【计算机网络】第 11、12 问:流量控制和可靠传输机制有哪些?

news/2024/4/29 3:55:17/文章来源:https://blog.csdn.net/qq_59629101/article/details/137023752

目录

  • 正文
    • 流量控制的基本方法
      • 停止-等待流量控制基本原理
      • 滑动窗口流量控制基本原理
    • 可靠传输机制
    • 1. 停止-等待协议
    • 2. 后退 N 帧协议(GBN)
    • 3. 选择重传协议(SR)

正文

流量控制涉及对链路上的帧的发送速率的控制,以使接收方有足够的缓冲空间来接收每个帧。

流量控制的基本方法

流量控制的基本方法是由接收方控制发送方发送数据的速率,常见的方式有两种:停止-等待协议和滑动窗口协议。

停止-等待流量控制基本原理

  • 发送窗口大小=1,接受窗口大小=1
  • 发送方每发送一帧,都要等待接收方的应答信号,之后才能发送下一帧;接收方每接收一帧, 都要反馈一个应答信号,表示可接收下一帧,如果接收方不反馈应答信号,那么发送方必须一直等待。每次只允许发送一帧,然后就陷入等待接收方确认信息的过程中,因而传输效率很低。

滑动窗口流量控制基本原理

在任意时刻,发送方都维持一组连续的允许发送的帧的序号,称为发送窗口;同时接收方也维持一组连续的允许接收帧的序号,称为接收窗口。发送窗口用来对发送方进行流量控制,而发送窗口的大小代表在还未收到对方确认信息的情况下发送方最多还可以发送多少个数据帧。同理,在接收端设置接收窗口是为了控制可以接收哪些数据帧和不可以接收哪些帧。在接收方,只有收到的数据帧的序号落入接收窗口内时,才允许将该数据帧收下。若接收到的数据帧落在接收窗口之外,则一律将其丢弃。

滑动窗口有以下重要特性

  • 只有接收窗口向前滑动(同时接收方发送了确认帧)时,发送窗口才有可能(只有发送方收到确认帧后才一定)向前滑动。
  • 从滑动窗口的概念看,停止-等待协议、后退N帧协议和选择重传协议只在发送窗口大小与接收窗口大小上有所差别:
    • 停止-等待协议:发送窗口大小=1,接收窗口大小=1。
    • 后退N帧协议:发送窗口大小>1,接收窗口大小=1。
    • 选择重传协议:发送窗口大小>1,接收窗口大小>1。
  • 接收窗口的大小为1时,可保证帧的有序接收
  • 数据链路层的滑动窗口协议中,窗口的大小在传输过程中是固定的(注意与传输层的滑动窗口协议的区别)。

可靠传输机制

  • 数据链路层的可靠传输通常使用确认和超时重传两种机制来完成。
    • 确认是一种无数据的控制帧,这种控制帧使得接收方可以让发送方知道哪些内容被正确接收。有些情况下为了提高传输效率,将确认捎带在一个回复帧中,称为捎带确认
    • 超时重传是指发送方在发送某个数据帧后就开启一个计时器,在一定时间内如果没有得到发送的数据帧的确认帧,那么就重新发送该数据帧,直到发送成功为止。
  • 自动重传请求(Automatic Repeat reQuest, ARQ) 通过接收方请求发送方重传出错的数据帧来恢复出错的帧,是通信中用于处理信道所带来差错的方法之一。
    • 传统自动重传请求分为三种,即停止-等待(Stop-and-Wait)ARQ、后退 N帧(Go-BackW)ARQ 和选择性重传(Selective Repeat)ARQ。后两种协议是滑动窗口技术与请求重发技术的结合,由于窗口尺寸开到足够大时,帧在线路上可以连续地流动,因此又称其为连续 ARQ 协议
  • 注意:在数据链路层中流量控制机制和可靠传输机制是交织在一起的。
  • 注意:现有的实际有线网络的数据链路层很少采用可靠传输。

1. 停止-等待协议

  • 发送窗口大小=1,接收窗口大小=1
  • 单帧发送、必须等待确认
    在这里插入图片描述

2. 后退 N 帧协议(GBN)

