BBR算法

BBR算法

简述

bbr算法为google在2016年提出，用于改善tcp的性能，提升稳定性，降低延迟，更好地应对网络损伤。在整个算法调节周期中，bbr算法都在尽力维持最大bw和最小rtt。

对比传统的tcp算法

1. 传统算法不能区分是拥塞导致的丢包还是错误丢包，降低一半速率，浪费网络带宽

2. 传统算法会使得缓冲区膨胀，导致拥塞，进而导致rtt上升。

3. 改进传统的慢启动算法，增加起始cwnd，以指数增加cwnd上升速度

数据计算

• BW = delivered(应答了多少数据)/interval_us (应答 delivered 所用的时间)

• pacing rate() = G(当前的增益系数) * BW

• pacing rate 规定 cwnd 指示的窗口数据的数据包之间以多大的时间间隔发送出去

• cwnd = BDP(当前最大管道容量)

• BDP = max_bw * min_rtt * G

状态迁移

BBR初始状态为STARTUP，这一状态下迅速增加其发送速率以填满整个网络、网卡、缓存。当它估计管道已满时，它会进入DRAIN UP状态降低发送速度，快速的把缓存的数据发送完毕。drain up状态后，由于网络已经进行较大的数据收发，速率采样(rate sample)样本相对充足，BBR流进入ROBE_BW和PROBE_RTT。长声明周期的BBR流的绝大多数时间都在(重复）在PROBE_BW中，完全探测并利用管道的带宽以一种公平的方式，使用一个小的、有界的队列。如果流量持续发送整个min_rtt窗口，并且没有看到这一周期下的rtt数值<= min_rtt(近10s)，然后它短暂地进入PROBE_RTT以便重新探测路径的双向传播延迟（min_rtt）。退出PROBE_RTT时，如果我们估计我们达到了管道的bw上限，然后我们进入PROBE_bw；否则，我们进入STARTUP以尝试填充管道。

状态介绍

（1）STARTUP： 当连接建立时，BBR初始状态为START UP，指数增加发送速率，目的也是尽可能快的占满管道，经过三次发现投递率不再增长，说明管道被填满，开始占用buffer它进入drain up阶段（事实上此时占的是三倍带宽*延迟）

（2）DRAIN UP:这一阶段会指数降低发送速率，（相当于是startup的逆过程）将多占的2倍buffer慢慢排空

（3）PROBE BW:在drain up后，进入probe bw状态，tcp针对速率的采样信息有了一定基础，BBR改变发送速率进行带宽探测：先在一个RTT时间内增加发送速率探测最大带宽，如果RTT没有变化，后减小发送速率排空前一个RTT多发出来地包，后面6个周期使用更新后的估计带宽发包.(gain系数为:1.25 0.75 1 1 1 1)

（4）PROBE RTT:还有一个阶段是延迟探测阶段：BBR每过10秒，如果估计延迟不变，就进入延迟探测阶段，为了探测最小延迟，BBR在这段时间内发送窗口固定为4个包，即几乎不发包，占整个过程2%的时间。

START UP阶段

 

在startup阶段，发送速率会不断商上升，而后根据反馈回来的rate sample测算这一阶段速度是否相比上一次提升了25%，如果提升大于25%则认为pipe还未填满。如果小于25%，且连续三次，则认为当前pipe已满，可以进入drain up状态。

速率控制

PROBE_BW状态下，速率gain系数为:1.25 0.75 1 1 1 1，在此状态下以尝试增加增加带宽开启，如果增加后发现rtt>min_rtt则判定当前发送速度超出网络承载能力了，进入下一个增益0.75下，降低速度如果rtt<=min_rtt，则判定速度降低达到预期，而后进入下一个增益1，维持4个周期。

PROBE_BW主要是为了解决两个问题：

网络环境波动

当BDP降低时，bbr会感知到rtt增加同时会降低发送速率增益直到rtt恢复预期。当BDP升高时，由于min_rtt持续稳定bbr会周期的增加发送速率尝试提升发送速度。

均衡调配

当多个网络请求共存时，由于网络整体发送的数据量上升导致拥塞，bbr会感知到rtt增加同时会降低发送速率直到rtt恢复预期。

BBR 2.0

Google也在持续优化BBR算法，在2018年 公布的BBR 2.0研究进展中就包含了：

• 提⾼与基于丢包的拥塞算法(Reno/Cubic)的共存能⼒。降低BBR算法的抢占性，提⾼不同算法之间的 公平性。

• 减⼩排队丢包和排队时延的情况。这⾥主要根据丢包率和标记ECN⽐例来设置inflight的两个⻔限值， inflight_hi和inflight_lo。

• 加快min_rtt的收敛性，增加是将进⼊Probe_RTT模式的频率由10s设置到2.5s。

• 减⼩Probe_RTT模式带来的带宽的波动。