Linux Kernel 4.9 中的 BBR 算法与之前的 TCP 拥塞控制相比有什么优势？

Linux Kernel 4.9 中引入的 BBR (Bottleneck Bandwidth and Roundtrip propagation time) 算法代表了 TCP 拥塞控制领域的一个重要进步。与之前广泛使用的算法（如 Cubic、Reno、NewReno）相比，BBR 具有以下显著优势，这些优势使其在许多现代网络环境下表现更佳：

核心优势概述：

BBR 的核心优势在于它摆脱了传统 TCP 拥塞控制算法依赖于丢包作为拥塞信号的局限性。传统算法通过发送方增加发送速率直到发生丢包，然后通过减少发送速率来“猜测”网络的容量。这种方法在丢包率较低但带宽利用率较高的网络中效果不佳，并且可能导致不必要的延迟和吞吐量损失。

BBR 则通过主动测量网络关键参数来直接估计网络的容量，从而更准确、更稳定地进行拥塞控制。它关注的是瓶颈带宽 (Bottleneck Bandwidth) 和 往返传播时间 (Roundtrip propagation time, RTprop)。

详细优势分析：

1. 减少延迟和提高吞吐量，尤其是在高带宽延迟积 (BandwidthDelay Product, BDP) 网络中：
传统算法（如 Cubic）的问题： Cubic 是一种基于丢包的算法，它通过一个立方函数来调整发送速率。在 BDP 较高的网络（例如，高带宽的卫星连接、长距离海底光缆）中，网络缓存可能很大。当发送速率接近网络容量时，这个大缓存会被填满，导致数据包在队列中等待，从而增加延迟（排队延迟）。Cubic 可能会因为缓存未满而继续增加速率，直到队列溢出，发生丢包，然后才开始降低速率。这个过程可能导致发送端和接收端之间累积大量延迟的数据包，显著增加了端到端的往返时间。
BBR 的优势： BBR 不依赖丢包来探测容量。它通过在发送端维护一个关于网络状态的模型，不断地更新瓶颈带宽和 RTprop 的估计值。
瓶颈带宽 (BW)： BBR 通过追踪在没有排队延迟增加的情况下，单位时间内成功传输的数据量来估计 BW。
RTprop： BBR 通过追踪实际的往返传播时间（不包含队列延迟的部分）来估计 RTprop。
BBR 的目标是将发送方的发送速率（也称为应用程序发送速率控制 (Application Send Rate Control, A) ）设置在略低于估计的瓶颈带宽，并将接收窗口（由 BBR 控制的最小传输量 (Minimum Transmission Unit, M) ，它与 BDP 相关）设置得足够大，以利用网络的 BDP。当 BBR 发现排队延迟（通过检测 RTprop 的增加来判断）开始增加时，它会认为网络缓存正在被填满，并且可能会导致未来的丢包，因此会适当地减慢发送速率，而不是等到实际发生丢包才反应。这种“预测性”的减速可以有效防止或减小缓存拥塞，从而显著降低延迟和提高吞吐量。

2. 对网络拥塞的更快速和精确的响应：
传统算法的问题： 丢包是相对滞后的拥塞信号。当发生丢包时，往往意味着网络缓存已经溢出，拥塞已经发生，并且可能已经造成了相当大的延迟。
BBR 的优势： BBR 通过监测 RTprop 的变化来更早地检测到网络缓存的增长。如果 RTprop 在一段时间内保持不变，说明当前的发送速率没有导致显著的排队延迟。如果 RTprop 开始增加，BBR 会认为网络正在经历拥塞（或者至少是排队延迟在增加），并相应地调整其发送速率，以避免进一步的排队。这种对排队延迟变化的敏感性使得 BBR 能够更快速地响应网络拥塞的早期迹象。

