文章《TCP 的那些事 | 快速重传》、《TCP 的那些事 | SACK》及《TCP的那些事 | D-SACK》讲解了TCP的快速重传机制、SACK机制以及D-SACK机制。TCP超时与重传中最重要的部分就是对一个给定连接的往返时间RTT（Round-Trip Time）的测量。由于路由器和网络流量均会变化，RTT这个时间可能经常会发生变化，如果测量出来RTT，那么发送端大致就知道需要多久进行重传，这个重传时间就是RTO（Retransmission TimeOut）。
如果Timeout时间设置的太长，重发就慢，丢了老半天才重发，没有效率，性能差；设置太短，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，更多的超时导致更多的重发。
最初的TCP规范使用低通过滤器来更新一个被平滑的RTT估计器（记为R），公式如下：
其中，α是一个推荐值为0.9的平滑因子。每次进行新测量的时候，这个被平滑的RTT将得到更新。每个新估计的90％来自前一个估计(为M)，而10%则取自新的测量（公式右边的R）。
该算法在给定这个随RTT的变化而变化的平滑因子的条件下，RFC 793推荐的重传超时时间RTO（Retransmission TimeOut）的值为：
其中，β是一个推荐值为2的时延离散因子。
但是当RTT变化范围很大时，使用上述方法无法跟上这种变化，从而引起不必要的重传：当网络已经处于饱和状态时，不必要的重传会增加网络的负载，对网络而言这就像在火上浇油一样。
因此，RFC793给出了如下的SRTT（Smoothed RTT）的计算公式：
SRTT = α * SRTT+ (1- α) * RTT
其中，α 取值在0.8 到 0.9
RTO的计算公式如下：
RTO = min（UBOUND, max （LBOUND, β * SRTT））
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
上述计算公式需要面临一个问题：RTT怎么计算？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。
1. 用第一次发数据的时间和Ack回来的时间做RTT样本值。但是对于图1（a）的情况（Ack没有及时回来，发送端进行了重传，但是后续Ack又回来了），存在计算值偏大的问题
2. 用重传时间和Ack回来的时间做RTT样本值。但是对于如图1（b）所示的情况（在重传包后不久就收到Ack）存在计算值偏小的问题
Karn's algorithm
针对RTT计算的问题，Karn's algorithm提出如下解决方法：不把重传的报文进行采样，于是就不用纠结重传和Ack之间的关系了。
但是这个方法存在的问题也很明显：如果网络突然发生剧烈变化，产生了很大的延时，但是由于之前的RTO很小，网络变动后又没有重新计算RTO，那么这个延时会导致重传之前所有的报文，网络情况本身就不好，又重传了很多报文，进而形成了恶性循环。
为了解决这个问题，Karn's algorithm算法采用了如下测量：只要重传，就将RTO翻倍。这个策略在具有高丢包率的网络环境中可以很好的平衡效率和性能。但是这个策略太死板，不能根据实际情况进行变化。
Jacobson / Karels Algorithm
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（这个也是加权平均的优点）。Jacobson / Karels Algorithm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：
SRTT = SRTT + α (RTT – SRTT)
DevRTT = (1-β)*DevRTT + β*(|RTT-SRTT|)
RTO= µ * SRTT + ∂ *DevRTT
其中，DevRTT（Deviation RTT），是SRTT和RTT的差距（加权移动平均）在Linux下，α = 0.125，β = 0.25， μ = 1，∂ = 4 ，这个算法在被用在今天的TCP协议中。
参考资料
2. TCP 的那些事儿（下）
3. 《TCP/IP详解 卷1》
4. Computing TCP's Retransmission Timer
