【SZU计算机网络实验】从rdt到GBN,这实验居然实现了TCP的可靠数据传输机制?

本文主要是介绍【SZU计算机网络实验】从rdt到GBN,这实验居然实现了TCP的可靠数据传输机制?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

一个实验六个任务,实验文档一划划不到底。。看来老师们是真下功夫了啊

本文主要展示了作者在完成SZU计算机网络实验3的思路及过程,实验主要包括:

  1. 理解rdt2.1
  2. 实现rdt2.2
  3. 实现rdt3.0
  4. 实现回退N步(GBN)机制
  5. 实现面向无连接的可靠传输机制(GBN)
  6. 进行量化分析

文中出现的状态机演示图均基于mermaid。在本文中,过渡文字中第一行表示事件,第二行之后表示动作

参考资料:

实验文档:计算机网络课程综合实验平台 (snrc.site)

一、理解rdt2.1

0. 理解rdt1.0和rdt2.0

在理解rdt2.1之前,我们需要先了解rdt2.1出现的背景,才能知道其解决的问题

rdt全称reliable data transfer,即可靠数据传输

由于网络层是不可靠传输,而位于网络层之上的传输层中的TCP,试图为上层提供可靠的传输

1) rdt1.0

rdt1.0作为第一代的rdt模型,它假设底层信道(网络层及其以下层)是可靠的,即传输层的这一端到另一端之间,它们都是按序到达,且不会出现数据的损坏和丢包

因而rdt1.0的发送端和接收端的状态机的表示如下

发送端

rdt_send(data)
packet=make_pkt(data) udt_send(packet)
Wait for call from above

rdt_send(data)表示上层(应用层)发送数据到该层

packet=make_pkt(data)表示将数据封装成数据包,udt_send(packet)将数据包传递给下层

接收端

rdt_rcv(packet)
extract(packet, data) deliver_data(data)
Wait for call from below

rdt_rcv(packet)表示从下层接收到数据包

extract(packet, data)表示从数据包中提取出数据,deliver_data(data)将数据分发到上层

2) rdt2.0

rdt1.0过于理想,实际上发送的数据包很可能在传输过程中,出现比特差错

那么接收端就需要对数据包做差错检测。如果数据包没有受损,则反馈给发送端一个ACK;若数据包受损,则反馈给发送端一个NAK

而发送端在发送数据包后等待接收端的反馈,根据反馈是ACK还是NAK选择进入下一个数据包的发送,或是重传原来的数据包

rdt2.0的状态机如下:

发送端

rdt_send(data)
sndpkt=make_pkt(data, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && isNAK(rcvpkt)
udt_send(sndpkt)
Wait for call from above
Wait for ACK or NAK

可以发现在构造数据包时,多引入了一个变量checksum即校验码:sndpkt=make_pkt(data, checksum)

接收端

rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt)
extract(packet, data) deliver_data(data) sndpkt=make_pkt(ACK) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && corrupt(rcvpkt)
sndpkt=make_pkt(NAK) udt_send(sndpkt)
Wait for call from below

接收到数据包时,利用notcorrupt(rcvpkt)和corrupt(rcvpkt)判断数据包受损与否

若未受损,构造ACK数据包并反馈:sndpkt=make_pkt(ACK) udt_send(sndpkt)

若受损,构造NAK数据包并反馈:sndpkt=make_pkt(NAK) udt_send(sndpkt)

1. 引入rdt2.1

1) rdt2.1的状态转移

在rdt2.0中,通过引入ACK/NAK解决了发送的数据包可能存在比特差错的问题

但是,接收端反馈的ACK/NAK数据包也可能在传输过程中出现比特差错,这就需要在接收端构造ACK/NAK数据包时也使用checksum校验码,并且在发送端对ACK/NAK数据包进行校验。

这就导致了一种情况:当发送的数据包成功抵达接收方,而接收方发送的ACK出现比特差错时,发送方需要重传原来的数据包,而接收方无法识别这是新的数据包还是原来的数据包的重传

因此需要为每个数据包标号0/1:

当发送端发送数据包0,进入等待ACK/NAK的状态;数据包0成功抵达接收端,接收端发送一个ACK并进入等待数据包1的状态;但是该ACK出现比特差错,发送端需要重传数据包0,继续等待ACK/NAK,接收端接收到数据包0,知道是重复的数据包,返回一个ACK并继续等待数据包1

故rdt2.1的状态机如下以及:

