周六，由于要赶一个月底的Deadline，因此选择了在家VPN加班，大半夜就爬起来跑用例，抓数据……自然也就没有时间写文章和外出耍了，不过利用周日的午夜时间（不要问我为什么可以连续24小时不睡觉，因为我觉得吃饭睡觉是负担），我决定把工作上的事情先放下，还是要把每周至少一文补上，这已经成了习惯。由于上周实在太忙乱，所以自然根本没有更多的时间去思考一些“与工作无关且深入”的东西，我指的与工作无关并非意味着与IT，与互联网无关，只是意味着不是目前我在做的。比如在两年前，VPN，PKI这些是与工作有关的，而现在就成了与工作无关的，古代希腊罗马史一直都是与工作无关的，直到我进了罗马历史研究相关的领域去领薪资，直白点说，老板不为之给我支付薪水的，都算是工作无关的东西。玩转与思考这些东西是比较放得开的，不需要对谁负责，没有压力，没有KPI，没有Deadline，完全自由的心态对待之，说不定真的很容易获得真知。

我认识一个草根鼓手朋友，玩转爵士鼓的水准远高于那些所谓的专业鼓手，自然带有一种侠客之风传道授业解惑，鼓槌随心所欲地挥舞在他自己的心中，没有任何负担和障碍，任何的节奏都可以一气呵成，从来不打重复鼓点，那叫一个帅！然而他并非专业考级出来的，是拜师出来后自己摸索的。
       

要兴趣去自然挥洒，而不是迫于压力去应对。
       

我也是鼓手，但我打的不是爵士鼓，我是鼓噪者，技术的鼓噪者。本文与TCP BBR算法相关。

0. 说明

BBR热了一段时间后终于回归了理性，这显然要比过热地炒作要好很多。这显然也是我所期望的。
       

本文的内容主要解释一些关于BBR的细节问题。这些问题一般人可能不会关注，但是针对这些问题仔细思考的话，会得到很多有用的东西。在解释这些问题时，我依然倾向于使用图解的方式，但这一次我不再使用Wireshark的tcptrace图了，而是使用时序图的方式，因为这种时序图既然能够令人一目了然地解释TCP三次握手，四次分手，TIME-WAIT等，那它自然也能解释更复杂的机制，比如说拥塞控制。

1. 延迟ACK以及ACK丢失并不会影响TCP的传输速率

在大的时间尺度上看，延迟ACK以及ACK丢失并不会对速率造成任何影响，比如一个文件4个TCP段正好发完，即便前面几个ACK全部丢失，只有最后一个到达，那它的传输总时间也是不变的。
       

但是在细微的时间段内，由于延迟ACK或者ACK丢失带来的时间偏差却是不可忽略的。
       

首先我们再次看一下BBR是如何测量即时速率的。测量即时速率需要做一个除法，分子是一段时间内成功到达对端的数据包总量，分母就是这段时间。BBR会在每收到一次ACK的时候测量一次即时速率。计算需要的数据分别在数据传输和数据被ACK的时候采样。很显然，我们可以想当然地拍脑袋得出一个算法：

设数据包x发出的时间为t1，数据包x被应答的时间为t2，则在数据包x被应答时采集的即时速率为：
Rate=(从x被发出到x被应答之间一共ACK以及SACK了多少个数据包)/(t2-t1)

但是这会造成什么问题呢？这会造成误差。如下图所示：

BBR如果依赖这种即时的速率测量机制来运作的话，在ACK丢失或者延迟ACK的情况下会造成测量值偏高。举一个简单的例子：

那么，BBR是如何做到不引入这种误差从而精确测量即时速率的呢？很简单，将t1改成至数据包x发出时为止，最后一个(S)ACK收到的时间即可。

详情请参考内核源码的net/ipv4/tcp_rate.c文件，原理非常简单。
       

所以说，BBR的速率测量值并不受延迟ACK，ACK丢失的影响，其测量方法是妥当的。之所以上面给出一个错误的方法，是想展示一下什么样的做法是不妥当的，以及容易引起质疑的点在哪里。
       

