摘要： 随着计算机网络的飞速发展，网络拥塞控制算法的重要性日益凸显。本文深入探讨了网络拥塞控制算法的定义、主要类型，详细分析了其对计算机通讯吞吐量的积极与消极影响，并提出了一系列针对性的改进措施，旨在为网络技术的进一步发展提供理论依据与实践指导。

一、引言

在当今数字化时代，计算机网络已成为人们生活和工作不可或缺的一部分。从企业办公网络到数据中心，从移动互联网到卫星通信网络，数据流量呈爆炸式增长。网络拥塞控制算法作为保障网络高效稳定运行的关键技术，直接关系到网络的性能，尤其是计算机通讯吞吐量。深入研究网络拥塞控制算法，对提升网络服务质量具有极为重要的意义。

二、网络拥塞控制算法概述

定义

网络拥塞控制算法旨在管理和调节网络流量，防止因过多的数据流量导致网络性能恶化。当网络拥塞发生时，延迟会显著增加，数据传输的吞吐量会大幅降低，严重时甚至会使网络陷入瘫痪状态。例如，在网络购物高峰期，电商平台的大量数据交互，如果没有有效的拥塞控制，可能导致用户无法正常浏览商品、下单支付等操作。

主要类型

基于窗口的拥塞控制算法：以 TCP 协议为例，其拥塞窗口机制通过多个阶段来动态调整。在慢启动阶段，拥塞窗口以指数形式快速增长，能够迅速探测网络的可用带宽。比如，一个新建立的文件下载连接，开始时会快速增加发送数据量以确定网络能承受的速度。一旦检测到拥塞（通常依据丢包现象），便进入拥塞避免阶段，此时拥塞窗口改为线性增长。假设在一个企业内部网络中，多个员工同时下载大型文件，TCP 协议会根据网络状况适时调整窗口大小，避免过度占用网络资源导致拥塞。

基于速率的拥塞控制算法：如令牌桶算法，它设定了一个特定速率向令牌桶中放入令牌。发送数据时，每发送一定量数据就消耗相应的令牌。若桶中无令牌，则数据发送暂停。在网络视频直播服务中，服务提供商可利用令牌桶算法控制主播端的数据发送速率，确保网络不会因直播流量过大而拥塞，保障观众端的观看体验。

三、对计算机通讯吞吐量的影响

积极影响

防止网络崩溃：在大型企业网络环境中，众多员工可能同时开展多种高带宽需求的业务，如视频会议、大规模数据备份等。若无拥塞控制算法，网络极易因不堪重负而崩溃。有效的拥塞控制算法能够依据网络资源状况，合理分配带宽，确保网络的基本功能正常运行，从而维持一定的吞吐量水平。例如，一家跨国企业的全球视频会议系统，依靠拥塞控制算法，即使在多个地区同时接入大量参会人员的情况下，仍能保证会议画面和声音的基本传输，避免网络完全瘫痪。

优化资源分配：在数据中心网络里，不同业务对网络资源的需求和优先级各异。拥塞控制算法可识别并区分这些差异，将更多的带宽分配给关键业务。以金融数据中心为例，数据库查询和交易处理等关键业务的实时性和准确性要求极高，拥塞控制算法会优先保障这些业务的网络资源，提高其数据传输的吞吐量，确保金融交易的快速、稳定进行。

提高长期吞吐量：通过减少拥塞和丢包情况，数据重传的次数得以有效控制。以 TCP 协议在互联网文件传输中的应用为例，合理的拥塞窗口调整使得发送端发送的数据量与网络承载能力相适配。在长时间的大文件传输过程中，避免了因频繁重传导致的效率低下，从而提高了整体的有效数据传输量，即长期吞吐量。

