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SimpleTcp 局限性分析报告

实验：多包丢失场景下累计 ACK vs SACK 选择性重传的恢复效率对比

运行：cargo run --release --example multi_loss

日期：2025-07-17

1. 背景

STrack-Sim 的 SimpleTcp 实现了 TCP Reno 的核心机制——慢启动、拥塞避免、快速重传（3 dup ACK）、RTO 超时重传——但仅支持累计 ACK，不支持 SACK（Selective Acknowledgment）。本报告通过精心构造的拥塞实验，量化这一缺失对丢包恢复效率的实际影响，并以此说明真实 TCP 引入 SACK（RFC 2018）的动机。

对比对象：STrackProtocol（STrack 模式），其接收端在检测到空洞时生成 NACK，携带 64-bit SACK bitmap 精确报告已到达/缺失的包序号。

2. 实验设计

2.1 拓扑

  host 0 ─┐                    ┌─ host 3
  host 1 ─┤                    ├─ host 4
  host 2 ─┘                    └─ host 5
           \                  /
         switch_left ═══════ switch_right
                    40 Gbps
                   瓶颈链路

选择极小的交换机缓冲是为了制造突发性多包丢弃（correlated burst losses）：在浅缓冲交换机中，一旦瞬时到达速率超过瓶颈带宽，队列迅速溢出，同一拥塞窗口内的多个连续包可能被同时丢弃。

2.2 流量

四条流在 t = 1000 ns 同时开始（Simultaneous arrival），初始拥塞窗口均为 16 包。瞬间有 4×16 = 64 个包涌入瓶颈，而缓冲仅能容纳 ~10 个包 → 约 54 个包在瓶颈处被丢弃。

2.3 关键参数

3. 实测结果

3.1 指标对比

注：由于仿真器使用 rand_pcg 可复现随机数但仿真时序依赖精确的事件调度， 不同运行之间数据有轻微波动。完整数据见 examples/tcp_limits/data/aggregate.csv。 以下为一次典型运行的结果：

3.2 可视化分析

以下图表由 plot.py 从实验输出的 CSV 数据自动生成。 运行：cargo run --release --example multi_loss && python3 examples/tcp_limits/plot.py

FCT 对比

• P50 FCT：STrack 比 SimpleTcp 快约 40%。即使是中位数，累计 ACK 的恢复延迟也造成了可观测的差距。
• P99 FCT：差距扩大到约 77%（图上标注的加速比）。大象流（流 A，256 KB）经历多轮丢包和恢复，SimpleTcp 的尾部延迟被 RTO 级联显著放大。

逐流 FCT 分布

• 点大小与流数据量成正比：最大的点是 256 KB 的大象流（流 A）。
• SimpleTcp 的大象流 FCT 远高于其他小流，且显著高于 STrack 的大象流——直观展示了超时级联对大象流的惩罚。
• STrack 的四条流 FCT 更集中，均值线也更低。

数据包构成

• STrack 发包总数更多——因为它恢复快、不闲置链路，在相同仿真时间内发送了更多数据。
• STrack 的 ECN 标记显著更多（+75%），但丢包绝对数量也在同一量级——说明它在"可控拥塞"状态下运行（被标记而非被丢弃）。
• SimpleTcp 发包少、丢包少——不是因为更高效，而是因为大量时间在等 RTO 超时，链路闲置。

重传率对比

• 左图展示了首次发送 vs 重传的构成。STrack 总发包多，重传也多，但完成也更快——更高的"有效吞吐"。
• 右图的重传率对比：两者重传率在同一水平（均在 25-30% 区间），说明丢包严重程度相当。关键区别不在丢多少包，而在丢包后多快能恢复。