发送端

rdt_send(data)
sndpkt=make_pkt(0, data, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt))
udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)
rdt_send(data)
sndpkt=make_pkt(1, data, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt))
udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)
Wait for call 0 from above
Wait for ACK or NAK 0
Wait for call 1 from above
Wait for ACK or NAK 1

与rdt2.0相比,rdt2.1在make_pkt中新增了一个参数,值为0/1:

sndpkt=make_pkt(0, data, checksum)
sndpkt=make_pkt(1, data, checksum)

在等待ACK/NAK的状态中,当接收包损坏或为NAK时重发,只有接收包未损坏且为ACK时才进入下一数据包的发送:

corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt)
notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)

接收端

rdt_rcv(rcvpkt) && corrupt(rcvpkt)
sndpkt=make_pkt(NAK, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq1(rcvpkt)
sndpkt=make_pkt(ACK, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq0(rcvpkt)
extract(packet, data) deliver_data(data)
sndpkt=make_pkt(ACK, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && corrupt(rcvpkt)
sndpkt=make_pkt(NAK, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq0(rcvpkt)
sndpkt=make_pkt(ACK, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq1(rcvpkt)
extract(packet, data) deliver_data(data)
sndpkt=make_pkt(ACK, checksum) udt_send(sndpkt)
Wait for 0 call from below
Wait for 1 call from below

与rdt2.0相比,rdt2.1在make_pkt中增加了一个checksum:

sndpkt=make_pkt(ACK, checksum)
sndpkt=make_pkt(NAK, checksum)

在Wait for 0 call from below状态中,只有接收到未损坏且序列号为0的数据包,才会提取并分发数据并发送一个ACK,跳转到Wait for 1 call from below状态;接收到未损坏且序列号为1的数据包时,认定其为重复,不提取分发,但是发送一个ACK;接收到损坏的数据包时,发送一个NAK

2) rdt2.1的代码实例

在c语言中利用一个while循环+switch分支模拟状态机的运行,代码如下:

发送端

void sending_packets()
{// 初始化状态Sender_State currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE;int seq = 0;char *data;Packet *rcvpkt;boolean finish_send = FALSE;// get start_timeunsigned long start_time = GetTickCount();while (!finish_send){switch (currentState){case STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE:printf("STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE\n");data = rdt_send(seq);sndpkt = make_pkt(seq, PACKET_TYPE_DATA, data);udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);seq++;currentState = STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN;break;case STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN:printf("STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);if (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt)){udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)){free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE;}free(rcvpkt);break;case STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE:printf("STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE\n");data = rdt_send(seq);sndpkt = make_pkt(seq, PACKET_TYPE_DATA, data);udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);seq++;currentState = STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD;break;case STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD:printf("STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);if (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt)){udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt)){free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE;if (seq == TOTAL_PACKETS)finish_send = TRUE;}free(rcvpkt);}}
}

接收端

void receiving_packets(){Packet *rcvpkt;Packet* sndpkt;int rcv_seq = -1;// 初始化状态Receiver_State currentState = STATE_WAIT_FOR_EVEN_FROM_BELOW; while (TRUE){switch (currentState){case STATE_WAIT_FOR_EVEN_FROM_BELOW:printf("STATE_WAIT_FOR_EVEN_FROM_BELOW\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &server_addr);if (notcorrupt(rcvpkt) && is_seq_even(rcvpkt)){extract_data(rcvpkt);rcv_seq = rcvpkt->seq;sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_ACK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_ODD_FROM_BELOW;}else if (corrupt(rcvpkt)){sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_NAK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && is_seq_odd(rcvpkt)){sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_ACK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);}case STATE_WAIT_FOR_ODD_FROM_BELOW:printf("STATE_WAIT_FOR_ODD_FROM_BELOW\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &server_addr);if (notcorrupt(rcvpkt) && is_seq_odd(rcvpkt)){extract_data(rcvpkt);rcv_seq = rcvpkt->seq;sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_ACK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_EVEN_FROM_BELOW;}else if (corrupt(rcvpkt)){sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_NAK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && is_seq_even(rcvpkt)){sndpkt = make_pkt(rcv_seq, PACKET_TYPE_ACK, NULL);udt_send(sockfd, sndpkt, &server_addr);free(sndpkt);}free(rcvpkt);break;}}