  • 发送窗口大小>1,接收窗口大小=1
  • 重传出错帧及随后的 N个帧
    在这里插入图片描述
  • 累计确认
    在这里插入图片描述
    在后退 N 帧式 ARQ 中,发送方无须在收到上一个帧的 ACK 后才能开始发送下一帧,
    而是可以连续发送帧。当接收方检测出失序的信息帧后,要求发送方重发最后一个正确接收的信息帧之后的所有未被确认的帧;或者当发送方发送了 N 个帧后,若发现该 N 个帧的前一个帧在计时器超时后仍未返回其确认信息,则该帧被判为出错或丢失,此时发送方就不得不重传该出错帧及随后的 N 个帧。换句话说,接收方只允许按顺序接收帧。(接收窗口大小=1 则按序接收
    后退 N 帧协议一方面因连续发送数据帧而提高了信道的利用率,另一方面在重传时又
    必须把原来已传送正确的数据帧进行重传(仅因这些数据帧的前面有一个数据帧出了错),这种做法又使传送效率降低。由此可见,若信道的传输质量很差导致误码率较大时,后退 N帧协议不一定优于停止-等待协议。

3. 选择重传协议(SR)

  • 发送窗口大小>1,接收窗口大小>1

  • 乱序接收
    在这里插入图片描述
    进一步提高信道的利用率,可设法只重传出现差错的数据帧或计时器超时的数据帧,但此时必须加大接收窗口,以便先收下发送序号不连续但仍处在接收窗口中的那些数据帧。等到所缺序号的数据帧收到后再一并送交主机。这就是选择重传 ARQ 协议。在选择重传协议中,每个发送缓冲区对应一个计时器,当计时器超时时,缓冲区的帧就会重传。另外,该协议使用了比上述其他协议更有效的差错处理策略,即一旦接收方怀疑帧出错,就会发一个否定帧 NAK 给发送方,要求发送方对 NAK 中指定的帧进行重传

  • 接收窗口和发送窗口的大小通常是相同
    在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_1027778.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

云数据仓库Snowflake论文完整版解读

本文是对于Snowflake论文的一个完整版解读,对于从事大数据数据仓库开发,数据湖开发的读者来说,这是一篇必须要详细了解和阅读的内容,通过全文你会发现整个数据湖设计的起初原因以及从各个维度(架构设计、存算分离、弹性…

FPGA高端项目:解码索尼IMX327 MIPI相机转HDMI输出,提供FPGA开发板+2套工程源码+技术支持

目录 1、前言2、相关方案推荐本博主所有FPGA工程项目-->汇总目录我这里已有的 MIPI 编解码方案 3、本 MIPI CSI-RX IP 介绍4、个人 FPGA高端图像处理开发板简介5、详细设计方案设计原理框图IMX327 及其配置MIPI CSI RX图像 ISP 处理图像缓存HDMI输出工程源码架构 6、工程源码…

fastadmin学习04-一键crud

FastAdmin 默认内置一个 test 表,可根据表字段名、字段类型和字段注释通过一键 CRUD 自动生成。 create table fa_test (id int unsigned auto_increment comment ID primary key,user_id int(10) default 0 null…

吴恩达深度学习笔记:浅层神经网络(Shallow neural networks)3.1-3.5

目录 第一门课:神经网络和深度学习 (Neural Networks and Deep Learning)第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks)3.1 神经网络概述(Neural Network Overview)3.2 神经网络的表示(Neural Network Representation…

YOLOv8全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 多膨胀通道精炼(MDCR)模块,红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果

💡💡💡本文独家改进:多膨胀通道精炼(MDCR)模块,解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点,只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下: 收录 YOLOv8原创自研 https://blog…

Day24 代码随想录(1刷) 回溯

目录 77. 组合 216. 组合总和 III 17. 电话号码的字母组合 给定两个整数 n 和 k,返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 你可以按 任何顺序 返回答案。 示例 1: 输入:n 4, k 2 输出: [[2,4],[3,4],[2,3],[1,2],[1,3],[1…

Vue生命周期,从听说到深入理解(全面分析)

每个 Vue 组件实例在创建时都需要经历一系列的初始化步骤,比如设置好数据侦听,编译模板,挂载实例到 DOM,以及在数据改变时更新 DOM。在此过程中,它也会运行被称为生命周期钩子的函数,让开发者有机会在特定阶…

基于深度学习的OCR,如何解决图像像素差的问题?

