
3.3.6  TCP Vegas	（52）
3.3.7  TCP Veno	（52）
3.3.8  TCP BIC	（54）
3.3.9  TCP CUBIC	（54）
3.3.10  FAST TCP	（54）
3.3.11  Compound TCP	（55）
3.4  讨论	（55）
第4章  TCP传输加速与主要解决方案	（57）
4.1  TCP传输加速概述	（57）
4.2  解决方案分类	（57）
4.2.1  以部署方式分类	（57）
4.2.2  以实施位置分类	（58）
4.2.3  以拥塞反馈信号分类	（60）
4.2.4  基于应用层的改进方案	（61）
4.2.5  典型的隐式拥塞反馈方案	（61）
4.2.6  典型的显式拥塞反馈方案	（62）
4.2.7  基于带宽测量的改进	（64）
4.3  主要的拥塞控制算法	（65）
4.3.1  Scalable TCP	（65）
4.3.2  High Speed TCP	（65）
4.3.3  TCP Vegas	（67）
4.3.4  TCP BIC 与TCPCUBIC	（69）
4.3.5  小结	（70）
 
第5章  TCP传输性能分析与模型	（72）
5.1  端到端的可靠传输	（72）
5.1.1  差错控制过程	（72）
5.1.2  流量控制机制	（72）
5.2  传输时延	（73）
5.2.1  测量方法	（73）
5.2.2  RTT测量的程序实现	（77）
5.3  分析模型	（84）
5.3.1  概述与进展	（84）
5.3.2  分类	（85）
5.3.3  Jacobson管道模型	（86）
5.3.4  TCP吞吐量分析模型	（87）
5.3.5  流体流模型	（89）
5.3.6  其他场景模型	（89）
5.3.7  传输速率上限	（90）
5.3.8  仿真实验	（90）
5.4  性能分析	（91）
5.4.1  链路利用率	（91）
5.4.2  公平性	（91）
5.5  Padhye吞吐量模型简介	（92）
5.5.1  发送窗口表达式	（92）
5.5.2  吞吐率	（93）
5.5.3  E [W]和E [X]的推导	（93）
5.5.4  E [W]和E [Y]的推导	（94）
5.5.5  丢包概率p	（95）
5.5.6  E [A]的推导	（95）
5.5.7  吞吐率表达式	（96）
第6章  Linux网络协议栈	（97）
6.1  网络协议栈与层次结构	（97）
6.1.1  Linux网络协议栈特点	（97）
6.1.2  标准TCP/IP协议与Linux网络协议栈具体设计的对比	（98）
6.2  基本数据结构	（99）
6.2.1  数据包结构	（100）
6.2.2  基本数据结构	（100）
6.3  协议栈的初始化	（117）
6.3.1  sock_init函数	（118）
6.3.2  net_dev_init函数	（121）
 
6.3.3  inet_init函数	（122）
6.4  Linux系统网络设备驱动程序	（128）
6.4.1  网络驱动程序的结构	（128）
6.4.2  数据包发送	（128）
6.4.3  数据包接收	（129）
6.5  网络协议层	（131）
6.5.1  数据接收	（131）
6.5.2  数据发送	（133）
6.6  传输层——TCP协议处理	（135）
6.6.1  TCP协议的数据接收	（135）
6.6.2  TCP协议的数据发送	（138）
6.6.3  拥塞控制的事件处理	（139）
第7章  拥塞控制模块编程实践	（142）
7.1  拥塞控制模块的调用	（142）
7.1.1  模块的初始化	（142）
7.1.2  主要窗口的计算	（144）
7.1.3  拥塞状态机	（144）
7.1.4  状态处理函数	（147）
7.1.5 “成员函数”的调用关系	（148）
7.2  模块编程基础	（149）
7.2.1  基本数据结构	（149）
7.2.2  内核函数介绍	（151）
7.2.3  编译	（154）
7.3  主要算法介绍	（154）
7.3.1  BIC算法	（154）
7.3.2  CUBIC算法	（160）
7.3.3  Vegas算法	（168）
7.3.4  High Speed TCP算法	（173）
7.3.5  H-TCP算法	（175）
7.3.6  Scalable TCP算法	（182）
7.3.7  Westwood算法	（183）
7.3.8  Reno算法	（189）
7.3.9  代码中常见的修饰符	（192）
7.4  用户态获取当前拥塞窗口值编程示例	（194）
7.5  实践举例	（195）
第8章  仿真与测量	（196）
8.1  网络仿真	（196）
8.1.1  软件仿真	（196）
8.1.2  ns-2简介	（197）
8.1.3  OPNET简介	（223）
8.1.4  硬件模拟	（224）
8.2  性能测量方法	（225）
8.2.1  网络带宽测量	（226）
8.2.2  网络延迟测量	（234）
第9章  新的数据传输场景——研究热点	（235）
9.1  无线传输新场景——移动网络	（235）
9.1.1  移动智能终端逐步普及	（235）
9.1.2  需求催生的“新成员”	（236）
9.1.3  移动网络的特性	（237）
9.1.4  移动设备操作平台	（243）
9.1.5  主要的研究进展	（245）
9.2  数据中心内部传输遇到的新问题——TCP Incast	（247）
9.2.1  数据中心的网络架构	（247）
9.2.2  MapReduce新业务与发展	（248）
9.2.3  TCP Incast的发生	（249）
9.2.4  国内外研究现状	（251）
9.2.5  主要的解决方案介绍	（252）
9.3  网络发展的新趋势——软件定义网络SDN与大二层结构	（254）
9.3.1  软件定义网络	（254）
9.3.2  大二层结构	（254）
9.3.3  虚拟机迁移与数据中心二层网络的变化	（255）
9.3.4  大二层网络需要有多大	（256）
参考文献	（258）