3. 提高流的公平性（在某些场景下）：
传统算法的公平性问题： 在混合了不同拥塞控制算法的流量环境中，BBR 的行为可能会与其他算法产生交互。然而，在纯 BBR 环境下，或者当与其他高效算法（如 Cubic）共存时，BBR 的设计也旨在提供相对公平的带宽分配。
BBR 的公平性考虑： BBR 的核心目标是最大化吞吐量并最小化延迟，而其策略是避免拥塞，而不是“积极地争夺”带宽。在一定程度上，它可以通过更平滑地调整速率来避免对其他流造成过度的干扰。然而，关于 BBR 与其他协议（如 QUIC）的公平性是一个持续研究和讨论的领域。

4. 更稳定和可预测的性能：
传统算法的问题： 基于丢包的算法在丢包率波动较大的网络中性能会受到影响。它可能会在低丢包率时表现不佳，而在高丢包率时则会频繁地减速和加速，导致性能不稳定。
BBR 的优势： BBR 的模型驱动方法使其性能更加稳定，尤其是在低丢包率、高 BDP 的网络中。它能够更平稳地达到网络容量，并且不太容易受到网络瞬时波动的影响。

5. 提高对丢包率不敏感的网络的性能：
传统算法的依赖性： 像 Cubic 这样的算法在丢包率非常低的（例如，接近于零但仍然存在）或无线网络中，可能会因为无法获得足够的丢包信号而无法充分利用网络带宽。
BBR 的优势： BBR 通过直接测量 BW 和 RTprop 来工作，这意味着它在低丢包率环境下也能表现出色，因为它不依赖丢包作为其主要的拥塞信号。这使得 BBR 在 WiFi、4G/5G 等无线网络以及一些路由器缓存配置不佳的网络中具有显著优势。

6. 对网络设备（如路由器）的缓存大小和行为不敏感：
传统算法的问题： 传统算法对路由器缓存的大小和工作方式很敏感。如果缓存太大，可能导致“长胖的管道”（Bufferbloat），增加延迟。如果缓存配置不当，可能会导致不必要的丢包或低效的带宽利用。
BBR 的优势： BBR 通过主动测量排队延迟来规避对特定缓存配置的依赖。它能够适应不同的缓存大小，并尝试在缓存被填满之前调整发送速率。

BBR 的工作机制简述：

BBR 维护了两个主要的状态变量来控制发送速率：

应用程序发送速率控制 (Application Send Rate Control, A)： 这是 BBR 想要达到的发送速率，它由 BBR 的带宽估计值 (BW) 和一个增益因子 (P) 决定。`A = BW P`。`P` 的值通常在 1 到 2 之间，BBR 会尝试在不增加排队延迟的情况下增加 `P`，以充分利用带宽。
最小传输量 (Minimum Transmission Unit, M)： 这是 BBR 发送的最小数据量，它与 RTprop 和 BW 的乘积（即 BDP）相关。`M = RTprop BW`。BBR 会确保发送窗口（通过控制已发送但未确认的数据包数量）至少是 `M`，以确保管道被充分利用。

BBR 的核心思想是，通过调整 `A` 和 `M`，使得发送的字节数 `A` 略小于或等于 `M`。当排队延迟开始增加时，BBR 会降低 `P` 的值，从而降低 `A`，以减少发送的字节数，避免进一步的排队。

总结：

Linux Kernel 4.9 中的 BBR 算法通过从基于丢包的拥塞控制转向基于模型（测量瓶颈带宽和 RTprop）的拥塞控制，提供了显著的优势。它能够更有效地利用高 BDP 网络，减少延迟，提高吞吐量，并提供更稳定的性能，尤其是在低丢包率或具有大量缓存的网络环境中。这些特性使其成为现代互联网应用和网络环境的理想选择。

网友意见

中国科大 LUG 的

@高一凡

在 LUG HTTP 代理服务器上部署了 Linux 4.9 的 TCP BBR 拥塞控制算法。从科大的移动出口到新加坡 DigitalOcean 的实测下载速度从 647 KB/s 提高到了 22.1 MB/s（截屏如下）。