基于深度学习的OCR技术在处理图像像素差的问题时确实面临一定的挑战。图像像素差可能导致OCR系统无法准确识别文本,从而影响其精度和可靠性。尽管已经有一些方法如SRN-Deblur、超分SR和GAN系列被尝试用于解决这个问题,但效果并不理想。然而,这…

论文阅读-Policy Optimization for Continuous Reinforcement Learning

摘要 我们研究了连续时间和空间环境下的强化学习( RL ),其目标是一个具有折扣的无限时域,其动力学由一个随机微分方程驱动。基于连续RL方法的最新进展,我们提出了占用时间(专门针对一个折现目标)的概念,并展示了如何有效地利用它…

【超图 SuperMap3D】【基础API使用示例】51、超图SuperMap3D - 绘制圆|椭圆形面标注并将视角定位过去

前言 引擎下载地址:[添加链接描述](http://support.supermap.com.cn/DownloadCenter/DownloadPage.aspx?id2524) 绘制圆形或者椭圆形效果 核心代码 entity viewer.entities.add({// 圆中心点position: { x: -1405746.5243351874, y: 4988274.8462937465, z: 370…

关于异业联盟模式做成小程序的可行性分析

随着移动互联网的快速发展,小程序作为一种轻量级应用,受到了越来越多企业和用户的青睐。而异业联盟模式则是一种有效的商业合作方式,能够实现资源共享、优势互补和共同发展。将异业联盟模式做成小程序,不仅可以提高用户体验&#…

Pytorch的hook函数

hook函数是勾子函数,用于在不改变原始模型结构的情况下,注入一些新的代码用于调试和检验模型,常见的用法有保留非叶子结点的梯度数据(Pytorch的非叶子节点的梯度数据在计算完毕之后就会被删除,访问的时候会显示为None&…

react-navigation:

我的仓库地址:https://gitee.com/ruanjianbianjing/bj-hybrid react-navigation: 学习文档:https://reactnavigation.org 安装核心包: npm install react-navigation/native 安装react-navigation/native本身依赖的相关包: react-nativ…

时序预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测(完整源码和数据…

工业镜头常用参数之实效F(Fno.)和像圈

Fno. 工业镜头中常用到的参数F,有时候用F/#,Fno.来表示,指的是镜头通光能力的参数。它可用镜头焦距及入瞳直径来表示,也可通过镜头数值孔径(NA)和光学放大倍率(β)来计算。有效Fno.…

maven的依赖继承

先说一下创建子maven工程的步骤 继承 继承的作用:在父工程中,统一管理项目中的依赖信息,进行统一的版本控制 继承的背景是:对一个大型的项目进行了模块拆分,一个project下,创建了很多的module&#xff0c…

golang grpc和protobuf的版本降级问题(version4 -> version3)

最后更新于2024年3月28日 10:57:52 简中没查到类似的文章。一点小事闹麻了,搞了一天,特意发出来造福大家。 所谓的版本就是下面这个东西proto.ProtoPackageIsVersion4或者proto.ProtoPackageIsVersion3: 目的 为了适配旧代码&#xff0c…

linux shell命令(进程管理、用户管理)

一、进程的概念 主要有两点: 1.进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间,一般情况下,包括文本区域(text region)、数据区域(data region)和堆栈(stack region)…

百度智能小程序源码系统简洁版 SEO关键词排名推广优化 带完整的安装代码包以及搭建教程

移动互联网的快速发展,小程序以其轻量级、无需下载、即用即走的特点,迅速成为了各大平台争相推广的重要产品形态。百度智能小程序作为百度生态下的重要一环,凭借其强大的流量入口和丰富的功能组件,为开发者提供了广阔的创作空间。…

fastadmin学习05-开启debug以及配置

FastAdmin 框架提供了对 .env 环境变量配置的支持,并附带一个默认示例文件 .env.sample。在安装后,框架并不会自动启用 env 环境变量,需要手动将 .env.sample 复制为 .env 并进行配置。 如果不开启.env会读取database.php中的配置 下面测试…