SIP信令過載控制算法優化研究

史 建，毛新農，金東方，劉邦魁

（中國電子科技集團公司第三十研究所，成都 610000）

在使用UDP等無連接的傳輸協議的SIP網絡進行報文發送時，出現丟包后，SIP設計了對應的重傳機制。但是當重傳的請求較多時，會導致網絡的阻塞，降低網絡的性能。本文將設計一種隨機優化算法來避免網絡性能的降低，對網絡過載進行優化。

1 SIP交互介紹

SIP（Session Initiation Protocol，會話初始協議）是一種應用層協議，在各種多媒體應用中維護各種會話，是諸如在線電話等應用的基礎。在一般的SIP交互中，用戶代理發出一個報文后申請建立一個會話；SIP代理服務器接到請求后轉發報文、檢查參數并且返回對應的信息，并維護會話通道的有效。一般而言，代理服務器需要接收至少7次報文，SIP協議類似于HTTP協議，可以提高應用服務的開發效率。

SIP 的一個重要特點是它不定義要建立的會話的類型，而只定義應該如何管理會話。有了這種靈活性，也就意味著SIP可以用于眾多應用和服務中，包括交互式游戲、音樂和視頻點播以及語音、視頻和 Web 會議。SIP消息是基于文本的，因而易于讀取和調試。同時針對SIP建立新的應用服務更加簡單，對于設計人員而言也更加直觀。SIP如同電子郵件客戶機一樣重用 MIME 類型描述，因此與會話相關的應用程序可以自動啟動。SIP 重用幾個現有的比較成熟的 Internet 服務和協議，如 DNS、RTP、RSVP等。不必再引入新服務對 SIP 基礎設施提供支持，因為該基礎設施很多部分已經到位或現成可用。

2 過載控制算法優化

在SIP網絡中，代理服務器對各類SIP消息及數據進行轉發，承載了較大的壓力。隨著網絡負載的上升，代理服務器出現報文丟失的概率會增加，而這種情況又會引發SIP的重傳機制，導致更大的網絡阻塞，甚至影響整個網絡的服務。

為了解決這種問題，一般的處理辦法是使用503（Service Unavailable）報文返回給發送端，503報本代表服務端不可用，客戶端收到該報文后一般會阻止發送端重傳報文。通過這種方式雖然能夠降低網絡的負載，但這樣也會引起服務波動較為劇烈的情況出現，引發應用中斷，導致服務性能的波動較大。本文針對該問題設計一種隨機優化算法來平滑報文過載的處理效率，改善網絡的性能。

隨機優化算法的核心思想是在代理服務器上設置兩個緩沖隊列。Tmax和Tmin代表隊列的緩沖能力。而當數據達到代理服務器時，根據計算得到隊列的長度Q，根據當前的Q來判斷拒絕服務的概率P，如果P大于一定的值，則返回503報文，拒絕進行服務。當有新的數據包達到后，如果Q小于Tmin，代表服務器目前處于正常狀態，可以進行服務，從而將數據插入到緩沖隊列，等到轉發。而當Q大于Tmax時，代表服務器已經處于過載狀態，此時直接拒絕服務。而當Q位于Tmax和Tmin之間時，按照下式進行概率P的計算：

為了能夠平滑隊列的移動窗口，設置Q=Q（1-w）+wq。w是加權系數，用于動態調整隊列的長度。通過設置w參數，可以有效的對隊列進行平滑，改善網絡效率。P0為初始的概率大小，也就是當Q=Tmin的概率大小。算法的效率同Tmax和Tmin兩個參數也有一定的關系，Tmax較大則需要服務器提供較大的緩沖資源，而如果該值較小則可能導致過多報文被拒絕，最終降低服務的性能。Tmin較小的時候一旦報文到達服務器，則需要進行隨機概率的判斷，需要耗費一定的計算資源。而如果該值較大，緩沖隊列需要更多的存儲資源來提供服務。程序實現核心代碼如圖1所示：

圖1 核心算法代碼

當報文請求到達服務器后，根據當前的隊列情況進行判斷，如果隊列已經滿了，則拒絕該報文的服務，如果隊列相對空閑，則將報文加入處理隊列。如果隊列不為空，則計算拒絕的概率，根據計算得到的概率選擇不同的服務方式。

3 仿真分析

為對算法進行仿真，設置緩沖長度為100，將w的取值變為0.7，同時取P0為1.6，Tmax=80，Tmin=25。在n為1000個節點的網絡下進行仿真。為對比結果，采用堵塞時直接返回503報文的方式進行對比。可以看到在對任意單位時間的阻塞進行仿真以后，在隨機優化算法下阻塞狀態平均持續時間大概為0.09秒，而非阻塞狀態下的平均持續時間為0.26秒，連接較為穩定。而在進入阻塞狀態后，當報文數降到42后，SIP得以恢復，吞吐量有了明顯的改善。整個網絡的平均拒絕率為0.081，有效的提高了網絡的服務率。

改變Tmax=100，Tmin=15。在n為1000個節點的網絡下進行仿真。可以看到在對任意單位時間的阻塞進行仿真以后，在增加隊列長度的情況下下阻塞狀態平均持續時間大概為0.07秒，而非阻塞狀態下的平均持續時間為0.34秒，連接較為穩定。而在進入阻塞狀態后，當報文數降到50后，SIP得以恢復，吞吐量有了明顯的改善。整個網絡的平均拒絕率為0.061，有效的提高了網絡的服務率。但是網絡的資源的占比有了16%的上升。通過設置不同的緩沖隊列參數可以有效的對網絡的情況進行優化。不同參數設置下系統負載率和網絡時延的對比如下：

圖2 不同參數下網絡延時與負載率關系圖

如圖2所示，隨著隊列長度的不同，系統的表現有一定的差異，而且同緩沖隊列的長度相比系統的性能提升并非成正比增長，而是在Tmax與Tmin之間得到平衡。

為分析不同的P0參數對網絡性能的影響，并且為了比較原有算法和優化后的算法在不同隊列長度下的對比，本文使用不同的參數值進行仿真，得到下圖的仿真結果圖：

圖3 不同初始概率及算法對比效果圖

左圖是在不同的初始概率P0下，算法占用緩存與概率密度的關系圖。可以看到初始概率較大的情況下，占用緩存的分布較為平緩。根據概率密度分布可以算出，測試評價拒絕服務的概率大概為P=0.085。對于加權系數w進行仿真后發現，當w過小時，隊列增長較緩，負載率很難有效控制。而當w較大時，隊列增加較快，可能導致資源浪費，當w取值范圍在[0.4，0.8]之間時系統的穩定性較好。

右圖對比了優化后的算法，在不同的緩沖隊列下負載率的變化。可以看到隨著緩存隊列長度的增加，隨機優化算法的表現要優于原算法，隨著緩存長度的增加，優化效果的表現越來越好。

4 結束語

本文分析了SIP網絡出現擁塞的原因，由于代理服務器在丟失報文后會引發SIP的重傳服務，而在網絡擁堵的情況下，報文的重傳可能導致網絡的進一步擁堵。本文針對這種情況提出了一種基于隊列的緩沖隨機優化算法，來提升網絡的性能。通過緩沖隊列的設置，根據隊列的資源使用情況，使用隨機算法來決定是否拒絕服務，從而達到穩定網絡的服務效率，提升網絡性能的目的。通過對優化后的算法進行仿真，驗證了該算法的有效性。