Little‘s Law与低时延

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Little‘s Law与低时延相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

没有比Little‘s Law更简单的表述了:

  • 系统中物体的平均数量(L)等于物体离开系统的平均速率( λ \\lambda λ)和每个物体在系统中停留的平均时间(W)的乘积。

网络是一个“需要迅速离开的系统”。对于一个路由器,当buffer被排满时,按照Litttle’s Law:

L = λ W L=\\lambda W L=λW

其中L是buffer容量, λ \\lambda λ即带宽,W则为排队延时。buffer越大,延时越大。

在追求低延时传输的今天,降低延时的有效方法就是减少buffer。

这看似一个自然而然的道理却总是被反其道而行,小buffer的反对者建议传输协议保持矜持,保守填充buffer,但事实却是只要有buffer,无论多大,它总是会被填满。

结果是在传统实物观念,摩尔定律和商业利益的共同驱动下,buffer越做越大,甚至成了高品质的指标。1GB buffer的设备肯定比100MB buffer的设备用料足,卖的贵。

网络本身就是一个buffer,它在时间中延展,该buffer横截面是BltBW,长度延展到RTT(或其一半)。理论上任何静态buffer都没必要。

但按照排队理论,需要一个buffer来暂存统计突发到达,这个buffer的作用仅平滑统计突发,无法增加网络容量。理论上若完全pacing到达,该buffer便可以取消。

任何buffer都会带来额外延时。buffer越大越孬种。

最理想情况是完全pacing,取消所有buffer,最现实的理想情况是buffer大小刚好平滑统计突发。剩下的交给端到端拥塞控制。一个好的(而不是激进定制的)算法可以完美适应小buffer。

无论标准AIMD还是BBR,大buffer除了增加延时,并无益处。buffer是一个贷方,按照借贷模型,出来混早晚要还的。

小buffer有利于拥塞控制,但需所有参与方协作,这是社会学和博弈论范畴,工人们对此一筹莫展,但治不了经理还治不了主机么,工人们可以降低接收端主机协议栈的buffer。

接收端主机协议栈是端到端传输中接近目的地的那一环,减少接收buffer对于降低端到端延时非常有效。但还是要啰嗦几句,Linux系统若降低接收buffer,带宽会下降,因为通告窗口是根据接收buffer算的,这个错误的行为必须订正。

再宽的路也会拥堵,不要建宽路,要建多条窄路。有个很有趣的issue,为什么无论多大的停车场都会被停满,为什么无论多宽的路还是会堵车,为什么无论再大的房间总是空间不够。以前我用排队论分析过,但不得要领,模型也不match。其实并没那么复杂,问题转化为,为什么看见buffer就要填满它?

这要把空间和时间辩证看待才能得到解答。

时间的松弛可以让你把做一件事的节奏放缓,也可以让你保持紧张节奏做更多的事,你选哪一个?

空间的松弛可以让你把一件物品的体积平摊,也可以让你保持原体积吸纳更多物品,你选哪一个?

对于时间,绝大多数人选择放缓节奏,对于空间,绝大多数人选择保持体积吸纳更多物品,说到底就是懒,不想额外做功,但时间的债需要从空间还回来,反之亦然。做最省力的就是了。

听经理的就对了。

为什么空间总是会被填满,无论多大的空间,总是会被填满。这个问题思考了很久,直到联系到了经理才能有个大概的答案。同时联系Little’s Law,联系rcvbuff,有点意思,写篇短文。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

以上是关于Little‘s Law与低时延的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

里特定律 - Little‘s Law

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排队理论之性能分析 - Little Law & Utilization Law

监控 - Thanos - Prometheus的低时延与低开销数据查询

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