近年来,伴随着新型网络架构（如4G LTE网络、时变的5G蜂窝网络和超高带宽的Wi Fi6网络）的部署,网络传输能力得到大幅度提升。与此同时,多样化的网络应用（如AR/VR、Io T、网络直播、视频会议等）呈井喷之势,对端到端的数据传输提出了更高要求。然而,传统传输协议主要针对早期有线网络和文件传输类应用而设计,在新的网络背景下常造成数据传输性能瓶颈。针对当前传输协议与网络环境、应用模式失配的问题,本文首先从优化现有TCP拥塞控制算法的角度出发,针对BBR算法在非稳定链路下失速的问题,提出了链路状态自适应的前景流传输算法;针对LEDBAT算法在高时延有损网络环境下难以有效探测链路空闲带宽的问题,提出了提高空闲链路利用率的背景流传输算法。紧接着,围绕当前TCP拥塞控制机制存在的非场景自适应、新算法部署难等问题,对拥塞控制框架进行重构,使原本僵化在网络协议栈内部的拥塞控制机制转变为一种灵活的服务模式,从而提供更高效、便捷的数据传输服务。最后,针对网络流在Wi Fi场景下面临的排队时延过高、带宽分配不公平等问题,设计了兼顾低时延与公平性的主动队列管理算法,从而解决无线AP侧的网络拥塞问题。概括起来,本文主要贡献如下:（1）链路状态自适应的前景流传输算法TCP-Twins。Google提出的BBR算法在稳定链路下能显著降低时延并充分利用链路带宽,解决了传统TCP拥塞控制算法（如Reno、Cubic等）存在的缓冲区膨胀、链路利用率低下等诸多弊端。然而,我们在实测中发现:BBR在时延抖动较大的链路上性能极不稳定,甚至面临吞吐量“坍塌”问题。本文对上述问题进行了实验验证与分析,并在BBR基础上开发了TCP-Twins算法。该算法能自动探测链路抖动程度,并根据链路稳定状况采用不同的拥塞窗口调节策略,从而实现“以动制动,应势而变”。仿真实验结果表明,TCP-Twins算法在诸多网络场景下都能取得更优的数据传输效果,在非稳定链路上相对于BBR算法能获得1.5～16.3倍的吞吐量提升,同时能将端到端时延控制在预期范围内。（2）提高空闲链路利用率的背景流传输算法TELPCC。在带宽资源有限的场景下,对部分实时性要求不高的应用（如文件备份、软件更新等）采用优先级较低的背景流传输算法能有效提升整体用户体验。然而,已有背景流传输算法（如LEDBAT）主要为低时延且无损的有线网络而设计,在高延迟有损的无线网络环境下面临收敛慢、空闲链路利用率低等问题。鉴于此,本文提出了一种基于动态增益因子的背景流传输算法TELPCC,该算法在增强背景流传输算法“快进快退”特性的同时,能充分利用链路闲置带宽。仿真和实测结果均表明,TELPCC算法在保持低优先级特性的同时,能将LEDBAT的空闲链路利用率提升高达3.7倍。（3）面向弹性传输的拥塞控制即服务平台Caa S。未来网络传输协议必须能适应日益复杂的网络环境与灵活多变的应用需求。然而,当前拥塞控制算法被固化在网络协议栈内部,严重阻碍了新算法的及时部署,更无法自适应多样化的网络环境与应用需求。为解决传统拥塞控制机制存在的非动态适应性、新算法部署难等问题,本文通过解耦拥塞控制与网络协议栈,提出并实现了拥塞控制即服务（Congestion Control as a Service,Caa S）平台。该系统能根据网络环境和应用需求自动为用户适配最佳的拥塞控制算法,同时加速新算法模型的部署与迭代。仿真和实测结果均表明,Caa S系统相对于传统拥塞控制机制具有更高的效率与更好的灵活性。（4）低时延且区分服务的公平路由队列管理算法Phantom Q。我们在校园环境下部署Caa S系统时发现,目前被广泛使用的无线AP由于内置了过大的缓存且缺乏高效的队列管理算法,常造成过高的网络时延和带宽分配不公平等问题。且该问题难以通过上述端到端的TCP拥塞控制方案予以解决,因此本文进一步设计并实现了能同时满足低时延、公平分配带宽且区分服务的路由队列管理算法Phantom Q。仿真实验结果表明,Phantom Q算法在实现带宽分配公平性的同时,能将流完成时间缩短26.4%～43.1%。