（应评论区各位 dalao 要求，补充测试环境说明：是在新加坡的服务器上设置了 BBR，新加坡的服务器是数据的发送方。这个服务器是访问墙外资源的 HTTP 代理。科大移动出口到 DigitalOcean 之间不是 dedicated 的专线，是走的公网，科大移动出口这边是 1 Gbps 无限速（但是要跟其他人 share），DigitalOcean 实测是限速 200 Mbps。RTT 是 66 ms。实测结果这么好，也是因为大多数人用的是 TCP Cubic (Linux) / Compound TCP (Windows)，在有一定丢包率的情况下，TCP BBR 更加激进，抢占了更多的公网带宽。因此也是有些不道德的感觉。）

此次 Google 提交到 Linux 主线并发表在 ACM queue 期刊上的 TCP BBR 拥塞控制算法，继承了 Google “先在生产环境部署，再开源和发论文” 的研究传统。TCP BBR 已经在 Youtube 服务器和 Google 跨数据中心的内部广域网（B4）上部署。

TCP BBR 致力于解决两个问题：

1. 在有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽。
2. 降低网络链路上的 buffer 占用率，从而降低延迟。

TCP 拥塞控制的目标是最大化利用网络上瓶颈链路的带宽。一条网络链路就像一条水管，要想用满这条水管，最好的办法就是给这根水管灌满水，也就是：

水管内的水的数量 = 水管的容积 = 水管粗细 × 水管长度

换成网络的名词，也就是：

网络内尚未被确认收到的数据包数量 = 网络链路上能容纳的数据包数量 = 链路带宽 × 往返延迟

TCP 维护一个发送窗口，估计当前网络链路上能容纳的数据包数量，希望在有数据可发的情况下，回来一个确认包就发出一个数据包，总是保持发送窗口那么多个包在网络中流动。

TCP 与水管的类比示意（图片来源：Van Jacobson，Congestion Avoidance and Control，1988）

如何估计水管的容积呢？一种大家都能想到的方法是不断往里灌水，直到溢出来为止。标准 TCP 中的拥塞控制算法也类似：不断增加发送窗口，直到发现开始丢包。这就是所谓的 ”加性增，乘性减”，也就是当收到一个确认消息的时候慢慢增加发送窗口，当确认一个包丢掉的时候较快地减小发送窗口。

标准 TCP 的这种做法有两个问题：

首先，假定网络中的丢包都是由于拥塞导致（网络设备的缓冲区放不下了，只好丢掉一些数据包）。事实上网络中有可能存在传输错误导致的丢包，基于丢包的拥塞控制算法并不能区分拥塞丢包和错误丢包。在数据中心内部，错误丢包率在十万分之一（1e-5）的量级；在广域网上，错误丢包率一般要高得多。

更重要的是，“加性增，乘性减” 的拥塞控制算法要能正常工作，错误丢包率需要与发送窗口的平方成反比。数据中心内的延迟一般是 10-100 微秒，带宽 10-40 Gbps，乘起来得到稳定的发送窗口为 12.5 KB 到 500 KB。而广域网上的带宽可能是 100 Mbps，延迟 100 毫秒，乘起来得到稳定的发送窗口为 10 MB。广域网上的发送窗口比数据中心网络高 1-2 个数量级，错误丢包率就需要低 2-4 个数量级才能正常工作。因此标准 TCP 在有一定错误丢包率的长肥管道（long-fat pipe，即延迟高、带宽大的链路）上只会收敛到一个很小的发送窗口。这就是很多时候客户端和服务器都有很大带宽，运营商核心网络也没占满，但下载速度很慢，甚至下载到一半就没速度了的一个原因。

其次，网络中会有一些 buffer，就像输液管里中间膨大的部分，用于吸收网络中的流量波动。由于标准 TCP 是通过 “灌满水管” 的方式来估算发送窗口的，在连接的开始阶段，buffer 会被倾向于占满。后续 buffer 的占用会逐渐减少，但是并不会完全消失。客户端估计的水管容积（发送窗口大小）总是略大于水管中除去膨大部分的容积。这个问题被称为 bufferbloat（缓冲区膨胀）。

