近期再写一个网络仿真器,里面參考了Max-MinFairness算法,这是一种比較理想、公平的带宽分配算法。其思路主要例如以下:首先是算法的准备,考察某一时刻的网络中全部的flow,因为每条flow都有其各个link,因此能够得到各个link上全部流经的flow,然后開始迭代,各个link都把capacity平均分给全部流经的flow,接着每条flow的速度就等于其最小link分配的带宽,然后每条link的剩余带宽就等于link的capacity减去全部流经的flow的速度的总和,再然后把link的剩余带宽作为capacity又一次进行上面的迭代,直至全部flow在迭代中获得的带宽都小于一个阈值时,算法结束,带宽分配完毕。

让我们来分析这个算法并考虑怎样加速该算法的运行速度。首先,对于一些bottleneck的link,流经其的flow早早就不能分配带宽了,因此假设发如今某个迭代中某条link可以分配的带宽已经小于阈值,那么在下一轮迭代,全部流经其的flow都不再考察,即使某些flow并非以该link为bottleneck,因此,算法结束的条件可以改为当全部flow都不再考察的时候。这样对不正确呢,让我们分析一下。以该link为bottleneck的flow自然不用说了,所谓的bottleneck就是可以获取的带宽最小的link,那么最小的link已经不能分配带宽了,该flow自然不再考察。但不是以该link作为bottleneck的flow呢,它们有更小带宽的link,可是假设该link不是你的bottleneck,已经不能分配带宽了,那就刚不用说更小带宽的link了,所以这些flow也应该不再考察。好,算法的解说和分析就到这儿了,以下就是算法的实现,笔者採用的Java语言。

public Map<Integer, List<TrafficState>> run() {
Map<Integer, List<TrafficState>> resultMap = new HashMap<Integer, List<TrafficState>>();
int current = 0;
// PrintWriter resultWriter = new PrintWriter(resultFileName);
while (current < runtime) {
List<Integer> runningFlowList = new ArrayList<Integer>();
// the first traverse,add the new flows and remove the shopped flow
for (int i = 0; i < graph.traffics.size(); i++) {
Traffic currentTraffic = graph.traffics.get(i);
int starttime = currentTraffic.start;
if (starttime <= current && !currentTraffic.isStopped) {
List<Integer> linksList = currentTraffic.links;
if (currentTraffic.totlesize == 0) {
// start a new flow
currentTraffic.totlesize = currentTraffic.flowsize;
currentTraffic.leftsize = currentTraffic.totlesize;
for (Integer linkno : linksList) {
graph.links.get(linkno).trafficList
.add(currentTraffic);
}
}
// calculate the transfer bytes in a epoch
currentTraffic.epochsize = currentTraffic.speed
* ((float) period / 1000);
currentTraffic.leftsize -= currentTraffic.epochsize; if (currentTraffic.leftsize <= 0
|| currentTraffic.end == current) {
// no more flowsize or time is up,stop it
currentTraffic.isStopped = true;
for (Integer linkno : linksList) {
graph.links.get(linkno).trafficList
.remove(currentTraffic);
}
} else
runningFlowList.add(i);
}
}
// print the measurement
if (printTimeSet.contains(current)) {
List<TrafficState> stateList = new ArrayList<TrafficState>();
for (Traffic traffic : graph.traffics) {
//not the stop flows and the start ones just now
if (!traffic.isStopped && traffic.totlesize != 0
&& traffic.speed != 0) {
TrafficState state = new TrafficState();
state.setBytes(traffic.epochsize);
state.setDestination(traffic.destination);
state.setSource(traffic.source);
state.setThruput(traffic.speed);
String pathString = traffic.source;
int lastNode = Integer.parseInt(traffic.source);
for (Integer linkno : traffic.links) {
if (lastNode == graph.links.get(linkno).source) {
pathString += ","
+ graph.links.get(linkno).target;
lastNode = graph.links.get(linkno).target;
} else {
pathString += ","
+ graph.links.get(linkno).source;
lastNode = graph.links.get(linkno).source;
}
// pathString += "," +
// graph.links.get(linkno).target;
}
state.setPathString(pathString);
state.setStarttime(traffic.start);
state.setFlowsize(traffic.flowsize);
state.setEndtime(traffic.end);
stateList.add(state);
}
}
resultMap.put(current, stateList);
}
// initialize all the links and traffics
for (Link link : graph.links) {
link.leftCapacity = link.capacity;
}
for (Traffic traffic : graph.traffics) {
traffic.speed = 0;
}
Set<Integer> finishedTrafficSet = new HashSet<Integer>();
// the second traverse,set the throughput of each flow in next
// iteration
while (finishedTrafficSet.size() < runningFlowList.size()) {
for (int i = 0; i < runningFlowList.size(); i++) {
if (!finishedTrafficSet.contains(runningFlowList.get(i))) {
Traffic currentTraffic = graph.traffics
.get(runningFlowList.get(i));
currentTraffic.increSpeed = Float.MAX_VALUE;
Link minLink = null;
for (Integer linkno : currentTraffic.links) {
Link currentLink = graph.links.get(linkno);
int existFlowNum = 0;// the number of exist flows
for (Traffic traffic : currentLink.trafficList) {
if (traffic.increSpeed != 0
|| traffic.speed == 0) {
existFlowNum++;
}
}
float currentLinkSpeed = (float) currentLink.leftCapacity
/ (float) existFlowNum;
if (currentLinkSpeed < currentTraffic.increSpeed) {
currentTraffic.increSpeed = currentLinkSpeed;
minLink = currentLink;
}
}
if (currentTraffic.increSpeed > 5)
currentTraffic.speed += currentTraffic.increSpeed;
else {
currentTraffic.increSpeed = 0;
if (minLink != null) {
for (Traffic traffic : minLink.trafficList) {
traffic.increSpeed = 0;
finishedTrafficSet.add(graph.traffics
.indexOf(traffic));
}
} else
finishedTrafficSet.add(runningFlowList.get(i));
}
}
}
// link left capacity decrease the traffic increase throughput
for (Link link : graph.links) {
for (Traffic traffic : link.trafficList) {
link.leftCapacity -= traffic.increSpeed;
}
}
}
current += period;
}
// resultWriter.close();
return resultMap;
}

