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蚂蚁和互联网的故事

蚂蚁和互联网的故事

要不要出去找吃的,出去多少只,对蚂蚁而言,这是必须面对的问题。

出去多了,有收获还好,没收获的话,浪费“蚁力”不说,江湖险恶,还有丧命的风险。

出去少了,虽不至于“不知有汉,无论魏晋”,但错过食物,减少收成,却是很有可能的。

虽简单,却是生死攸关的问题。生存是第一需求,但食物越多并不完全等价于存活得越久。后者要求的是性价比,是消耗较少资源,收集较多食物。

蚂蚁们给出了自己的答案。

这个答案不是“蚁后坐阵指挥,决胜千里”。蚁后虽有王后的名头,却不过是一只专门负责下蛋的蚂蚁,并没有什么“政治”权力。况且,也没有蚂蚁坐在门口清点和汇报布阵情况供它决策。

每当有蚂蚁带着食物载誉而归时,便会在洞口放下食物,和守候在那里的蚂蚁碰一碰那两根“小天线”。等待的蚂蚁是否出发,踏上冒险之旅,取决于这种交流的次数和间隔的时长。

一旦出发,不找到点什么,蚂蚁是不会轻易回家的。因此,周围的食物越多,回来得越频繁,就有越多的蚂蚁集结出发;食物越少,回来的次数也少,家里的蚂蚁就自觉省点力,不出去白忙活了。当然,回来的少,也可能是壮烈牺牲了,说明外面危险,还是按兵不动的好。

没有统筹兼顾,没有上传下达,个体的机械和无知,却构成了整体的灵活与英明。

这种方式,在蚂蚁界已经运行了几百万年,恐龙在的时候,它们在;恐龙不在的时候,它们依然在。人类在的时候,它们在;人类不在的时候,诅咒它们也不在……

你以为这是在讲蚂蚁觅食,但其实是在讲 TCP通信。TCP协议能够流行、成为整个互联网的基石,很重要的一点是它解决了之前一直存在的“拥塞崩溃”问题。解决此问题的一个措施是“拥塞控制”:

拥塞控制是一种用来调整传输控制协议(TCP)连接单次发送的分组数量(单次发送量,在英文文献和程序代码中常叫做cwnd)的算法。它通过增减单次发送量逐步调整,使之逼近当前网络的承载量。

我们要在事先不知道带宽,或带宽一直变化的情况下,完成通信又避免拥塞。

TCP发送数据包,好比蚂蚁外出觅食;返回确认符,好比蚂蚁带回食物。很快返回大量确认符,意味着带宽充足,允许发送更多数据包,好比大量蚂蚁回巢,表明食物充足,要多派人手出去抢运。反之亦然。如果根本不返回,发送和外出也将停止,对应TCP的超时。

第一只外出的蚂蚁是如何决定出去而不是留下呢?这其实不难,一开始总得有一批侦查员,先出去打探打探,为后续行动收集情报。因为只是侦查,所以数量不用也不宜太多。对应的是TCP控制拥塞的另一招——慢启动,服务器通过 TCP 连接初始化一个新的单次发送量 (cwnd),将其值设置为一个系统设定的保守值。每次往返都令其翻倍(指数式增长),进而迅速向有效带宽靠拢。

一个优秀的分布式系统是没有中央节点的分布式系统。神奇的自然选择造就了蚁群,这个优秀的分布式系统。

争气的是,我们并没有“抄袭”蚂蚁,而是独立发现这一算法,并应用在TCP协议中。

1988 年,Van Jacobson 和 Michael J. Karels 撰文描述了解决这个问题的几种算法:慢启动、拥塞预防、快速重发和快速恢复。这四种算法很快被写进了 TCP 规范。事实上,正是由于这几种算法加入TCP,才让因特网在 20世纪80年代末到 90年代初流量暴增时免于大崩溃。

向两位大神致敬,也向发明TCP/IP的Vint Cerf(被誉为“互联网之父”)和Bob Kahn致敬。

蚂蚁和互联网的故事

(2005年,Vint Cerf和Bob Kahn获得小布什颁发的“总统自由勋章”)

对了,我们知道蚂蚁懂这个算法,这事本身也是很牛逼的。这是斯坦福大学教授Deborah Gordon长达30年的研究成果。没错,我们是独立提出了蚂蚁觅食的算法,但我们有什么信心能独立提出它们的更多算法?

搜“Harvester ants use interactions to regulate forager activation and availability”,看教授的研究论文。

参考资料:

http://news.stanford.edu/news/2013/may/ants-forage-evolve-051413.html

http://news.stanford.edu/news/2012/august/ants-mimic-internet-082312.html

https://priceonomics.com/the-independent-discovery-of-tcpip-by-ants/

https://www.wired.com/2013/07/what-ants-yes-know-that-we-dont-the-future-of-networking/

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8B%A5%E5%A1%9E%E6%8E%A7%E5%88%B6

https://www.ted.com/talks/deborah_gordon_digs_ants#t-965306

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