消极影响

过度保守：部分基于窗口的拥塞控制算法在网络负载较轻时，可能因之前经历过拥塞而过于谨慎。例如，在一个社区网络中，晚上用户上网需求相对较低，但由于白天曾出现过拥塞，算法可能仍然限制窗口的快速增长，导致网络资源闲置，无法充分提升吞吐量，用户在浏览网页或下载小文件时也会感觉速度较慢。

延迟反馈问题：卫星通信网络由于信号传输距离遥远，反馈信息存在明显延迟。当发送端依据延迟的丢包信号调整发送策略时，网络实际状态可能已发生较大变化。比如，在卫星遥感数据传输过程中，因反馈延迟导致发送端过度降低发送速率，原本可以传输的数据量减少，造成不必要的吞吐量下降，影响数据的及时获取和分析。

不适应动态网络环境：现代移动网络中，用户的位置和网络接入条件不断变化。传统拥塞控制算法难以实时感知和适应这些变化。例如，当用户在高速移动的交通工具上使用移动网络，从 4G 切换到 5G 网络时，由于算法不能及时调整，可能导致网络连接出现短暂卡顿，吞吐量出现波动，影响用户的在线视频播放或实时游戏体验。

四、改进措施

优化算法参数

对于基于窗口的拥塞控制算法，可依据网络的具体特性和应用场景灵活调整窗口增长与减小的参数。在高带宽、低延迟的 5G 网络环境下，适当增大慢启动阶段的增长因子，可加速窗口增长，快速利用网络资源提升吞吐量。同时，在检测到拥塞后，精心调整窗口减小比例，防止因过度减小窗口而严重影响吞吐量。例如，在 5G 网络下的高清视频流媒体服务中，通过优化算法参数，可使视频加载速度更快，播放更流畅，减少卡顿现象。

结合多种反馈信息

除了传统的丢包反馈，引入链路利用率、排队延迟等网络状态信息。在网络设备中部署智能传感器，实时监测链路利用率。若链路利用率较低且仅有少量丢包，可判定网络仍有承载能力，此时适当提高发送速率。以城市智能交通网络为例，路口监控摄像头的数据传输需要稳定的网络支持。通过结合多种反馈信息的拥塞控制算法，可在保障网络稳定的同时，提高数据传输效率，确保监控画面的实时传输，为交通管理提供准确依据。

采用机器学习技术

流量预测：利用机器学习算法如长短期记忆网络（LSTM）对网络流量进行预测。分析历史流量数据与网络状态信息，预测未来流量变化趋势。在校园网络中，通过对学生日常上网行为的分析，如上课期间网络流量主要集中在教学资源访问，下课及休息时间则以娱乐社交应用流量为主，预测流量高峰时段，提前分配网络资源，保障网络吞吐量。例如，在期末考试期间，学生集中查询资料、提交作业，网络流量会出现高峰，通过流量预测可提前调配资源，避免网络拥塞，保障学生的学习任务顺利进行。

自适应调整：借助强化学习算法，让拥塞控制策略依据网络的奖励信号（如高吞吐量、低延迟等）自动优化参数。在复杂的物联网网络环境中，众多设备的通信模式复杂多变。机器学习可使拥塞控制算法持续学习和适应，提高吞吐量与网络性能。例如，在智能家居系统中，各种智能设备（如智能摄像头、智能家电等）不断进行数据交互，通过自适应调整的拥塞控制算法，可确保不同设备的数据传输顺畅，提升用户对智能家居系统的整体体验。

五、结论

网络拥塞控制算法在计算机通讯中扮演着极为关键的角色。其对计算机通讯吞吐量有着多方面的影响，既有积极的保障和提升作用，也存在一些消极因素限制了网络性能的进一步发挥。通过优化算法参数、结合多种反馈信息以及采用机器学习技术等改进措施，可以在很大程度上克服现有算法的不足，提升网络的吞吐量和整体性能。随着网络技术的不断发展，网络拥塞控制算法仍需持续研究和完善，以适应日益复杂多变的网络环境，为人们提供更加高效、稳定的网络服务。