缓冲区膨胀现象图示

缓冲区膨胀有两个危害：

1. 增加网络延迟。buffer 里面的东西越多，要等的时间就越长嘛。
2. 共享网络瓶颈的连接较多时，可能导致缓冲区被填满而丢包。很多人把这种丢包认为是发生了网络拥塞，实则不然。

往返延迟随时间的变化。 红线：标准 TCP（可见周期性的延迟变化，以及 buffer 几乎总是被填满）；绿线：TCP BBR

（图片引自 Google 在 ACM queue 2016 年 9-10 月刊上的论文 [1]，下同）

有很多论文提出在网络设备上把当前缓冲区大小的信息反馈给终端，比如在数据中心广泛应用的 ECN（Explicit Congestion Notification）。然而广域网上网络设备众多，更新换代困难，需要网络设备介入的方案很难大范围部署。

TCP BBR 是怎样解决以上两个问题的呢？

1. 既然不容易区分拥塞丢包和错误丢包，TCP BBR 就干脆不考虑丢包。
   
2. 既然灌满水管的方式容易造成缓冲区膨胀，TCP BBR 就分别估计带宽和延迟，而不是直接估计水管的容积。

带宽和延迟的乘积就是发送窗口应有的大小。发明于 2002 年并已进入 Linux 内核的 TCP Westwood 拥塞控制算法，就是分别估计带宽和延迟，并计算其乘积作为发送窗口。然而带宽和延迟就像粒子的位置和动量，是没办法同时测准的：要测量最大带宽，就要把水管灌满，缓冲区中有一定量的数据包，此时延迟就是较高的；要测量最低延迟，就要保证缓冲区为空，网络里的流量越少越好，但此时带宽就是较低的。

TCP BBR 解决带宽和延迟无法同时测准的方法是：交替测量带宽和延迟；用一段时间内的带宽极大值和延迟极小值作为估计值。

在连接刚建立的时候，TCP BBR 采用类似标准 TCP 的慢启动，指数增长发送速率。然而标准 TCP 遇到任何一个丢包就会立即进入拥塞避免阶段，它的本意是填满水管之后进入拥塞避免，然而（1）如果链路的错误丢包率较高，没等到水管填满就放弃了；（2）如果网络里有 buffer，总要把缓冲区填满了才会放弃。

TCP BBR 则是根据收到的确认包，发现有效带宽不再增长时，就进入拥塞避免阶段。（1）链路的错误丢包率只要不太高，对 BBR 没有影响；（2）当发送速率增长到开始占用 buffer 的时候，有效带宽不再增长，BBR 就及时放弃了（事实上放弃的时候占的是 3 倍带宽 × 延迟，后面会把多出来的 2 倍 buffer 清掉），这样就不会把缓冲区填满。

发送窗口与往返延迟和有效带宽的关系。BBR 会在左右两侧的拐点之间停下，基于丢包的标准 TCP 会在右侧拐点停下（图片引自 TCP BBR 论文，下同）

在慢启动过程中，由于 buffer 在前期几乎没被占用，延迟的最小值就是延迟的初始估计；慢启动结束时的最大有效带宽就是带宽的初始估计。

慢启动结束后，为了把多占用的 2 倍带宽 × 延迟消耗掉，BBR 将进入排空（drain）阶段，指数降低发送速率，此时 buffer 里的包就被慢慢排空，直到往返延迟不再降低。如下图绿线所示。

TCP BBR（绿线）与标准 TCP（红线）有效带宽和往返延迟的比较

排空阶段结束后，BBR 进入稳定运行状态，交替探测带宽和延迟。由于网络带宽的变化比延迟的变化更频繁，BBR 稳定状态的绝大多数时间处于带宽探测阶段。带宽探测阶段是一个正反馈系统：定期尝试增加发包速率，如果收到确认的速率也增加了，就进一步增加发包速率。