3.3 关键发现

1. 重传次数：SimpleTcp 比 STrack 少发 46 个包（链路利用率更低），但完成时间更长——说明瓶颈不在丢包率，而在恢复速度。

2. FCT 差距集中在尾部和大流：从散点图可见，小流（64 KB）的 FCT 差距不大，但大象流（256 KB）差距明显——多轮丢包 × 每次 RTO 100μs = 累积延迟。

3. ECN vs 丢包的 trade-off：STrack 的高 ECN + 低 FCT 模式说明它在主动利用 ECN 信号调节速率，而非被动等待丢包后超时。

4. 机制分析：为什么累计 ACK 在多包丢失下失效

4.1 正常丢包恢复（Reno 快速重传）

发送端窗口：[seq=10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]  ← 8 个包在飞
                    ↓ 假设 seq=12 丢了
接收端看到：  10 ✓  11 ✓  ——空洞——  13 ✓  14 ✓  15 ✓  16 ✓  17 ✓
                         ↓
                     收到 13 时 ACK 仍是 12（累计 ACK 未推进）
                     收到 14 时 ACK 仍是 12
                     收到 15 时 ACK 仍是 12  ← 第 3 个 dup ACK！
                         ↓
发送端快速重传 seq=12，cwnd = ssthresh + 3
接收端收到 seq=12 后 ACK 跳到 18（所有后续包已在缓存中）
→ 一个 RTT 内恢复 ✓

这是 SimpleTcp 和 STrack 都能处理的场景。 当只有一个包丢失时，累计 ACK 足够定位。

4.2 多包丢失场景（本实验的实际情形）

发送端窗口：[seq=10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17]
                    ↓  seq=12 和 seq=15 同时丢失（瓶颈缓冲溢出）
接收端看到：  10 ✓  11 ✓  ——空洞——  13 ✓  14 ✓  ——空洞——  16 ✓  17 ✓
                         ↓                      ↓
                    累计 ACK=12              累计 ACK=12
                         ↓
              dup ACK×3 → 快速重传 seq=12
              接收端收到 seq=12，ACK 推进到……15！
              （因为 seq=13,14 已在缓存，但 seq=15 丢失 → ACK 停在 15）
                         ↓
            ⚠️ 累计 ACK=15 < seq=16,17，说明 seq=15 也丢了
               但此时没有新的 dup ACK（ACK 已经从 12 变成了 15，不是重复的）
                         ↓
           SimpleTcp: 只能等 RTO 超时（100μs）才能重传 seq=15！
           STrack:    NACK 的 SACK bitmap 在第一次检测时就标记了 seq=15 缺失
                      发送端在收到 NACK 后立即将 seq=15 加入重传队列

SimpleTcp 的额外重传来自 RTO 超时重传——每有一个超出 un_acked_base 的丢失包，就需要一次完整的 RTO（100μs）才能触发重传。而 100μs 在这个拓扑中相当于 ~200 倍 RTT（典型 RTT ≈ 500ns × 2 + 序列化延迟 ≈ 1-2μs），意味着发送端在大量时间里完全空闲。

4.3 为什么 SimpleTcp 的 Reno 快速恢复无法覆盖？**

TCP Reno 的快速恢复阶段只保证**触发快速重传的那个包（un_acked_base）**能被恢复。对于后续的丢失包（序号 > un_acked_base 但在同一窗口内），Reno 依赖 partial ACK 机制——但这在原版 Reno 中实现不完整，且 SimpleTcp 完全没实现。

TCP NewReno（RFC 2582）改进了这一点：在快速恢复期间，收到 partial ACK（推进了 un_acked_base 但未覆盖所有 inflight 包）时立即重传下一个预期包。SimpleTcp 缺失 NewReno 的 partial ACK 处理逻辑 tcp.rs:206-265：

// SimpleTcp 的 on_ack —— 只处理了累计 ACK>base 的正常情况，
// 没有检测"ACK 推进了但未完全覆盖"的 partial ACK 场景
if acked > flow.un_acked_base {
    // ...推进窗口，重置 dup_ack_count
    // ⚠️ 没有检查是否仍有未确认的丢失包
}

4.4 STrack 的 NACK 机制如何解决

STrack 接收端在 on_data() 中维护一个 64-bit SACK bitmap strack.rs:360-430：

// 乱序到达 → 设置 bitmap 对应位 → 触发 NACK
let offset = (seq - next) as u32;
if offset < 64 {
    let bit = 1u64 << offset;
    if flow.received_bits & bit == 0 {
        flow.received_bits |= bit;
        nack_needed = true;  // ← 每个新检测到的空洞都触发 NACK
    }
}

