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：
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。
正文之前，给出本文的图例：
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：
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。