结论很明确，延迟ACK，ACK丢失，并不影响BBR速率的采集值。
       

接下来谈第二个问题，关于BBR的拥塞窗口大小的问题。

2. 为什么BBR要把计算出来的BDP乘以2作为拥塞窗口值？

这个问题可以换一种问法，即BBR的bbr_cwnd_gain值如何解释：

我们知道，BBR将Pacing Rate作为第一控制要素，按照计算得到的Pacing Rate平缓地发送数据包即可，既然是这样，拥塞窗口的存在还有何意义呢？
       

BBR的拥塞窗口控制已经退化到了规定一个限额，它主要是为了灌满管道，解决由于ACK丢失导致的无包可发的问题。
       

我先来阐述问题。
       

BBR第一次把速率控制计算和实际的传输相分离，又一个典型的控制面与数据面相分离的案例。也就是说，BBR核心模块计算出一个速率，然后就把数据包扔给Pacing发送引擎模块(当前的实现是FQ，我自己也实现了一个)，具体何时发送由Pacing发送引擎来控制，二者之间通过一个发送缓冲区来交互，具体结构如下图：

可见，拥塞窗口控制的是“到底扔多少数据到发送缓冲区合适”的。接下来的问题显然就是，拥塞窗口到底是多少合适呢？
       

虽然BBR分离了控制逻辑和数据发送逻辑，但是TCP的一切都是ACK时钟驱动的，如果ACK该来的时候没有来，比如说丢了，比如延迟了，那么就会影响BBR整个核心的运作，进而影响Pacing发送引擎的数据发送动作，BBR要做的是，即便没有ACK来驱动，也可以自行发送本该发送的数据包，因此Pacing发送引擎的发送缓冲区的意义重要，说白了就是，发送缓冲区里一定要有足够的数据包才行，就算ACK没有来，引擎还是有包可发的。
       

下面来展示一幅图：

如果这个图有不解之处，像往常一样，大家一起讨论，但总的来讲，我觉得问题不大，所以说才会基于上图产生了下图：

该图示中，我把TCP层的BBR核心模块和FQ的发送模块都画了出来，这样我们可以清晰看出拥塞窗口的作用。实际上，BBR核心模块按照拥塞窗口即inflight的限制，将N个数据包注入到Pacing发送引擎的发送缓冲区中，这些包会在这个缓冲区内部排队，最终在轮到自己的时候被发送出去。由于这个缓冲区里有足够的数据包，所以即使是ACK丢失了多个，或者接收端有LRO导致ACK被大面积聚集且延迟，发送缓冲区里面的数据包也足够发送一阵子了。
       

维护这么一个发送缓冲区的好处是在缓冲区不溢出(为什么不溢出？那是算出来的，正好两倍)的前提下时时刻刻有包可发，然而代价也是有的，就是增加了RTT，因为在发送缓冲区里排队的时间也要被算在RTT里面的。不过这无所谓，这并不影响性能，数据包不管是在TCP层的发送队列里，还是在FQ的队列里，最终都是要发出去的。值得注意的是，本地的FQ队列和中间节点的队列性质完全不同，本地的队列是独占的，主动的，而中间节点队列是共享的，被动的，所以这里并没有因为RTT的增加而损失性能。这就好比你有一张银行卡专门用来还房贷，由于利息的浮动，所有每月还款金额不同，为了不欠款，你每个月总是要存进足额的钱进去，一般要远多于平均的还贷额度才最保险，但这并不意味着你多存了钱这些钱就亏了，在还清贷款之前，存进去的钱早晚都是要还贷的。

