TCP 慢启动对比

本文档对比了 ChunkFlow 当前的分片大小调整算法与真实的 TCP 慢启动算法。

概述

ChunkFlow 提供两种内置的分片大小调整策略：

类 TCP 策略（默认）- 完整的 TCP 慢启动实现，带有状态机
简单策略 - 简化的二元调整，适用于稳定网络

简单策略

ChunkFlow 的 ChunkSizeAdjuster 使用了简化的算法：

typescript

adjust(uploadTimeMs: number): number {
  const { targetTime, minSize, maxSize } = this.options;

  // 快速上传：分片大小翻倍
  if (uploadTimeMs < targetTime * 0.5) {
    this.currentSize = Math.min(this.currentSize * 2, maxSize);
  }
  // 慢速上传：分片大小减半
  else if (uploadTimeMs > targetTime * 1.5) {
    this.currentSize = Math.max(this.currentSize / 2, minSize);
  }
  // 正常：保持当前大小

  return this.currentSize;
}

特点

简单的二元决策：快速 → 翻倍，慢速 → 减半
无状态机：始终使用相同的逻辑
无阈值：不区分增长阶段
激进：始终是指数级增长/减少

TCP 慢启动算法

TCP 的拥塞控制有多个阶段：

1. 慢启动阶段（Slow Start）

初始窗口：从小窗口开始（通常是 1-10 MSS）
增长：指数级 - 每个 RTT 翻倍
触发条件：持续到达到 ssthresh（慢启动阈值）
公式：每收到一个 ACK，cwnd += MSS

2. 拥塞避免阶段（Congestion Avoidance）

触发条件：当 cwnd >= ssthresh
增长：线性 - 每个 RTT 增加 1 MSS
公式：每个 ACK，cwnd += MSS * MSS / cwnd
目的：更保守的增长以避免拥塞

3. 快速恢复阶段（Fast Recovery）

触发条件：检测到丢包（3 个重复 ACK）
动作：
- 设置 ssthresh = cwnd / 2
- 设置 cwnd = ssthresh
- 进入拥塞避免阶段
目的：快速恢复而不完全重启

关键差异

方面	简单策略	类 TCP 策略
状态	无（无状态）	3 个状态（慢启动、拥塞避免、快速恢复）
阈值	无	`ssthresh` 决定阶段转换
增长	始终指数级（2x）	指数级 → 线性转换
减少	始终减半（0.5x）	减半并进入恢复状态
复杂度	简单	更复杂
适应性	二元（快/慢）	渐进式，具有状态感知
默认	否	是 ✅
最适合	稳定网络，简单用例	可变网络，生产环境

改进的类 TCP 实现（默认）✅

ChunkFlow 在 TCPChunkSizeAdjuster 中实现了完整的 TCP 慢启动算法：

typescript

enum CongestionState {
  SLOW_START = "slow_start",
  CONGESTION_AVOIDANCE = "congestion_avoidance",
  FAST_RECOVERY = "fast_recovery",
}

class TCPChunkSizeAdjuster {
  private currentSize: number;
  private ssthresh: number; // 慢启动阈值
  private state: CongestionState;

  adjust(uploadTimeMs: number): number {
    const ratio = uploadTimeMs / targetTime;

    if (ratio < 0.5) {
      // 快速上传
      this.handleFastUpload();
    } else if (ratio > 1.5) {
      // 慢速上传（拥塞）
      this.handleSlowUpload();
    }

    return this.currentSize;
  }

  private handleFastUpload(): void {
    switch (this.state) {
      case CongestionState.SLOW_START:
        // 指数级增长
        const newSize = this.currentSize * 2;
        if (newSize >= this.ssthresh) {
          this.currentSize = this.ssthresh;
          this.state = CongestionState.CONGESTION_AVOIDANCE;
        } else {
          this.currentSize = newSize;
        }
        break;

      case CongestionState.CONGESTION_AVOIDANCE:
        // 线性增长（10% 增量）
        const increment = Math.floor(this.currentSize * 0.1);
        this.currentSize += increment;
        break;

      case CongestionState.FAST_RECOVERY:
        // 退出恢复
        this.state = CongestionState.CONGESTION_AVOIDANCE;
        break;
    }
  }

  private handleSlowUpload(): void {
    // 检测到拥塞
    this.ssthresh = Math.floor(this.currentSize / 2);
    this.currentSize = this.ssthresh;
    this.state = CongestionState.FAST_RECOVERY;
  }
}

类 TCP 策略的优势（默认）✅

1. 渐进式增长

不是始终翻倍，算法从指数级增长过渡到线性增长：

早期阶段：快速指数级增长以快速找到最优大小
后期阶段：保守的线性增长以避免过冲

2. 更好的拥塞处理

当检测到拥塞时：

基于当前性能设置阈值
减小大小但记住阈值
避免重复过冲

3. 状态感知

算法"记住"过去的性能：

知道是否处于探索阶段（慢启动）
知道是否处于优化阶段（拥塞避免）
知道是否正在从拥塞中恢复

4. 更稳定

减少极端值之间的振荡：

当前：1MB → 2MB → 4MB → 2MB → 4MB → 2MB（振荡）
类 TCP：1MB → 2MB → 4MB → 5MB → 5.5MB → 6MB（稳定增长）

