由于云服务对于流完成时间更加敏感,研究人员提出了很多拥塞控制机制来降低数据中心网络中的平均流完成时间。理论上,最短剩余时间优先调度策略可以实现最小的流完成时间。然而,现有的数据中心拥塞控制机制要么不能实现接近全局最优的最短剩余时间优先调度,要么难以实际部署。同时,数据中心中应用的快速发展导致其对端到端通信延迟的要求来到微秒级。因此,RDMA逐渐在数据中心网络中普及,以缓解传统软件协议栈处理速度慢造成的延迟。然而,现有的RDMA拥塞控制机制在同时实现高吞吐量和低时延方面远非最佳,部分方案还需要网络支持额外的功能。在本文中,我们分析了使用分布式传输控制协议实现接近全局最优最短剩余时间优先调度的挑战。然后提出了一种基于令牌的分布式数据中心拥塞控制机制Helm。Helm通过在接收端将动态优先级分配和基于流长的速率控制算法结合在一起,解决了这一挑战,可以在不修改交换机的情况下实现了接近全局最优的最短剩余时间优先调度。理论分析表明,Helm的性能接近于最短剩余时间优先调度。此外,大规模仿真实验结果表明,在数据中心网络中,与Homa等方案相比,Helm的平均和尾部流完成时间分别降低了 62%和75%。另外,我们研究发现数据中心网络中大多数拥塞发生在网络边缘。基于这个特征,我们提出了一种结合显式分配和迭代窗口调整的RDMA网络拥塞控制机制RCC。首先,我们提出了一种网络拥塞区分方法,将拥塞分为最后一跳拥塞和网内拥塞两种类型。然后,通过显式窗口分配机制来解决最后一跳拥塞,使发送端在一个RTT内收敛到合适的发送速率。对于网内拥塞,利用基于PID的迭代窗口调整方案,实现了快速收敛和接近零的排队时延。RCC不需要额外的网络功能支持,硬件实现开销小。实验结果表明,RCC的性能比ExpressPass、DCQCN、TIMELY和HPCC高出9～79%。