3) rdt2.1的测试

实验要求我们以 数据包错误频率(Tamper rate) 为自变量,改变其值

观察 数据包总数(OverHead)有效吞吐量(Goodput) 这两个因变量与之的关系

数据包总数(OverHead)= 发送端总发包量 + 接收端总发包量,即包括正常数据包、ACK/NAK包、重传包;

有效吞吐量(Goodput) = 有效数据包数量 × 数据包大小 ÷ 数据发送总时间,其中有效数据包不包括ACK/NAK和重传包;

为了统计数据包总数,我们在库文件中引入静态变量:

static unsigned long OverHead = 0;

在每次发送数据包,即调用udt_send时,将该变量+1:

void udt_send(SOCKET sockfd, Packet *packet, struct sockaddr_in *addr)
{char *buffer = (char *)malloc(sizeof(Packet));memcpy(buffer, packet, sizeof(Packet));// 发送通知if (sendto(sockfd, buffer, sizeof(Packet), 0, (struct sockaddr *)addr, sizeof(*addr)) == SOCKET_ERROR){printf("Error code : %d\n", WSAGetLastError());printf("Sendto failed.\n");}else{printf("Sent successfully. Sequence: %d; Type:%d.\n", packet->seq, packet->type);OverHead++; // 统计OverHead}free(buffer);
}

提供获取OverHead的函数:

unsigned long getOverHead(){printf("OverHead: %d\n", OverHead);return OverHead;
}

我们以相同的手段统计数据包损坏数,并计算数据包错误频率

数据包错误频率 = 数据包损坏数 / 数据包总数

static unsigned long corruptNum = 0;
boolean corrupt(Packet *rcvpkt)
{if (rcvpkt->checksum != calculate_checksum(rcvpkt)){corruptNum++;   // 统计数据包损坏数printf("Packet corrupted!\n");return TRUE;}else{return FALSE;}
}
float calculate_tamper_rate(){float tamper_rate = corruptNum * 1.0 / OverHead;printf("Tamper Rate: %f\n", tamper_rate);return tamper_rate;
}

而对于有效吞吐量,库文件中已经有提供函数给我们直接获取,需要我们传入程序运行的始末时间:

float calculate_goodput(unsigned long start_time, unsigned long end_time)
{unsigned long long total_bytes_received = MAX_PACKET_SIZE * TOTAL_PACKETS;              // 接收到的总字节数float goodput = (float)total_bytes_received / (float)(end_time - start_time) * 1000.0f; // bytes per secondprintf("Total time elapsed: %lu ms\n", (end_time - start_time));printf("Goodput: %f B/s\n", goodput);return goodput;
}

在server.c中调用以上函数如下:

    // get start_timeunsigned long start_time = GetTickCount();while (!finish_send){/**状态机**/ }// get end_timeunsigned long end_time = GetTickCount();// calculate goodputcalculate_goodput(start_time, end_time);// get overheadgetOverHead();// get tamper ratecalculate_tamper_rate();
}

由于默认的数据包数量是200,在该条件下,前后间隔时间太短接近于0,会导致计算吞吐量得到无穷大。因此在rdt.h中修改数据包数为20000:

#define TOTAL_PACKETS 20000

先运行接收端再运行客户端,分别将输出内容重定向到文本文件中:

root@Andrew:/mnt/d/.c/computernetwork/exp3-1# ./client.exe >client.txt
root@Andrew:/mnt/d/.c/computernetwork/exp3-1# ./server.exe > server.txt

在clumsy中设定Tamper = 0.3,测试结果如下:

Total time elapsed: 1531 ms
Goodput: 13376878.000000 B/s
OverHead: 20105
Tamper Rate: 0.002835

修改Tamper的值依次为0.3, 0.5, 1, 2, 3, 5, 10, 20, 30,统计汇总到excel表格中,并绘制曲线如下:

9912a0f3794c14949d973d45ca2ce9e.png

772527f5e6443b3755427a36ecf3500.png

根据图像可以看出,数据包总数 与 数据包错误频率 之间有呈非线性关系的趋势,而有效吞吐量 与 数据包错误频率 之间呈线性关系

二、实现rdt2.2

1. 理解rdt2.2

想要理解为什么引入rdt2.2,还是得看rdt2.1在哪种场景下会比较低效:

假设连续三个数据包满足以下条件:接收端正常接收数据包,接收端返回的ACK发生错误,发送端重传的数据包发生错误

如果是rdt2.1,之后会发生:接收端返回一个NAK,之后发送端再重传一个数据包

可以发现,在上述场景中,发送端重传的数据包无论是否发生错误,对接收端来说都是没有用的。而如果该数据包损坏,接收端就得返回一个NAK,导致发送端不得不再重传一次没有用的数据包

