计算机网络【Google的TCP BBR拥塞控制算法深度解析】

Google的TCP BBR拥塞控制算法深度解析
宏观背景下的BBR

慢启动、拥塞避免、快速重传、快速恢复

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说实话,这些机制完美适应了1980年代的网络特征,低带宽浅缓存队列,美好持续到了2000年代。

随后互联网大爆发,多媒体应用特别是图片,音视频类的应用促使带宽必须猛增,而摩尔定律促使存储设施趋于廉价而路由器队列缓存猛增,这便是BBR诞生的背景。

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正文之前,给出本文的图例:

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BBR的组成

bbr算法实际上非常简单,在实现上它由5部分组成:

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BBR(Bottleneck Bandwidth and Round-trip time)拥塞控制算法是由Google开发的一种现代化的TCP拥塞控制算法。与传统的TCP拥塞控制算法(如TCP Cubic)相比,BBR采用了不同的工作原理和算法策略。

BBR拥塞控制算法具有以下几个显著的优势:

  1. 高带宽利用率:BBR算法通过准确估算网络的瓶颈带宽,能够充分利用可用的带宽资源。相比传统的拥塞控制算法,如TCP Cubic,它能够更有效地利用网络带宽,提供更高的吞吐量。
  2. 低延迟:BBR算法通过实时测量往返时间(RTT)和带宽来调整发送速率,以最小化网络延迟。它能够更快地适应网络变化,并通过动态的发送速率控制来减少排队延迟,从而提供更低的端到端延迟。
  3. 公平性:BBR算法采用了公平共享带宽的策略,以避免某些连接占据过多的带宽,导致其他连接的性能下降。它能够在网络负载较高的情况下,相对公平地分配带宽资源,确保多个连接能够公正地竞争带宽。
  4. 适应性:BBR算法具有较好的自适应性,能够根据网络条件的变化进行实时调整。它能够快速响应网络的带宽和延迟变化,自动调整发送速率,以适应不同的网络环境和拥塞程度。
  5. 丢包率减少:由于BBR算法采用了基于带宽和延迟的拥塞控制策略,它能够减少网络中的拥塞和丢包情况。相比传统算法,BBR能够更好地探测和应对网络拥塞,从而减少丢包率。

a. 噪声丢包

如果是噪声丢包,在收到reordering个重复ACK后,由于bbr并不区分一个确认是ACK还是SACK引起的,所以在bbr看来,即时带宽并没有降低,可能还有所增加,所以一个数据包的丢失并不会引发什么,bbr依旧会给出一个比较大的cwnd配额,此时虽然TCP可能已经进入了Recovery状态,但bbr依旧按照自己的bw以及调整后的增益系数来计算cwnd的新值,过程中并不会受到任何TCP拥塞状态的影响。

如此一来,所有的噪声丢包就被区别开来了!bbr的宗旨是:“首先,在我的bw计算指示我发生拥塞之前,任何传统的TCP拥塞判断-丢包/时延增加,均全部失效,我并不care丢包和RTT增加”,随后brr又会说:“但是我比较care的是,RTT在一段时间内(随你怎么配,但我个人倾向于自学习)都没有达到我所采集到的最小值或者更小的值!这也许意味着着链路真的发生拥塞了!”…

b. 拥塞丢包

将a的论述反过来,我们就会得到奇妙的封闭性结论。这样,bbr不光是消除了吞吐曲线的锯齿(ssthresh所致,bbr并不使用ssthresh!),而且还消除了传统拥塞控制算法的判断滞后性问题。在cubic发现丢包进而判断为拥塞时,拥塞可能已经缓解了,但是cubic无法发现这一点。为什么?原因在于cubic在计算新的cwnd的时候,并没有把当前的网络状态(比如bw)当作参数,而只是一味的按照数学意义上的三次方程去计算,这是错误的,这不是一个正确的反馈系统的做法!

基于a和b,看到了吧,这就是新的拥塞判断机制!综合考虑丢包和RTT的增加:

b-1.如果丢包时真的发生了拥塞,那么测量的即时带宽肯定会减少,否则,丢包即拥塞就是谎言。

b-2.如果RTT增加时真的发生了拥塞,那么测量的即时带宽肯定会减少,否则,时延增加即拥塞就是谎言。

bbr测量了即时带宽,这个统一cwnd和rtt的计量,完全忽略了丢包,因此bbr的算法思想是TCP拥塞控制的正轨!事实上,丢包本就不应该作为一种拥塞的标志,它只是拥塞的表现。

拥塞控制算法(如TCP拥塞控制算法)的主要目标是通过监测丢包事件来判断网络的拥塞程度,并调整发送速率以缓解拥塞。然而,对于噪声丢包,这些算法并不会做出相应的调整,因为噪声丢包并不表示网络拥塞。因此,对于拥塞控制算法来说,区分噪声丢包和拥塞丢包是非常重要的。

的调整,因为噪声丢包并不表示网络拥塞。因此,对于拥塞控制算法来说,区分噪声丢包和拥塞丢包是非常重要的。

BBR拥塞控制算法在这方面相对于传统算法具有优势,它通过观察发送数据包的出队情况和接收确认ACK的延迟时间,估计网络的瓶颈带宽,并使用这些信息来动态调整发送速率。BBR算法在设计上能够更好地识别和应对拥塞丢包,从而提供更好的网络性能和拥塞控制。

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