调度机制对网络QoS影响的研究分析.doc

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1、调度机制对网络QoS影响的研究分析冯新莉于炯于其勇（新疆大学计算中心新疆830046）摘要：网络中采用的调度机制与网络的服务质量QoS有着密切的关系。本文主要研究四种队列调度机制对网络服务质量QoS的影响，经过模拟实现对四种队列调度机制的优缺点做出了分析和验证，对于提高和改善网络服务质量QoS方面的研究和网络运行情况的研究具有积极意义。关键字：QoS，调度机制，NS2，模拟1引言随着Internet的迅猛发展，多媒体技术和电子商务应用日益广泛，Internet上的服务质量（QoS,QualityofService）问题已越来越受

2、到重视[1]。QoS是指网络在传输数据流时要求满足的一系列服务请求及实现这些请求的机制。这些服务请求可以用以下几个指标来衡量：带宽要求、传输延迟、延迟抖动、可靠性、丢失率、吞吐量等。InternetQoS研究的目标是有效提供End-to-End的服务质量控制或保证。网络的QoS能力与网络中采用的队列调度机制有着密切的关系。队列调度机制对数据包在网络中的传输具有较大影响，队列的调度算法对传输延迟、丢失率等性能指标也有着直接的影响。本文对采用不同队列调度机制的网络分别进行了模拟，并处理分析得到的数据结果，以此来比较网络QoS能力的改

3、变，为改善网络QoS的研究提供参考。2队列调度机制随着Internet的迅速发展，其网络规模越来越庞大，结构日趋复杂，仅仅依靠端到端的拥塞控制是不够的，网络本身也必须参与资源的控制和管理，在网络发生拥塞时，网络节点必须丢弃一些分组，这个问题的解决首先必须实施有效的队列管理机制。队列调度算法运行在网络节点中发生冲突需排队等待调度之处，它按照一定的服务规则对交换节点的不同输入业务流分别进行调度和服务，使所有的输入业务流能按预定的方式共享交换节点的输出链路带宽[2-4]。常见的队列调度算法主要有以下几种：（1）先到先服务（FirstC

4、omeFirstServed）：FIFO队列实现的FCFS是Internet使用最多的一种方式，它的最大优点在于实施简单。FIFO本质上是一种“去尾”（Drop-tail）的算法，不需要选择丢弃的分组，只是在系统中没有空闲缓冲资源时丢弃到达的分组。虽然这种算法已经在Internet上成功工作了许多年，但它有三个严重的缺陷：①持续的满队列状态；②业务流对缓存的死锁；③业务流的全局同步[5]。（2）随机早期检测算法（RandomEarlyDetection）：RED配置在路由器监视网络流量以便避免拥塞，当即将拥塞发生时，它随机丢弃进

5、来的分组，而不是等到队列缓冲区满时才开始丢弃所有进来的分组，这样可以最少化全局同步的发生。当拥塞发生时，RED丢弃每个连接分组的概率与该连接占用的带宽成比例，它监视每个输出队列的平均队列长度，随机选择分组丢弃。虽然RED通过随机早期检测和丢包，从而有效地在TCP流之间分配带宽，但混合TCP和非TCP数据流时，RED不能有效地保护TCP流，没有拥塞控制或采用比TCP更贪婪的非TCP流将比TCP流攫取更多的网络带宽，这种不公平性的主要原因是在拥塞发生时非TCP流不降低发送速率或降低的程度比TCP少，而RED对所有的流都采用同样的丢包

6、比率[6]。RED算法相比DropTail的两个好处是：首先，队列缓冲总是预留了一定的缓冲空间，这样可以更好地处理突发性。其次，保持较短的队列长度，可以更好地支持实时应用。（3）分组公平队列（PacketFairQueuing）：PFQ算法是基于GPS（GeneralizedProcessorSharing）的算法。从80年代末以来，国际上对PFQ进行了大量的研究。PFQ能够保证连接的预约带宽、最大端到端时延以及时延抖动，是实现QoS的关键技术。目前已有WFQ（WeightedFairQueuing）、WFQ（Worst-cas

7、eFairWeightedFairQueuing）、WF2Q+、SPFQ（Start-PotentialFairQueuing）、SCFQ（Self-ClockedFairQueuing）等多种PFQ方案。文献[4]对它们进行了简要论述及性能比较。（4）基于轮循的调度算法（RoundRobin）：传统的RR算法对不同队列（业务流）进行无区别的循环调度服务。这样，如果不同的队列具有不同的分组长度，则分组长度大的队列可能会比分组长度小的队列接受更多的服务，使队列之间产生不公平的现象；而且，这种算法不能对业务提供时延保证。为了改进RR

8、算法的时延特性和其在变长分组环境下的不公平性，出现了一些改进型的算法，如加权轮循WRR（WeightedRoundRobin）、差额轮循DRR（DeficitRoundRobin）、紧急轮循URR（Urgency-basedRoundRobin）。这些算法力求在