性能对比

场景 1：快速网络

当前实现：

1MB → 2MB → 4MB → 8MB → 10MB（最大）

4 步达到最大值
可能超过最优大小

类 TCP 实现：

1MB → 2MB → 4MB（ssthresh）→ 4.4MB → 4.8MB → 5.3MB

更渐进地接近最优大小
不太可能造成拥塞

场景 2：可变网络

当前实现：

1MB → 2MB → 1MB → 2MB → 1MB（振荡）

不稳定，持续振荡

类 TCP 实现：

1MB → 2MB → 1MB（ssthresh）→ 1.1MB → 1.2MB（稳定）

找到稳定点
记住阈值

场景 3：网络降级

当前实现：

4MB → 2MB → 4MB → 2MB（无学习）

不从拥塞中学习

类 TCP 实现：

4MB → 2MB（ssthresh）→ 2.2MB → 1MB（ssthresh）→ 1.1MB

基于经验调整阈值
拥塞后更保守

何时使用

类 TCP 策略（默认）✅

优点：

在可变网络上更稳定
从过去的性能中学习
更好的拥塞处理
更接近经过验证的 TCP 算法
减少振荡

缺点：

更复杂
略高的开销

最适合：

可变的网络条件
生产环境
当稳定性至关重要时
大文件上传
大多数用例（默认）

简单策略

优点：

易于理解
低开销
在稳定网络上表现良好

缺点：

在可变网络上可能振荡
不从过去的性能中学习
可能超过最优大小

最适合：

稳定的网络条件
简单的用例
当简单性优先时
教育目的

配置

ChunkFlow 让您可以轻松选择策略或提供自己的实现：

使用默认（类 TCP）✅

typescript

const manager = new UploadManager({
  requestAdapter: adapter,
});

const task = manager.createTask(file);
// 默认使用类 TCP 策略

选择简单策略

typescript

const task = manager.createTask(file, {
  chunkSizeStrategy: "simple",
});

自定义类 TCP 策略

typescript

const task = manager.createTask(file, {
  chunkSizeStrategy: "tcp-like",
  initialSsthresh: 5 * 1024 * 1024, // 5MB 阈值（默认）
});

自定义实现

typescript

import type { IChunkSizeAdjuster } from "@chunkflowjs/core";

class CustomAdjuster implements IChunkSizeAdjuster {
  adjust(uploadTimeMs: number): number {
    // 你的自定义逻辑
  }
  getCurrentSize(): number {
    // 返回当前大小
  }
  reset(): void {
    // 重置到初始状态
  }
}

const task = manager.createTask(file, {
  chunkSizeStrategy: new CustomAdjuster(),
});

结论

ChunkFlow 默认使用受 TCP 慢启动启发的算法，提供复杂的拥塞控制，包含三个阶段：慢启动、拥塞避免和快速恢复。

类 TCP 策略（默认）相比简单策略提供了更好的稳定性和适应性，使其成为生产环境和可变网络条件的理想选择。简单策略仍然可用于简单性优先或网络条件稳定的用例。

两种策略都实现了 IChunkSizeAdjuster 接口，允许您轻松在它们之间切换或提供自己的自定义实现。

TCP 慢启动对比 ​

概述 ​

简单策略 ​

特点 ​

TCP 慢启动算法 ​

1. 慢启动阶段（Slow Start） ​

2. 拥塞避免阶段（Congestion Avoidance） ​

3. 快速恢复阶段（Fast Recovery） ​

关键差异 ​

改进的类 TCP 实现（默认）✅ ​

类 TCP 策略的优势（默认）✅ ​

1. 渐进式增长 ​

2. 更好的拥塞处理 ​

3. 状态感知 ​

4. 更稳定 ​

性能对比 ​

场景 1：快速网络 ​

场景 2：可变网络 ​

场景 3：网络降级 ​

何时使用 ​

类 TCP 策略（默认）✅ ​

简单策略 ​

配置 ​

使用默认（类 TCP）✅ ​

选择简单策略 ​

自定义类 TCP 策略 ​

自定义实现 ​

结论 ​

另请参阅 ​

TCP 慢启动对比

概述

简单策略

特点

TCP 慢启动算法

1. 慢启动阶段（Slow Start）

2. 拥塞避免阶段（Congestion Avoidance）

3. 快速恢复阶段（Fast Recovery）

关键差异

改进的类 TCP 实现（默认）✅

类 TCP 策略的优势（默认）✅

1. 渐进式增长

2. 更好的拥塞处理

3. 状态感知

4. 更稳定

性能对比

场景 1：快速网络

场景 2：可变网络

场景 3：网络降级

何时使用

类 TCP 策略（默认）✅

简单策略

配置

使用默认（类 TCP）✅

选择简单策略

自定义类 TCP 策略

自定义实现

结论

另请参阅