TCP重传机制
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TCP要保证所有的数据包都可以到达，所以，必需要有重传机制。
注意，接收端给发送端的 ack 确认只会确认最后一个连续的包，比如，发送端发了 1,2,3,4,5 一共五份数据，接收端收到了1，2，于是回ack 3，然后收到了4（注意此时3没收到），此时的TCP会怎么办？我们要知道，因为正如前面所说的，SeqNum和Ack是以字节数为单位，所以 ack 的时候，不能跳着确认，只能确认最大的连续收到的包，不然，发送端就以为之前的都收到了。
一种是不回 ack，死等3，当发送方发现收不到3的 ack 超时后，会重传3。一旦接收方收到3后，会 ack 回 4——意味着3和4都收到了。
但是，这种方式会有比较严重的问题，那就是因为要死等3，所以会导致4和5即便已经收到了，而发送方也完全不知道发生了什么事，因为没有收到 ack，所以，发送方可能会悲观地认为也丢了，所以有可能也会导致4和5的重传。
对此有两种选择：
一种是仅重传 timeout 的包。也就是第3份数据。
另一种是重传 timeout 后所有的数据，也就是第3，4，5这三份数据。
这两种方式有好也有不好。第一种会节省带宽，但是慢，第二种会快一点，但是会浪费带宽，也可能会有无用功。但总体来说都不好。因为都在等 timeout，timeout 可能会很长（在下篇会说TCP是怎么动态地计算出 timeout 的）
于是，TCP引入了一种叫 Fast Retransmit 的算法，不以时间驱动，而以数据驱动重传。也就是说，如果，包没有连续到达，就 ack 最后那个可能被丢了的包，如果发送方连续收到3次相同的 ack，就重传。Fast Retransmit 的好处是不用等超时了再重传。
比如：如果发送方发出了1，2，3，4，5份数据，第一份先到送了，于是就 ack 回2，结果2因为某些原因没收到，3到达了，仍然 ack 回2，后面的4和5都到了，也仍然 ack 回2，因为2还是没有收到，于是发送端收到了三个 ack=2 的确认，知道了2还没有到，于是就马上重传2。然后，接收端收到了2，此时因为3，4，5都收到了，于是 ack 回6。示意图如下：
Fast Retransmit 只解决了一个问题，就是 timeout 的问题，它依然面临一个艰难的选择，就是，是重传之前的一个还是重传所有的问题。对于上面的示例来说，是重传#2呢还是重传#2，#3，#4，#5呢？因为发送端并不清楚这连续的3个 ack(2) 是谁传回来的？也许是#6，#10，#20传来的，这样发送端很有可能要重传从2到20的这堆数据（这就是某些 TCP 的实际的实现）。可见，这是一把双刃剑。
这样，在发送端就可以根据回传的 SACK 来知道哪些数据到了，哪些没有到。于是就优化了 Fast Retransmit 的算法。当然，这个协议需要两边都支持。在 Linux 下，可以通过 tcp_sack 参数打开这个功能（Linux 2.4 后默认打开）。
注意1：接收方有权把已经报给发送端 SACK 里的数据给丢了。因此不能用 SACK 完全代替 ACK，ACK 仍然需要保留。
有时候接收端收到数据了，但是返回的 ACK 丢了 / 超时到达。发送端没有收到 ACK，以为丢包了，就会重传。这种重传其实是没必要的。
因此有了 Duplicate SACK ，又称 D-SACK。从上面可以看到，SACK 是一个区间数组，如果这个数组的第一个区间被 ACK 覆盖，或者被第二个区间包含，就是 D-SACK 的做法，表示收到的数据之前传过了，是重复的数据，不需再传了。
从前面的 TCP 重传机制我们知道 Timeout 的设置对于重传非常重要。
设长了，重发就慢，丢了老半天才重发，没有效率，性能差
设短了，会导致可能并没有丢就重发。于是重发的就快，会增加网络拥塞，导致更多的超时，更多的重发。
而且，这个超时时间在不同的网络的情况下，根本没有办法设置一个死的值，只能动态地设置
为了动态地设置，TCP 引入了 RTT: Round Trip Time，也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间，从而可以方便地设置 RTO (Retransmission TimeOut)，以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单，好像就是在发送端发包时记下 t0，然后接收端再把这个 ack 回来时再记一个 t1，于是 RTT = t1 – t0。没那么简单，这只是一个采样，不能代表普遍情况。
总体思路是：超时时间 = 较大权重 × 最近几次 RTT + 较小权重 + 稍远几次的 RTT
1）首先，先采样 RTT，记下最近好几次的 RTT 值。
2）然后做平滑计算 SRTT（(Smoothed RTT)。公式为：
其中的 α 取值在0.8 到 0.9之间，这个算法英文叫 Exponential weighted moving average，中文叫加权移动平均
3）开始计算 RTO。公式如下：
其中：
UBOUND 是最大的 timeout 时间，上限值
LBOUND 是最小的 timeout 时间，下限值
β 值一般在1.3到2.0之间。
但是上面的这个算法在重传的时候会出有一个终极问题——你是用第一次发数据的时间和 ACK 回来的时间做 RTT 样本值，还是用重传的时间和 ACK 回来的时间做RTT样本值？
这个问题无论你选那头都是按下葫芦起了瓢。 如下图所示：
情况（a）是 ACK 没回来，所以重传。如果你计算第一次发送和 ACK 的时间，那么，明显算大了。
情况（b）是 ACK 回来慢了，但是导致了重传，但刚重传不一会儿，之前 ACK 就回来了。如果你是算重传的时间和 ACK 回来的时间的差，就会算短了。
但是，这样一来，又会引发一个大BUG——如果在某一时间，网络闪动，突然变慢了，产生了比较大的延时，这个延时导致要重转所有的包（因为之前的RTO很小），于是，因为重转的不算，所以，RTO就不会被更新，这是一个灾难。 于是Karn算法用了一个取巧的方式——只要一发生重传，就对现有的 RTO 值翻倍（这就是所谓的 Exponential backoff），很明显，这种死规矩对于一个需要估计比较准确的RTT也不靠谱。
计算平滑RTT
计算平滑RTT和真实的差距（加权移动平均）
神一样的公式
在 Linux 下，α = 0.125，β = 0.25， μ = 1，∂ = 4。这就是算法中的“调得一手好参数”，(nobody knows why, it just works…）
另外一种更好的方式叫：Selective Acknowledgment (SACK)（参看），这种方式需要在 TCP 头里加一个 SACK 的东西，ACK 还是 Fast Retransmit 的 ACK，新增的 SACK 用于汇报已收到的数据段。参看下图：
注意2：SACK 会消费发送方的资源，试想，如果一个攻击者给数据发送方发一堆 SACK 的选项，这会导致发送方开始要重传甚至遍历已经发出的数据，这会消耗很多发送端的资源。详细的东西请参看《》
中定义的经典算法是这样的：
所以1987年的时候，搞了一个叫，这个算法的最大特点是——忽略重传，不把重传的RTT做采样（你看，你不需要去解决不存在的问题）。
前面两种算法用的都是“加权移动平均”，这种方法最大的毛病就是如果RTT有一个大的波动的话，很难被发现，因为被平滑掉了。所以，1988年，又有人推出来了一个新的算法，这个算法叫 Jacobson / Karels Algorithm（参看）。这个算法引入了最新的 RTT 的采样和平滑过的 SRTT 的差距做因子来计算。 公式如下：（其中的DevRTT是Deviation RTT的意思）
最后的这个算法在被用在今天的TCP协议中（Linux的源代码在：）。
