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从 BBR 失速到带宽探测

看一下 pacing 流失速的成因:
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一段时间收不到 ack,丢了 ack 自时钟,cwnd 将耗尽,bbr 虽有 cwnd_gain(上图没有表现),但在该 cwnd_gain 下不依赖 ack 持续坚持发送多久取决于 cwnd_gain 的数值。

bbr 失速的后果在于它是 pacing 流,即使收到了迟到但正常的 ack,sender 也无法 burst 发送失速期间挤压的数据,bbr 依然按照 pacing_gain * max-win-filtered bw 生成 pacing rate:
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考虑到现网环境中 delayed ack,聚合 ack,ack 丢失,lro/gro 很常见,bbr 引入 extra_cwnd 作为 cwnd 的动态补偿缓解失速问题,bbr pacing 流理论上耗尽 cwnd 时,仍有 extra_cwnd 可作为继续发送的配额:
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这种动态自适应解决了盲目静态增加 cwnd_gain 削弱限制 inflight 初衷带来 shallow buffer 下的高丢包问题。

问题是如何在理论上失速的那一刻知道未来的 extra_cwnd,这是在预测未来。常规的方法是 “用历史预测未来”,无论保持一个 round-win-filter 还是移动指数平均(EWMA)均可,用曾经的 extra_cwnd 经过运算得到当前 extra_cwnd,即 cwnd = cwnd + extra_cwnd。

这似乎是解决失速问题的唯一方式。

为什么收到迟到但正常的 ack 后立即执行 probe up 为什么不行呢?如图所示:
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bbr 是精确调制的 pacing 流,除非有空闲带宽资源出让,probe up 的结果无论理论上还是实际中都不好。理论上,迟到但正常的 ack 是下行链路的独立问题,如果当前记忆中稳定的 bw 恰好合适,上行链路 probe up 行为会造成 queuing,接下来的 drain to target 将回滚掉 probe up 的结果,相当于 probe up 做无用功,在现实的多流共存场景,probe up 行为一定会挤占些 bw 出来,伤害公平性。

ack 是 TCP(and QUIC) 本身属性,它的行为不应作为 bbr 状态机转换的驱动因素,但路径属性的变化却可以,比如 minrtt 改变后就适合立即进行 probe up:
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下面的内容为独立但相关的新内容。

无论 extra_cwnd or 是否检测到更小的 rtt 后立即 probe up,均涉及启发判断是否准确,无论过估的 extra_cwnd 还是在不该 probe up 时 probe up,误判代价均是丢包增加。而提高判断的准确性需要更多的 “微观知识”,这意味着算法需要捕捉更多的细节。

比如,算法是否能捕捉下面的细节呢:
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聚合 ack 典型的模式(更陡峭些,但图示为了表达意思,缓和了),显然这种情况下要在一个更长的周期计算 extra_cwnd,rtt 变化快但不必频繁 probe up。问题是如何精确捕捉到这种 “模式”,TCP 自身并没有甄别出这种模式所需的 “知识”。

另一方面,确实只需要遵守一个大原则,而不是精确刻画微观。就像足球,每一场比赛从每一个细节上看是完全随机的,但结果很大程度上却是可预测的,这是既精确又模糊的艺术。但若仅考虑统计特征,显然这些微观细节必然会被湮没,这本身就是一对矛盾。

在 rtt 测量方法 中,我展示的方法或许能解决这个问题,这更像一种基于神经网络的机器学习方法,模型训练好了,链路画像自然就明确了,至于微观细节也就无需再关注,就像 chatgpt 的 “原理”,没人知道 why,但事实上它就是能写出像人写的文本,这本事是涌现出来的。

皮鞋没有蹬上,露着白袜子。

浙江温州皮鞋湿,下雨进水不会胖。

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