Max-Min Fairness带宽分配算法的更多相关文章

  1. 关于STL库中的max min swap

    嗯...   不得不说c++中的STL库是一个神奇的东西   可以使你的代码显得更加简洁....   今天就只讲STL中的三个鬼畜:   max       min       swap   具体操作 ...

  2. TLFS 内存分配算法详解

    文章目录 1. DSA 背景介绍 1.1 mmheap 1.2 mmblk 2. TLFS 原理 2.1 存储结构 2.2 内存池初始化 2.3 free 2.4 malloc 参考资料 1. DSA ...

  3. webrtc中的带宽自适应算法

    转自:http://www.xuebuyuan.com/1248366.html webrtc中的带宽自适应算法分为两种: 1, 发端带宽控制, 原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽,在 ...

  4. 6.组函数(avg(),sum(),max(),min(),count())、多行函数,分组数据(group by,求各部门的平均工资),分组过滤(having和where),sql优化

     1组函数 avg(),sum(),max(),min(),count()案例: selectavg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal),count(sal) from ...

  5. 从集合中查找最值得方法——max(),min(),nlargest(),nsmallest()

    从集合中查找最值得方法有很多,常用的方法有max(),min(),nlargest(),nsmallest()等. 一.max()和min() 1.1 入门用法 直接使用max(),min(),返回可 ...

  6. day12 max min zip 用法

    max min ,查看最大值,最小值 基础玩法 l = [1,2,3,4,5] print(max(l)) print(min(l)) 高端玩法 默认字典的取值是key的比较 age_dic={'al ...

  7. max,min,Zip函数(十一)

    zip函数,拉链,传两个有序的参数,将他们一一对应为元祖形式 max,min比较默认比较一个元素,处理的是可迭代对象,相当于for循环取出每个元素进行比较,注意:不同类型之间不可比较 #!/usr/b ...

  8. group by与avg(),max(),min(),sum()函数的关系

    数据库表: create table pay_report(     rdate varchar(8),     --日期     region_id varchar(4),    --地市      ...

  9. Kafka集群副本分配算法解析

    副本分配算法如下: 将所有N Broker和待分配的i个Partition排序. 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上. 将第i个Partition的第j个副本分配到第 ...

随机推荐

  1. MyBatis学习总结(13)——Mybatis查询之resultMap和resultType区别

    MyBatis的每一个查询映射的返回类型都是ResultMap,只是当我们提供的返回类型属性是resultType的时候,MyBatis对自动的给我们把对应的值赋给resultType所指定对象的属性 ...

  2. ORACLE使用WITH AS和HINT MATERIALIZE优化SQL解决FILTER效率低下

     在做项目的过程中,一个页面使用类似例如以下的SQL查询数据.为了保密和使用方便,我把项目中有关的表名和字段替换使用ORACLE数据库中的系统表和字段. 在我所做的项目中.类似ALL_TABLES ...

  3. 开源企业IM-免费企业即时通讯-ENTBOOST V2014.177 Windows版本号正式公布

    ENTBOOST,VERSION 2014.177 LINUX 版本号公布.主要添加Android安卓手机开发接口.企业IM接口,JQUERY开发接口,PCclient部分BUG修正: 下版本号更新时 ...

  4. 网络IO

    1.前言 在网络编程中,阻塞.非阻塞.同步.异步经常被提到.unix网络编程第一卷第六章专门讨论五种不同的IO模型,Stevens讲的非常详细,我记得去年看第一遍时候,似懂非懂,没有深入理解.网上有详 ...

  5. 使用stringstream进行类型转换与字符串分割

    C++标准库中的<sstream>提供了比ANSI C的<stdio.h>更高级的一些功能,即单纯性.类型安全和可扩展性. 如果你已习惯了<stdio.h>风格的转 ...

  6. 介绍linux设备驱动编程

    目前,Linux软件工程师大致可分为两个层次: (1)Linux应用软件工程师(Application Software Engineer):       主要利用C库函数和Linux API进行应用 ...

  7. error app/styles/components/iconfont.scss (Line 12: Invalid GBK character "\xE5")

    因为要用到iconfont,引入iconfont到sass文件后,出现编译sass文件错误,如下截图: 解决方法:在顶部设置编码格式 @charset "utf-8"; 编译成功!

  8. squeeze() 函数——MATLAB

    B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行 ...

  9. 12.1、USB驱动——描述符、URB、管道

    大家常说,一个设备通常有多个配置,配置通常有多个接口,接口通常有多个端点.接口代表逻辑上的设备,比如声卡分为 录音和播放.访问设备时,访问的是某个接口(逻辑设备).除了端点0之外,每个端点只支持一个传 ...

  10. Activex调试以及m_hWnd为空 解决办法

    1. 点击[开始]->[运行] 命令:regedit.2. 定位到HKEY_LOCALMACHINE -> SOFTWARE -> Microsoft -> Internet ...