具体来说，以每 8 个往返延迟为周期，在第一个往返的时间里，BBR 尝试增加发包速率 1/4（即以估计带宽的 5/4 速度发送）。在第二个往返的时间里，为了把前一个往返多发出来的包排空，BBR 在估计带宽的基础上降低 1/4 作为发包速率。剩下 6 个往返的时间里，BBR 使用估计的带宽发包。

当网络带宽增长一倍的时候，每个周期估计带宽会增长 1/4，每个周期为 8 个往返延迟。其中向上的尖峰是尝试增加发包速率 1/4，向下的尖峰是降低发包速率 1/4（排空阶段），后面 6 个往返延迟，使用更新后的估计带宽。3 个周期，即 24 个往返延迟后，估计带宽达到增长后的网络带宽。

网络带宽增长一倍时的行为。绿线为网络中包的数量，蓝线为延迟

当网络带宽降低一半的时候，多出来的包占用了 buffer，导致网络中包的延迟显著增加（下图蓝线），有效带宽降低一半。延迟是使用极小值作为估计，增加的实际延迟不会反映到估计延迟（除非在延迟探测阶段，下面会讲）。带宽的估计则是使用一段滑动窗口时间内的极大值，当之前的估计值超时（移出滑动窗口）之后，降低一半后的有效带宽就会变成估计带宽。估计带宽减半后，发送窗口减半，发送端没有窗口无法发包，buffer 被逐渐排空。

网络带宽降低一半时的行为。 绿线为网络中包的数量，蓝线为延迟

当带宽增加一倍时，BBR 仅用 1.5 秒就收敛了；而当带宽降低一半时，BBR 需要 4 秒才能收敛。前者由于带宽增长是指数级的；后者主要是由于带宽估计采用滑动窗口内的极大值，需要一定时间有效带宽的下降才能反馈到带宽估计中。

当网络带宽保持不变的时候，稳定状态下的 TCP BBR 是下图这样的：（我们前面看到过这张图）可见每 8 个往返延迟为周期的延迟细微变化。

往返延迟随时间的变化。 红线：标准 TCP；绿线：TCP BBR

上面介绍了 BBR 稳定状态下的带宽探测阶段，那么什么时候探测延迟呢？在带宽探测阶段中，估计延迟始终是使用极小值，如果实际延迟真的增加了怎么办？TCP BBR 每过 10 秒，如果估计延迟没有改变（也就是没有发现一个更低的延迟），就进入延迟探测阶段。延迟探测阶段持续的时间仅为 200 毫秒（或一个往返延迟，如果后者更大），这段时间里发送窗口固定为 4 个包，也就是几乎不发包。这段时间内测得的最小延迟作为新的延迟估计。也就是说，大约有 2% 的时间 BBR 用极低的发包速率来测量延迟。

TCP BBR 还使用 pacing 的方法降低发包时的 burstiness，减少突然传输的一串包导致缓冲区膨胀。发包的 burstiness 可能由两个原因引起：

1. 数据接收方为了节约带宽，把多个确认（ACK）包累积成一个发出，这叫做 ACK Compression。数据发送方收到这个累积确认包后，如果没有 pacing，就会发出一连串的数据包。
2. 数据发送方没有足够的数据可传输，积累了一定量的空闲发送窗口。当应用层突然需要传输较多的数据时，如果没有 pacing，就会把空闲发送窗口大小这么多数据一股脑发出去。

下面我们来看 TCP BBR 的效果如何。

首先看 BBR 试图解决的第一个问题：在有随机丢包情况下的吞吐量。如下图所示，只要有万分之一的丢包率，标准 TCP 的带宽就只剩 30%；千分之一丢包率时只剩 10%；有百分之一的丢包率时几乎就卡住了。而 TCP BBR 在丢包率 5% 以下几乎没有带宽损失，在丢包率 15% 的时候仍有 75% 带宽。

