数据中心 incast，广域网拥塞，内存墙都是一类问题。

我接触 incast 很久了，大多是帮忙查问题，也解过几例。

我记得有一次在业务几乎总是(在统计学上，几乎和总是属同义强调) tail latency 很大时，我建议在 sender 方加一个 0～rtt/2 的随机 delay，果然就缓解了。我尝试把这个方案 “永久” 化。

我觉得无论 clos 还是 leaf-spine 都太正则，它们是问题的原因而不是解法，特别在 mapreduce 场景，正则拓扑往往引发全局同步，所有服务器在 10ns 粒度同时发送数据，经过几乎等长的光纤同时到达 tor，剩下的交给 buffer 和时间，这就是 incast。

也因此，我建议插入随机时延。随机几乎是万金油，当你没有办法时，就想想随机。

但何必绕这么个圈子呢？先同步，再打乱？谁说下面的拓扑不合适呢：
我知道 mesh 不该那样，我是故意的。光纤随机长度，汇聚 sw 下直接挂服务器，乱七八糟互联，都是些不负责任的拓扑，但都能缓解 incast，核心在于都引入了随机，至于它带来的混乱问题，就看和 incast 相比孰轻孰重了。

简单计算，信号 10ns 可传输 2m，40Gbps 交换机为例，报文间隔 200ns 即可避免拥塞，服务器只要有 0～20m 随机长度差即可缓解大部分 incast，这很容易。带宽越高，要求随机长度差越小，实施越容易。这只是开始。

站在这视角上升，然后往下看，就看到了 cpu 的内存墙。核越多，内存显得越慢，本质还是拥塞，好像多条流穿越一个瓶颈，受制于带宽。

只要涉及通信，那么 rtt 的开销就必不可少，而 rtt = 处理时延 + 传播时延 + 排队时延。传播时延只能减少距离来降低，cdn，内存离核越来越近，都在干这事。而处理时延受限于自身跟别人无关，一会儿说，排队时延比较有趣，先说它。

信道容量有限，需要通信方同步，同步是对通信信道达成共识的过程，因此排队时延是一种同步时延，通信量随通信方指数增长，而带宽却不能。cdn 卸载了骨干流量，但回源流量还在，前端总线越来越堵，加带宽也没法弥补，干脆处理核独享内存控制器，但只要内存本身还共享，问题就没解决。

回来说处理时延，处理时延也是种同步时延，即通信双方能力的同步，最终对木桶达成共识，效率取决于弱者。像 cpu 和内存，本就是两类东西，几乎可以肯定内存一定不比 cpu 快，否则二者就会反转，你快你算吧，至少能加速存内计算的普及。

综上，无论数据中心，广域网，还是 cpu 和内存，问题都围绕三个 rtt 组分：一方快另一方慢；距离太远；带宽太小而拥塞。解决这些问题的方法也一致：拉近距离，要么独享，要么错开。
L1/L2 cache 和 cdn 一样，但问题也和 cdn 一样，只是被小时延放大了问题尺度。这些都是细枝末节。

周五早上问 chatgpt “能不能随机化服务器光纤长度来缓解 incast”，chatgpt 说能，但不好，教我 “要用拥塞控制，流控和 buffer 来解决问题“，我一看这些就烦，这不都是经理们天天瞎咧咧的吗，瞎 JB 卷，结果这些恰是问题的原因而不是方案，我发了个朋友圈，把 cu 口去了：

问行不行就是行，问好不好就是不好。就算编程的人都知道尽量别动共享变量，避开同步，要异步，要percpu，怎么到了网络这里就开始天天瞎扯拥塞控制而不是异步避免拥塞，同样在处理器访存时那么多核心一起访问内存，内存墙越来越高后瞎折腾 L2/L3 cache 而不是搞独占和错峰，都 TMD 治标不治本且越搞越复杂好吗，一回事的解法也是一回事，三层架构和叶脊都太正则了，这不明显去硬碰同步的吗，路边摊小贩都知道摆一路而不是摆一排，公务员和经理都知道错峰上班，一帮工人一起挤着打卡堵了不是活该？就不能不规定准点上班？谁规定汇聚设备下不能挂服务器了，让你们错开为你们好，总有 SB 瞎怼挑毛病。当然，为了卷绩效的话你说什么都对。

多跟编程的学学，避开共享，避开同步，放之四海而皆准。编程的时候知道，不编就忘了？同步就是峰谷落差太大，集中力量闯大祸。所有人一起跺脚的频率和桥匹配，能把桥振塌，所有流量一起到，能把 buffer 干爆，所有处理核一起 spin，能把板子烧了。

尝试一下如何从根本上解决问题，而不是 “尽可能缩短时间”，后者毕竟只是缓解而不是解决。根本方案就是消除数据通信。这会儿从 cpu 说起。

最初，cpu 是数据面核心，所有数据都要送往 cpu。冯诺依曼存结构，cpu 负责计算，内存负责存储，两者之间必然要通信。于是计算，存储，通信三大件儿，各按自身规律独立发展。但随着单一功能外设(我关注网卡)快速发展，cpu 很快成了慢速设备，更别提内存了。事实上，cpu 大多也是被内存拖累， 访存时间太慢，但无论如何，冯诺依曼结构决定了 cpu 和内存只能共荣辱。

cpu 成了控制面，不再被寄希望于干重活。Linux 内核被认为不是千万并发的方案，而是问题所在，大家想方设法 bypass kernel，bypass cpu，kernel 和 cpu 在高性能网络领域被认为很 low。

事实上，不是 cpu low，高性能网卡毕竟功能相对单一，携带大量 offloading engine，比 cpu 更快处理网络报文理所当然，但当它们遇到甚至 1.6Tbps 时，也会逐渐吃力，你看，它们和 cpu + 内存没有本质区别。

问题不在 cpu，问题在冯诺依曼结构根本上是个网络通信结构，统计复用的带宽同步争抢问题是固有的，再大带宽也挡不住概率性突发。

如果倒转视角，把 cpu 当作控制面而不再是 “中央(数据)处理” 器，而以内存为 “中央”，并在内存的存储颗粒间嵌入计算单元(摩尔定律允许这么做)，cpu 只负责将 “代码” 发给内存，内存自己进行计算和存储，就打破了冯诺依曼结构，消除了数据通信时对内存带宽的同步争抢：

mapreduce 网络传输也可以这么玩，举一例，不要将片段扇入到一个节点再，一边走一边拼接，走到底也拼完了，以数据本身为中心而不是以数据传输为中心，过交换机的时候一定是一份大数据，而不是多份小数据，只有一条流显然就消除了同步访问，更容易做流控：

无意同步，却全局同步，有意同步，以合作代替争抢，这很辩证。

性能问题就是时间问题，时间问题的根源在等待资源，无论网络传输还是 cpu 内存传输都一样。最终所有问题归根结底就是多路复用问题，而多路复用则分为统计复用和非统计复用(如时分复用)，区别在于统计复用会因个体异常拉偏均值，比如 tail latency.

当我们说 “系统性能差” 时，一定是在抱怨时间太久，但真实的 “系统” 性能差一定不针对个体，它一定是全局的。系统性能差几乎一定是资源不足，剩下的就是使用资源的方式了，由于统计复用个体会拉偏整体，“要异步使用资源，而不是同步使用”，也就是本文的主旨。

说一万次了，buffer 不属于系统资源，带宽才是。

浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。