BBR拥塞控制算法
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发布时间：2024-07-03 02:55
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时间：2024-10-15 07:37
在WebRTC源码研究中，BBR算法作为一项革新性的拥塞控制策略备受关注。不同于传统的丢包处理，BBR基于网络模型，通过BBR.BtlBw（瓶颈带宽估计）和BBR.RTprop（双向传播延时估计）动态调整发送速率。它旨在在保持高吞吐量的同时，实现低延迟的网络传输体验。
核心变量包括：
pacing_rate: 发送速率控制，确保数据流量与可用带宽同步。
send_quantum: 规划的单次发送数据量，优化发送效率。
cwnd: 拥塞窗口，维护发送数据量的上限。
BBR.BtlBw: 通过Max过滤器（长度10往返）持续估算，考虑网络波动的鲁棒性。
BBR.RTprop: 双向传播延时估计，通过最小值过滤器减少噪声影响。
BBR算法通过其复杂而精密的状态机，如Startup、Drain、ProbeBW和ProbeRTT，对网络环境进行细致的动态监测和调整。算法在连接建立、ACK响应和数据传输过程中实时更新模型参数，确保网络资源的最优利用。
在控制参数中，BBR使用SendPacingRate和SetSendQuantum函数，根据网络状况灵活地调整发送速率和数据包大小。例如，send_quantum根据pacing_rate的范围动态调整，从MSS到64KBytes，以适应不同带宽条件。
BBR的精妙之处在于其丢包恢复策略，如超时重传、快速恢复和cwnd的逐步调整，确保在遇到网络波动时能够快速恢复和保持数据传输的连续性。状态机的智能决策机制，如pacing_gain调整和cwnd管理，使得算法在面对复杂网络环境时表现出高度的灵活性和适应性。
BBR的算法设计考虑了公平性和效率，通过非传统的慢启动策略和RTProp探测，确保在不同场景下提供稳定且高效的传输。RTProp FilterLen与ProbeRTTInterval的协同工作，保证了对实时变化的网络状况有快速而精确的反应。
总而言之，BBR算法的创新性和高效性使其在现代网络环境中占据重要地位，是现代通信技术中不可或缺的一部分。通过深入理解其原理和机制，开发者能够更好地优化网络性能和用户体验。