100 Mbps，100ms 下的丢包率和有效带宽（红线：标准 TCP，绿线：TCP BBR）

异地数据中心间跨广域网的传输往往是高带宽、高延迟的，且有一定丢包率，TCP BBR 可以显著提高传输速度。这也是中国科大 LUG HTTP 代理服务器和 Google 广域网（B4）部署 TCP BBR 的主要原因。

再来看 BBR 试图解决的第二个问题：降低延迟，减少缓冲区膨胀。如下图所示，标准 TCP 倾向于把缓冲区填满，缓冲区越大，延迟就越高。当用户的网络接入速度很慢时，这个延迟可能超过操作系统连接建立的超时时间，导致连接建立失败。使用 TCP BBR 就可以避免这个问题。

缓冲区大小与延迟的关系（红线：标准 TCP，绿线：TCP BBR）

Youtube 部署了 TCP BBR 之后，全球范围的中位数延迟降低了 53%（也就是快了一倍），发展中国家的中位数延迟降低了 80%（也就是快了 4 倍）。从下图可见，延迟越高的用户，采用 TCP BBR 后的延迟下降比例越高，原来需要 10 秒的现在只要 2 秒了。如果您的网站需要让用 GPRS 或者慢速 WiFi 接入网络的用户也能流畅访问，不妨试试 TCP BBR。

标准 TCP 与 TCP BBR 的往返延迟中位数之比

综上，TCP BBR 不再使用丢包作为拥塞的信号，也不使用 “加性增，乘性减” 来维护发送窗口大小，而是分别估计极大带宽和极小延迟，把它们的乘积作为发送窗口大小。

BBR 的连接开始阶段由慢启动、排空两阶段构成。为了解决带宽和延迟不易同时测准的问题，BBR 在连接稳定后交替探测带宽和延迟，其中探测带宽阶段占绝大部分时间，通过正反馈和周期性的带宽增益尝试来快速响应可用带宽变化；偶尔的探测延迟阶段发包速率很慢，用于测准延迟。

BBR 解决了两个问题：

1. 在有一定丢包率的网络链路上充分利用带宽。非常适合高延迟、高带宽的网络链路。
2. 降低网络链路上的 buffer 占用率，从而降低延迟。非常适合慢速接入网络的用户。

看到评论区很多客户端和服务器哪个部署 TCP BBR 有效的问题，需要提醒：TCP 拥塞控制算法是数据的发送端决定发送窗口，因此在哪边部署，就对哪边发出的数据有效。如果是下载，就应在服务器部署；如果是上传，就应在客户端部署。

如果希望加速访问国外网站的速度，且下载流量远高于上传流量，在客户端上部署 TCP BBR（或者任何基于 TCP 拥塞控制的加速算法）是没什么效果的。需要在 VPN 的国外出口端部署 TCP BBR，并做 TCP Termination & TCP Proxy。也就是客户建立连接事实上是跟 VPN 的国外出口服务器建联，国外出口服务器再去跟目标服务器建联，使得丢包率高、延迟大的这一段（从客户端到国外出口）是部署了 BBR 的国外出口服务器在发送数据。或者在 VPN 的国外出口端部署 BBR 并做 HTTP(S) Proxy，原理相同。

大概是由于 ACM queue 的篇幅限制和目标读者，这篇论文并没有讨论（仅有拥塞丢包情况下）TCP BBR 与标准 TCP 的公平性。也没有讨论 BBR 与现有拥塞控制算法的比较，如基于往返延迟的（如 TCP Vegas）、综合丢包和延迟因素的（如 Compound TCP、TCP Westwood+）、基于网络设备提供拥塞信息的（如 ECN）、网络设备采用新调度策略的（如 CoDel）。期待 Google 发表更详细的论文，也期待各位同行报告 TCP BBR 在实验或生产环境中的性能。

本人不是 TCP 拥塞控制领域的专家，如有错漏不当之处，恳请指正。

[1] Cardwell, Neal, et al. "BBR: Congestion-Based Congestion Control." Queue14.5 (2016): 50.

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