TCP BBR算法学习笔记(1)

(本篇文章主要是给自己以后看,协助记忆,不会过于在意菜鸟读者是否能够完全读懂)

TCP BBR的ACM论文中,开篇就引入了图1,以此来说明BBR算法的切入点:

  • 为何当前基于丢包探测的TCP拥塞控制算法还有优化空间?
  • BBR算法的优化极限在哪儿?
TCP BBR算法学习笔记(1)_第1张图片
图1

为了理解这张图花了我整整一个晚上的时间,它使我重新审视了所有基础概念,而我以下的讨论对于TCP定义的RTT、带宽、Inflight data都作了简化,从而使讨论更易于满足物理直觉,但又不影响最终结论。

为了便于讨论,先引入形式符号。当我们使用TCP从A端到B端传输数据时,A与B间的网络链路是复杂的并且是动态变化的,但我们可以把A到B的网络想象成一段黑盒链路,这条链路有以下物理属性:

  • RTprop:光信号从A端到B端的最小时延(其实是2倍时延,因为是一个来回,但不影响讨论),这取决于物理距离
  • BtlBw:在A到B的链路中,它的带宽取决于最慢的那段链路的带宽,称为瓶颈带宽,可以想象为光纤的粗细
  • BtlBufSize:在A到B的链路中,每个路由器都有自己的缓存,这些缓存的容量之和,称为瓶颈缓存大小
  • BDP:整条物理链路(不含路由器缓存)所能储藏的比特数据之和,BDP = BtlBw * RTprop

仅有物理属性还不够,在实际应用中我们最关心的是TCP链接的两个真实属性:

  • T(时延):数据从A到B的实际时延,对应于图中的round-trip time(其实是单程的trip time,2倍即为RTT,不影响讨论)
  • R(带宽):数据的实际传输带宽,对应于图中的delivery rate(并非严格对应,与T一样做了等效简化)

我再啰嗦一句:TCP BBR协议定义的带宽(delivery rate)与我们的直觉不一样,它的定义是:

带宽 = 数据量/从发送出去至收到ACK的时长

而我们的直觉是:数据穿过网线的速度

为了利于的直觉想象,本文使用T来代替RTT,使用R来代替delivery rate,下文的所有概念也一样作为简化,请注意!

此外,为了定量分析T与R,再引入一个概念:

  • D:已经从A发出但未被B收到的数据(对应于inflight data,我故意修改了它的原始定义——A已经发出但未收到B返回的ACK的数据——是为了直觉想象,不影响结论)

有了以上定义,很自然就有了以下3个式子:

  • T >= RTprop,即实际时延总是大于等于最小时延
  • R <= BtlBw,即实际带宽总是小于等于瓶颈带宽
  • R = D/T

由以上3式可得:

  1. T/S >= 1/BtlBw
  2. R/S <= 1/RTprop

1,2两式就是图中两个斜率(slope)的由来。

有了上面的讨论,就可以较为轻松地理解上半图与下半图的物理意义了:

上半图

  • 当链路上正在传输的比特数据未超过整条链路的物理容量(BDP)之前,传输时延的极限就是RTprop,对应上半图中蓝色的横线
  • 当数据塞满了整条链路的物理容量后,路由器开始启用缓存来存储比特数据,这相当于拉长了整个链路,造成传输时延开始变大,偏离了物理极限RTprop,于是有了slope = 1/BtlBw那条绿色斜线
  • 当路由器的缓存填满后(BDP+BtlBufSize),整条链路开始丢数据,1/BtlBw斜线消失,对应于上半图中红点虚线

下半图

  • 当链路上正在传输的比特数据未超过整条链路的物理容量(BDP)之前,在B端观察到的数据带宽是逐渐往上涨的,这个带宽的上涨速率由5式确定,即slope = 1/RTprop,对应下半图中蓝色斜线
  • 当数据塞满了整条链路的物理容量后,路由器开始启用缓存来存储比特数据,但不影响B端观察到的带宽,这个带宽的极限就是BtlBw,对应于图中那条绿色的BtlBw横线
  • 当路由器的缓存填满后(BDP+BtlBufSize),整条链路开始丢数据,但B端观察到的带宽极限还是BtlBw,对应于下半图中红点虚线

由此就可以解答这两个问题了:

  • 为何当前基于丢包探测的TCP拥塞控制算法还有优化空间?

因为基于丢包探测的算法总会使inflight的数据量达到BDP+BtlBufSize这个状态,在现代的路由器中由于缓存很大,相当于把物理链路人为的拉长了,使数据传输的延时变大,即RTT变大。

  • BBR算法的优化极限在哪儿?

BBR算法不再基于丢包探测,而是努力去估算BDP和RTprop,从而使RTT向它的物理极限RTprop靠近,从而减少传输时延,达到提速TCP的目的。

那么BBR与丢包探测算法的共同点在哪里?——它们都试图使链路的带宽趋于它的物理极限:BtlBw。

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