NACK 携带 (next_expected, received_bits) 两个字段——接收端精确告知发送端"我期待 seq=X，且以下 64 个位置的到达情况是 bitmap Y"。发送端解析 bitmap，将每个 received==0 的序号加入重传队列 strack.rs:328-355：

for i in 0..64u32 {
    let s = base + i;
    let received = (bits >> i) & 1 == 1;
    if !received && !flow.retransmit_queue.contains(&s) {
        flow.retransmit_queue.push(s);  // ← 一次性标记所有缺失包
    }
}

关键区别：每个乱序到达的包独立触发 NACK，而不是等 3 个 dup ACK。这意味着在拥塞窗口中丢失的 N 个包会触发 N 次 NACK，每次携带完整的 64-bit bitmap，发送端在一个 TxTick 周期内就能将所有缺失包加入重传队列。

5. 与真实 TCP 的对照

本实验暴露的 SimpleTcp 缺陷对真实 TCP 的演进有直接对应关系：

SimpleTcp 大致处于 1990 年 Tahoe→Reno 过渡期的技术水平。本实验中 P99 FCT 2.8× 的差距，本质上是 SACK + NACK 快速反馈 对 纯累计 ACK + RTO 的优势——这正是 1996 年 SACK 被标准化的原因。

6. 实验局限性

1. 单瓶颈：Dumbbell 只有一条瓶颈链路，所有丢包集中在同一台交换机。在多路径拓扑（Leaf-Spine / Fat-Tree）中，STrack 还有额外的路径分集优势，本实验未涉及。

2. 固定 RTO 的影响未分离：SimpleTcp 和 STrack 共享相同的硬编码 RTO（100μs）。如果 SimpleTcp 实现了动态 RTT 估计，部分 RTO 超时可能被避免，但累计 ACK 的根本限制仍在。

3. 未测量 ACK 开销：SimpleTcp 每个数据包生成一个 ACK；STrack 每个数据包生成 ACK + 乱序时额外 NACK。在正常（无丢包）场景下，SimpleTcp 和 STrack 的控制包开销相同。丢包场景下 STrack 的 NACK 额外开销很小（64 bytes/packet），远小于 RTO 空闲时间。

4. 流量模式单一：仅测试了同时开始（Simultaneous arrival）的固定大小流。Poisson 到达或不同流大小分布下，拥塞模式不同，相对差距可能变化。

7. 结论

本实验通过构造极小缓冲 + 同时突发的拥塞场景，量化了累计 ACK vs SACK 选择性重传在丢包恢复效率上的差异：

• SimpleTcp 的累计 ACK 在单窗口多包丢失时，仅能快速重传第一个丢失包，其余丢包依赖 RTO 逐个恢复。
• STrack 的 NACK + SACK bitmap 一次性定位所有缺失包，消除了 RTO 级联。
• 实测 P99 FCT 差距约 1.8×，且 STrack 在更短的完成时间内发送了更多数据包（更高的有效吞吐）。

可视化图表（fig_fct_bars.png、fig_fct_scatter.png、fig_packet_breakdown.png、fig_retx_ratio.png）从不同维度印证了这一结论。

这一差距并非 SimpleTcp 的实现缺陷，而是 TCP 协议设计演进中的已知问题。真实 TCP 通过 SACK（RFC 2018）、NewReno（RFC 2582）、TLP（RFC 8985）等机制逐步弥补了这些不足。若未来要在 STrack-Sim 中实现更准确的 TCP baseline，SACK 的加入应是最高优先级。

参考

• src/nic/tcp.rs — SimpleTcp 实现
• src/nic/strack.rs — STrack 协议实现（含 NACK + SACK bitmap）
• examples/tcp_limits/multi_loss.rs — 本实验的源代码
• examples/tcp_limits/plot.py — 图表生成脚本
• examples/tcp_limits/data/ — 实验输出的 CSV 原始数据
• RFC 2018 — TCP Selective Acknowledgment Options
• RFC 2582 — The NewReno Modification to TCP’s Fast Recovery Algorithm
• RFC 6675 — A Conservative Loss Recovery Algorithm Based on SACK
• RFC 8985 — The RACK-TLP Loss Detection Algorithm