BBR脆弱的公平性

小灰灰 2022-10-19 05:52 185阅读 0赞

前几个月，我写了一篇BBR算法的收敛动力学的文章：  
[https://blog.csdn.net/dog250/article/details/114727596][https_blog.csdn.net_dog250_article_details_114727596]  
用一幅图描述了BBR的收敛过程，最终neal也是比较认可的。但我总觉得BBR这个收敛机制有点不是那么通透。

上周的时候，同事推荐了一篇讲如何优化BBR的论文，又一起聊了下关于BBR收敛的问题。

由于这篇论文是基于一个数学过程描述的，比我那个要简单得多，我想根据论文里的描述，再解释一下BBR脆弱的公平性，论文的链接如下：  
[https://13838019299791283621.googlegroups.com/attach/7a1ad8b39994e/improve\_bbr-2.pdf][https_13838019299791283621.googlegroups.com_attach_7a1ad8b39994e_improve_bbr-2.pdf]

我们知道，一条连接的RTT分为3个部分，传输时延，排队时延，处理时延，在TCP端到端场景下，忽略处理时延，那么某时刻 t t t，一条连接 i i i的RTT为：

R T T i = R T p r o p i + D i ( t ) \{RTT\}\_i=\{RTprop\}\_i+D\_i(t) RTTi=RTpropi\+Di(t)

其中 R T p r o p RTprop RTprop为传输时延，以下写为 T i T\_i Ti。

于是，设时间 t t t，连接 i i i的inflight为 B i ( t ) B\_i(t) Bi(t)，实际带宽 λ i ( t ) \\lambda\_i(t) λi(t)可以写作：

λ i ( t ) = B i ( t ) T i + D i ( t ) \\lambda\_i(t)=\\dfrac\{B\_i(t)\}\{T\_i+D\_i(t)\} λi(t)=Ti\+Di(t)Bi(t)

理论上， D ( t ) D(t) D(t)是比较小的，但在BBR收敛动力学的推导中却是不可忽略的，因为正是因为 D ( t ) D(t) D(t)，BBR最终才会在ProbeRTT阶段收敛。

由于BBR的带宽增益是1.25，可以认为当前的 B ( t ) B(t) B(t)是之前带宽增益的结果，如果这次带宽增益确实获得了实效，设 C i ( t ) C\_i(t) Ci(t)为连接 i i i在时刻 t t t由BBR估计出来的带宽，那么:

B i ( t ) M A X = 1.25 × T i × C i ( t − 8 T i ) B\_i(t)^\{MAX\}=1.25\\times T\_i\\times C\_i(t-8T\_i) Bi(t)MAX=1.25×Ti×Ci(t−8Ti)

前一个时间之所以是 t − 8 T i t-8T\_i t−8Ti是因为BBR的ProbeBW周期就是8个RTT。

于是，可以在实际带宽 λ i ( t ) \\lambda\_i(t) λi(t)和实际带宽 C i ( t ) C\_i(t) Ci(t)之间建立关联了，如果某次BBR通过增益预估的带宽是正确的，那么：

C i ( t ) = λ i ( t ) = 1.25 T i T i + D ( t ) × C ( t − 8 T i ) C\_i(t)=\\lambda\_i(t)=\\dfrac\{1.25T\_i\}\{T\_i+D(t)\}\\times C(t-8T\_i) Ci(t)=λi(t)=Ti\+D(t)1.25Ti×C(t−8Ti)

之所以不再区分 D i ( t ) D\_i(t) Di(t)是因为所有的流共享同一个queue buffer且pacing到达，因此它们的排队时延是一致的。

这下我们就找到了BBR MIMD的系数了，它就是  1.25 T i T i + D ( t ) \\dfrac\{1.25T\_i\}\{T\_i+D(t)\} Ti\+D(t)1.25Ti

通过这个系数，我们可以清晰地看出排队时延和传输时延的关系对实际带宽的影响：

*  如果 D ( t ) D(t) D(t)大于 0.25 T i 0.25T\_i 0.25Ti，那么带宽不增反减，说明此时已经资源过载了，这是BBR自动发现的。
 *  如果 D ( t ) D(t) D(t)小于 0.25 T i 0.25T\_i 0.25Ti，那么带宽会增加，仍有空余资源，但一般不会是1.25倍增益，除非完全不排队。

这意味着，BBR确实把queue buffer稍微(注意这个“稍微”)看作了一种资源，但不能大量占据。我们先画出增益函数的图像：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvZzI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
可以看出，无论如何， T i T\_i Ti越大，增益越大，这是一个单调递增函数，然而当 T i T\_i Ti达到一定值的时候，增益就趋于等同，不再显著随着 T i T\_i Ti的增加而增加，这说明，在不排队或者轻微排队的情况下，对于不同的 T i T\_i Ti，增益是公平的。

同样的分析方法，如果排队时间显著增加，那么可以看出，增益随着 T i T\_i Ti的增加明显增加，这是BBR RTT不公平的根源，即便是进入ProbeRTT也挽救不了。

同时，我还画了一个增益为5，排队为30的图像，这里点个题，调一手好参数的事情，就不再分析了。

先看 T i T\_i Ti相同时的收敛图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvZzI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
一个数学式子一气呵成我之前画的那个复杂图示。

为什么实际的MIMD会和理想情况有个夹角进而推动BBR收敛呢？我们知道，BBR在ProbeRTT后进行收敛，设 λ 1 < λ 2 \\lambda\_1<\\lambda\_2 λ1<λ2，它们的 T 1 = T 2 = T T\_1=T\_2=T T1=T2=T，如果 λ 1 \\lambda\_1 λ1进入了ProbeRTT，那么实际上queue buffer并没有清空， λ 2 \\lambda\_2 λ2依然占据着它，因此这个时候 λ 1 \\lambda\_1 λ1测量出的 T 1 T\_1 T1是偏大的，即 T 1 ′ > T T\_1^\{'\}>T T1′>T，这是这个差值造成了 λ 1 \\lambda\_1 λ1增益大于 λ 2 \\lambda\_2 λ2，进而造成了收敛。

一旦 λ 2 \\lambda\_2 λ2进入ProbeRTT，那么queue buffer将基本清空，无论如何， λ 2 \\lambda\_2 λ2清空的都比 λ 1 \\lambda\_1 λ1清空的多，进而导致自己测量的 T 2 ′ T\_2^\{'\} T2′偏大，这就是BBR收敛的实质。

然而，如果 T 1 ≠ T 2 T\_1\\neq T\_2 T1=T2，那必然悲剧了：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvZzI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
因为 λ 1 < λ 2 \\lambda\_1<\\lambda\_2 λ1<λ2，且 T 1 < T 2 T\_1<T\_2 T1<T2， λ 2 \\lambda\_2 λ2的增益系数比 λ 1 \\lambda\_1 λ1大，双向加持， λ 1 \\lambda\_1 λ1将会被挤到虚无，万劫不复。

这就是脆弱的平衡！

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2RvZzI1MA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
至于如何改进，这篇论文里说的方法和我之前那个差不多，也是引入一个 α \\alpha α，不管怎样，引入一个参数是一个常规方案。

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浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。

[https_blog.csdn.net_dog250_article_details_114727596]: https://blog.csdn.net/dog250/article/details/114727596
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