前    言
“云计算”、“大数据”这些概念和词汇在网络中随处可见。基于这些技术的一些服务也日益成为人们生活的一部分。如果我们深入地想一想就会发现，推动这些改变的因素有哪些呢？首当其冲的当属人们的需求。快捷而廉价的沟通方式永远都是技术进步的动力。于是，一些传统的内容服务提供商之间就展开了一系列竞争，“做大”、“做强”变得不可避免，换句话说，也就是如何更加充分地利用这些资源。
那么，这些服务商都有哪些资源呢？“计算能力”、“存储能力”、“数据传输”，这些就是它们的基本要素。虽然现在硬件的购买成本越来越低，但是这并不意味着拥有成本或运维成本会下降。规模效应成了一个强劲的驱动力。对于“计算能力”和“存储能力”来说，也要更加充分地利用这些硬件资源。例如，对于代表“计算能力”的CPU，一个策略是不让CPU空转，另一个就是干脆关掉那些暂时空闲的机器。在“数据传输”方面，尽量减少需要传输的数据量是一个策略，如数据压缩、缓冲等，但是更根本的策略是提高数据传输的能力。网络设备性能的提升只是其中的一个侧面，如何更加充分地利用网络传输能力是另一个重要的侧面。
当前的互联网是一个无中心的自治网络。从网络传输的角度来看，一个瓶颈因素就是关键链路，主干网上的交换机的性能和链路的电气特性决定着网络传输的能力。这犹如现实生活中的高速公路，或者城市里的主马路，早、晚高峰的时候，每个人都想快速到达自己的目的地，但是在某些情况下，我们看到的是水泄不通的马路和焦急等待的目光。与现实生活中的道路拥堵不同的是，互联网上没有主动调度的“警察”。也就是说，在互联网上缺乏宏观的中心调控。当然这种中心调控的策略也非常不现实，因此，侧重微观调控的拥塞控制算法，成为影响网络性能的一个重要因素。
有关拥塞控制算法的研究由来已久。拥塞控制算法有几个显著的特点。首先，受限于框架，能够被用于调节拥塞的内核变量较少，主要有当前时间、往返时延等，以及丢包事件。因此，如何估计有效带宽、增减的幅度等都需要在算法中仔细考量。网络有延迟，当前的网络状况，影响的实际上是已经发出去的包。这就带来另外的难度。其次，网络（尤其是主干网络）是公共资源，如何公平有效地使用，这个问题不容忽视。网络的用户特性是短连接占有很大的比例，但是长连接的影响更大，也就是说，在资源长时间使用的情况下，如果短连接几乎得不到占有的机会，实际上就是独占了资源，这就会带来极大的不公平。当然衡量公平性的方式有很多，这也是算法需要考虑的地方。在网络快速传递数据包的情况下，高速的计算非常必要，对应于代码，Linux系统已经在内核中实现了网络的大部分功能，因此留给算法的“空间”就很有限。从编程的角度来看，要求代码短小精炼，任何小的错误都可能导致内核停止、崩溃，因此要非常谨慎。
如何准确、有效地确定网络的各种参数，也是随之而来的一个重要问题。现实中使用的网络具有动态性，可重复性低，因此为了能更好地研究网络，不仅需要测试真实网络的带宽、时延、丢包率等，还需要网络模拟工具，尤其是在研究公平性方面。
网络的发展速度非常快，时下兴起的“云计算”、“大数据”、“电子商务”等，更是将网络再次推向了一个高速发展期。从用户的角度来看，数量巨大的手持智能终端，是一个巨大的业务来源，众多商家都希望在这个产业链条上有所斩获。另一方面，大型计算中心内部在巨大的压力下，也在重新思考网络资源，大而统一的分配模式终将让位于精细化、个性化的定制网络，软件定义的网络（SDN）是发展的另一个方向。这些新兴的概念和实践在本书的最后也有所讨论。
本书的第1至5章侧重理论，余下的第6至8章较深入的讨论了相关理论在Linux操作系统上的实现，第9章，作为本书的最后一章，讨论了当前的热点和方向。请读者根据需求自行选择对照阅读。
本书得到了中科院高能物理研究所计算中心的大力支持。该数据中心在机房建设方面积累了丰富的实践经验，在此特别感谢为本书付出的辛勤工作。

编者
2015.6

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