一文读懂Google的BBR算法，提升你的网络速度 – wiki词典

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一文读懂Google的BBR算法，提升你的网络速度

在当今这个数据驱动的时代，无论是观看高清视频、进行在线游戏，还是进行大规模数据传输，我们都对网络速度和稳定性有着极高的要求。然而，网络拥堵常常成为体验的瓶颈。为了解决这个问题，Google设计并开源了一款革命性的TCP拥塞控制算法——BBR（Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time）。

本文将带你深入了解BBR是什么，它如何工作，以及你该如何利用它来优化你的网络连接。

传统拥塞控制算法的困境：Bufferbloat

要理解BBR的创新之处，我们首先需要知道传统的拥塞控制算法（如Cubic和Reno）是如何工作的。这些算法大多是基于丢包的。它们的逻辑很简单：不断增加数据发送速率，直到发生数据包丢失，然后就降低速率。它们将“丢包”等同于“网络拥堵”。

这种方式在过去很长一段时间里都行之有效，但随着网络硬件的发展，一个名为“Bufferbloat”（缓冲区膨胀）的问题日益凸显。网络路径上的路由器和交换机为了防止丢包，配备了越来越大的缓冲区（Buffer）。

这导致了以下问题：
1. 高延迟：发送方持续向一个已经拥堵的节点发送数据，这些数据包不会立即被丢弃，而是在缓冲区中排队等待。这导致数据包的往返时间（RTT）急剧增加，造成了极高的延迟。对于视频通话、在线游戏等实时应用来说，这是灾难性的。
2. 网络利用率不充分：当最终发生丢包时，算法会“悬崖式”地降低发送速率，导致网络带宽在一段时间内无法被充分利用。

简单来说，传统算法就像一个司机，只通过撞到前车（丢包）来判断是否跟车太近（拥堵），而不是通过观察与前车的距离和速度来主动调节。

BBR的革命性思想：不依赖丢包，而是建模

Google BBR算法彻底改变了游戏规则。它不再依赖丢包来判断拥堵，而是采用了一种基于模型的方法。BBR的核心思想是：找到网络链路的瓶颈带宽（Bottleneck Bandwidth）和最小往返时间（Round-trip Time），并以此为依据来调节发送速率。

BBR通过持续测量两个关键指标来建立网络模型：

  1. 瓶颈带宽 (BtlBw)：网络路径上最窄处的最大数据传输速率。这是你的连接速度的“天花板”。
  2. 最小往返传播时间 (RTprop)：在网络没有排队的情况下，一个数据包从发送到确认的最小时间。

BBR的目标是让发送速率刚好等于瓶颈带宽，同时让在途的数据包总量（inflight data）刚好等于 带宽时延积 (BDP = BtlBw * RTprop)。这样一来，数据包可以像流水一样顺畅地通过网络管道，既不会因为发送太慢而浪费带宽，也不会因为发送太快而在缓冲区中排队，从而实现了高吞吐和低延迟的完美平衡。

BBR如何工作？

BBR的工作状态可以分为四个阶段，循环进行：

  1. Startup (启动阶段)：启动时，BBR会像传统算法一样快速增加发送速率，以尽快探测到网络的瓶颈带宽。
  2. Drain (排空阶段)：当探测到带宽上限后，BBR会主动降低发送速率，以排空在Startup阶段可能在缓冲区中累积的多余数据包，从而降低延迟。
  3. ProbeBW (带宽探测阶段)：这是BBR大部分时间所处的状态。它会以一个稳定的速率发送数据（等于已测得的瓶颈带宽）。为了探测是否有更大的可用带宽，BBR会周期性地、短暂地提升发送速率。如果发现网络可以承受更高的速率，它就会更新瓶颈带宽的估计值。
  4. ProbeRTT (延迟探测阶段)：BBR会周期性地进入这个状态（例如每10秒），主动将在途数据包数量降至一个极低的值，并持续一小段时间（如200ms）。这使得BBR能够测量到最真实的、没有排队干扰的最小往返时间（RTprop），从而校准其网络模型。

通过这四个阶段的循环，BBR能够动态、精准地适应网络变化，始终在不造成拥堵的前提下，最大化地利用网络带宽。

BBR的优势

  1. 高吞吐量：在有一定丢包率的网络中，BBR的吞吐量远超传统算法。因为它不认为丢包就一定意味着拥堵。
  2. 极低的延迟：BBR主动避免填满网络缓冲区，从而显著降低了网络延迟，改善了网页加载、视频会议和游戏体验。
  3. 快速适应性：BBR能够快速启动并适应网络变化，迅速达到并维持高效率。

BBR v1 vs BBR v2

最初的BBR（v1）在实际部署中表现出色，但也暴露出一些问题，例如在与Cubic等传统算法共存时可能过于“激进”，抢占过多带宽。

为了解决这些问题，Google推出了BBRv2。BBRv2做出了许多改进，使其更加“公平”和智能：
* 更好地与其他拥塞控制算法共存。
* 能更好地利用ECN（显式拥塞通知）信号。
* 在丢包率极高的情况下表现更稳定。

目前，BBRv2被认为是更成熟和推荐的版本。

如何在你的服务器上启用BBR？

BBR主要部署在服务器端。如果你的服务器是Linux系统，开启BBR非常简单。

前提条件：
* 你的Linux内核版本需要足够新。BBRv1需要 4.9+，BBRv2需要 5.18+。
* 拥有root权限。

步骤（以Ubuntu/Debian为例）：

  1. 检查内核版本
    打开终端，输入：
    bash
    uname -r
    如果版本低于 5.18，你可能需要先升级内核。

  2. 修改系统配置
    使用文本编辑器（如 nano 或 vim）编辑 /etc/sysctl.conf 文件：
    bash
    sudo nano /etc/sysctl.conf
    在文件末尾添加以下两行：
    net.core.default_qdisc=fq
    net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr

    • net.core.default_qdisc=fq：设置默认的包调度队列为 fq (Fair Queue)，这是BBR推荐的配置。
    • net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr：将TCP拥塞控制算法设置为 bbr。

  3. 保存并应用配置
    保存文件并退出编辑器。然后，运行以下命令使配置立即生效：
    bash
    sudo sysctl -p

  4. 验证是否成功
    运行以下命令来检查当前的拥塞控制算法：
    bash
    sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control
    如果输出为 net.ipv4.tcp_congestion_control = bbr，则说明BBR已成功开启。

    你还可以运行以下命令来查看可用的拥塞控制算法，bbr 应该在列表中：
    bash
    sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control

总结

Google BBR算法通过其创新的建模方法，成功摆脱了对丢包的依赖，在实现网络高吞吐的同时保持了极低的延迟。它对于提升网站访问速度、优化流媒体传输和改善云服务质量具有里程碑式的意义。如果你的应用场景对网络性能有较高要求，那么在你的服务器上启用BBR无疑是一个简单而高效的优化选择。

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