3. 为什么在探测最小RTT的时候最少要保持4个数据包

首先要注意的是，用1个包去探测最小RTT会更好，然而效率可能会更低；用5个包去探测最小RTT效率更好，但是可能会导致排队，为什么4个包不多也不少呢？
       

我尝试用一个时序图来说明问题：

可见，4个包的窗口是合理的，infilght分别是：刚发出的包，已经到达接收端等待延迟应答的包，马上到达的应答了2个包的ACK。一共4个，只有1个在链路上，另外1个在对端主机里，另外2个在ACK里。路上只有1个包，这绝对合理，如果一条路连1个包都容纳不下了，那还玩个屎啊！
       

以上的论述，仅仅为了帮大家理解以下一段注释的深意：

4. 用时序图总览一下BBR的Startup/Drain/ProbeBW阶段

我以下面的时序图展示一下BBR的流程：

5. Startup阶段拥塞窗口计算的滞后性

我们知道，BBR里面拥塞窗口已经不再是主控因素，事实上它的名字应该改成“发送缓冲区限额”会比较合适了，为了方便起见，我仍然称它为拥塞窗口，虽然它的含义已经改变。
       

在Startup阶段，发送速率每收到一个ACK都会提高bbr_high_gain：

这个其实跟传统拥塞算法的“慢启动”效果是类似的。
       

然而BBR计算拥塞窗口是用“当前采集到的速率”乘以“当前采集到的最小RTT”来计算的，这就造成了“当前发送窗口”和“当前已经提高的速率”之间的不匹配，所以，计算拥塞窗口的时候，gain因子也必须是bbr_high_gain，从而可以吸收掉速率的实际提升。

6. 由ACK通告的接收窗口还有意义吗？

在以往的Reno/CUBIC年代，窗口的计算是根据既有的固定数学公式算出来的，完全仅仅由ACK来驱动，无视事实上的传输速率，所以彼一时的拥塞窗口仅仅可以代表网络的情况，即便如此，这种网络状态的结论也是猜的。
       

到了BBR时代，主动测量传输速率，将网络处理能力和主机处理能力合二为一，如果网络瓶颈带宽为10，而主机处理能力为8，那么显然采集到的带宽不会大于8！反之亦然。如果BBR测量的即时速率很准确的话，我想通告窗口就完全没有意义了，通告的接收窗口会被忠实地反映在发送端采集到的即时速率里。BBR只是重构了拥塞控制算法，但还没有重构TCP处理核心，我想BBR可以重构之！

7. BBR在计算拥塞窗口时其它的关键点

1) 延迟ACK的影响

计算拥塞窗口的时候，会将目标拥塞窗口进行一下调整：

此处向上取偶数就是为了平滑最后一个延迟ACK的影响，如果最后一个延迟ACK该来的没来，那么这个向上取偶数可以为之补上。

2) Offload的影响

8. 关于我的Pacing发送引擎

我在今年1月份写了一版和TCP BBR相结合的Pacing发送引擎，以消除FQ对RTT测量值(增加排队延迟)的影响，个人觉得我这个要比FQ那个好很多，毕竟是原汤化原食的做法吧。
       

直接在TCP层做Pacing其实并不那么Cheap，因为三十多年来，TCP并没有特别严重的Buffer bloat问题，所以TCP的核心框架实现几乎都是突发数据包的，完全靠ACK来驱动发送，这个TCP核心框架比较类似一个令牌桶，而不是一个整型器！

令牌桶：决定能不能发送；
整型器：决定如何发送数据，是突发还是Pacing发送；

可见这两者是完全不同的机制！要想把一个改成另一个，这个重构的工作量是可想而知。因此我实现的那个TCP Pacing只是一个简版。真正要做得好的话，势必要重构TCP发送队列的操作策略，比如出队，入队，调度策略。
       

现阶段，我们能使用的一个稳定版本的Pacing替代方案就是FQ，我们看看Linux的注释怎么说：

本文来自CSDN博客：http://blog.csdn.net/dog250/article/details/72042516