于是rdt2.2引入一种解决方案:

不使用NAK,而是将ACK编号:接收端只有在接收到当前期待的数据包(比如数据包0)时,才会返回该序号的ACK(比如ACK0),其他情况(接收到数据包1 或 接收到受损的数据包)都会返回另一序号的ACK(比如ACK1)

因此,rdt2.2的状态机如下:

发送端

rdt_send(data)
sndpkt=make_pkt(0, data, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || isACK(rcvpkt, 1))
udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt, 0)
rdt_send(data)
sndpkt=make_pkt(1, data, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || isACK(rcvpkt, 0))
udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt, 1)
Wait for call 0 from above
Wait for ACK 0
Wait for call 1 from above
Wait for ACK 1

相比rdt2.1,rdt2.2检查ACK的函数多了一个参数,值为0/1,用于判断ACK的序号的奇偶性;并将isNAK替换为当前期待ACK序号奇偶性相反的isACK,比如,在状态Wait for ACK 0:

isACK(rcvpkt) 变为 isACK(rcvpkt, 0)
isNAK(rcvpkt) 变为 isACK(rcvpkt, 1)

接收端

rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || has_seq1(rcvpkt))
sndpkt=make_pkt(ACK, 1, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq0(rcvpkt)
extract(packet, data) deliver_data(data)
sndpkt=make_pkt(ACK, 0, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && (corrupt(rcvpkt) || has_seq0(rcvpkt))
sndpkt=make_pkt(ACK, 0, checksum) udt_send(sndpkt)
rdt_rcv(rcvpkt) && notcorrupt(rcvpkt) && has_seq1(rcvpkt)
extract(packet, data) deliver_data(data)
sndpkt=make_pkt(ACK, 1, checksum) udt_send(sndpkt)
Wait for 0 call from below
Wait for 1 call from below

相比rdt2.1,rdt2.2在状态Wait for 0 call from below时,将corrupt(rcvpkt) 和 notcorrupt(rcvpkt) && has_seq1(rcvpkt)合并为一种情况:

corrupt(rcvpkt) || has_seq1(rcvpkt)

并统一发送ACK1(make_pkt构造ACK数据包也增加了一个序号参数):

make_pkt(ACK, 1, checksum)

否则(正常接收到数据包0)发送ACK0:

make_pkt(ACK, 0, checksum)

2. rdt2.2代码实现

由于rdt2.2不需要NAK,并且将ACK编号为ACK0和ACK1

在库文件中将数据包类型(包括ACK, DATA, NAK)修改为(ACK0, DATA, ACK1),如下:

// 数据包定义
typedef enum
{// rdt 2.1// PACKET_TYPE_ACK = 1,// PACKET_TYPE_DATA = 0,// PACKET_TYPE_NAK = -1// rdt 2.2PACKET_TYPE_ACK_ODD = 1,PACKET_TYPE_DATA = 0,PACKET_TYPE_ACK_EVEN = -1
} Packet_Type;

那么就不需要原本的isACK以及isNAK,将其注释并引入isACKEven和isACKOdd判断数据包类型:

// rdt v2.1
// boolean isACK(Packet *rcvpkt)
// {
//     if (rcvpkt->type == PACKET_TYPE_ACK)
//     {
//         printf("Received ACK of %d\n", rcvpkt->seq);
//         return TRUE;
//     }
//     return FALSE;
// }
// boolean isNAK(Packet *rcvpkt)
// {
//     if (rcvpkt->type == PACKET_TYPE_NAK)
//     {
//         printf("Received NAK of %d\n", rcvpkt->seq);
//         return TRUE;
//     }//     return FALSE;
// }// rdt v2.2
boolean isACKOdd(Packet *rcvpkt)
{if (rcvpkt->type == PACKET_TYPE_ACK_ODD)  // key step{printf("Received ACK ODD of %d\n", rcvpkt->seq);return TRUE;}return FALSE;
}
boolean isACKEven(Packet *rcvpkt)
{if (rcvpkt->type == PACKET_TYPE_ACK_EVEN)  // key step{printf("Received ACK EVEN of %d\n", rcvpkt->seq);return TRUE;}return FALSE;
}

对于发送端,将状态 STATE_WAIT_ACK_NAK_EVENSTATE_WAIT_ACK_NAK_ODD 修改为 STATE_WAIT_ACK_EVENSTATE_WAIT_ACK_ODD,根据状态机模型合并两个分支(以下key step):

        switch (currentState){case STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE:printf("STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE\n");data = rdt_send(seq);sndpkt = make_pkt(seq, PACKET_TYPE_DATA, data);udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);seq++;// rdt v2.1:// currentState = STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN;// rdt v2.2:currentState = STATE_WAIT_ACK_EVEN;break;// rdt v2.1:// case STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN://     printf("STATE_WAIT_ACK_NAK_EVEN\n");//     rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);//     if (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt))//     {//         udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);//     }//     else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt))//     {//         free(sndpkt);//         currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE;//     }//     free(rcvpkt);//     break;// rdt v2.2:case STATE_WAIT_ACK_EVEN:printf("STATE_WAIT_ACK_EVEN\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);if (corrupt(rcvpkt) || isACKOdd(rcvpkt))          // key step{udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACKEven(rcvpkt))  // key step{free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE;}free(rcvpkt);break;case STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE:printf("STATE_WAIT_FOR_CALL_ODD_FROM_ABOVE\n");data = rdt_send(seq);sndpkt = make_pkt(seq, PACKET_TYPE_DATA, data);udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);seq++;// rdt v2.1// currentState = STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD;// rdt v2.2currentState = STATE_WAIT_ACK_ODD;break;// rdt v2.1// case STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD://     printf("STATE_WAIT_ACK_NAK_ODD\n");//     rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);//     if (corrupt(rcvpkt) || isNAK(rcvpkt))//     {//         udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);//     }//     else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACK(rcvpkt))//     {//         free(sndpkt);//         currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE;//         if (seq == TOTAL_PACKETS)//             finish_send = TRUE;//     }//     free(rcvpkt);// rdt v2.2case STATE_WAIT_ACK_ODD:printf("STATE_WAIT_ACK_ODD\n");rcvpkt = rdt_rcv(sockfd, &client_addr);if (corrupt(rcvpkt) || isACKEven(rcvpkt))          // key step{udt_send(sockfd, sndpkt, &client_addr);}else if (notcorrupt(rcvpkt) && isACKOdd(rcvpkt))  // key step{free(sndpkt);currentState = STATE_WAIT_FOR_CALL_EVEN_FROM_ABOVE;if (seq == TOTAL_PACKETS)finish_send = TRUE;}free(rcvpkt);}}

3. rdt2.2测试

以数据包错误率为自变量对rdt2.2进行与上述相同的测试,并与rdt2.1的结果进行比较,绘制曲线如下

c03952d33fe77a91e8c4bb899978bae.png

4e4a06d56d194518bbbd3292b6b94e4.png

可以看到,rdt2.2对比rdt2.1发送的数据包总量更少,且有效吞吐量更高,说明rdt2.2确实减少了冗余数据包的发送,相比rdt2.1更为高效

三、实现rdt3.0

这篇关于【SZU计算机网络实验】从rdt到GBN,这实验居然实现了TCP的可靠数据传输机制?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/947897

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在计算机操作系统的世界里,Linux以其卓越的稳定性和可靠性著称,成为服务器、嵌入式系统乃至个人电脑用户的首选。那么,是什么造就了Linux如此之高的稳定性呢?本文将深入解析Linux系统稳定性的几个关键因素,揭示其背后的技术哲学与实践。 1. 开源协作的力量Linux是一个开源项目,意味着任何人都可以查看、修改和贡献其源代码。这种开放性吸引了全球成千上万的开发者参与到内核的维护与优化中,形成了

python实现最简单循环神经网络(RNNs)

Recurrent Neural Networks(RNNs) 的模型: 上图中红色部分是输入向量。文本、单词、数据都是输入,在网络里都以向量的形式进行表示。 绿色部分是隐藏向量。是加工处理过程。 蓝色部分是输出向量。 python代码表示如下: rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x为输入向量,y为输出向量 RNNs神经网络由神经元组成, python

Spring中事务的传播机制

一、前言 首先事务传播机制解决了什么问题 Spring 事务传播机制是包含多个事务的方法在相互调用时,事务是如何在这些方法间传播的。 事务的传播级别有 7 个,支持当前事务的:REQUIRED、SUPPORTS、MANDATORY; 不支持当前事务的:REQUIRES_NEW、NOT_SUPPORTED、NEVER,以及嵌套事务 NESTED,其中 REQUIRED 是默认的事务传播级别。