写在前面：
涉及启发式的策略一般倾向于设置 alpha，beta 参数，比如 Vegas：
cwnd / basertt - cwnd / rtt < alpha; cwnd ++
cwnd / basertt - cwnd / rtt > beta; cwnd –
难点在于调参，每个环境都要调一组参数，费时良久。
就着一个实际的 RTT 抖动场景，一个新想法是按比例分配平滑 RTT 和瞬时 RTT 对当下的作用，这个比例是抖动相关的函数，提高抗抖能力，更丝滑。
更进一步，我希望有能力从历史散点数据中获得更多信息，更精细指导当前决策，但这就不是一个公式能覆盖的了，需要 AI 来搞，但这是后面的事。
正文：
以下是我的手机上 ping Wi-Fi 网关的结果：
问题：我应该把这里面最小的 5.18 ms 喂给 BBR 吗？如果不妥，怎么办？
Wi-Fi 场景，由于 CSMA/CA，成功传输报文的时间是个统计分布，比如连续采样 5 次，结果可能是 3ms，10ms，1ms，5ms，18ms。此样本中的 1ms 并不意味着 buffer 被排空，可能只是运气好，同样，18ms 也并不意味着拥塞，可能只是碰撞多，运气差。运气再差点，达到退避次数极限仍不成功，就丢包了，即便如此，也可能没有任何拥塞。
Wi-Fi 场景不使用连续 buffer 排队假设，需要一个 RTT 的平滑度来平滑统计值。
不光 Wi-Fi，在有线网络，如果短 burst 居多，也会造成时延抖动。在时延抖动场景，小 RTT 可能只是偶然，完全不能匹配拥塞控制的假设，这也是 BBR 望时延抖动的弱网而兴叹的原因。
对 BBR，抖动比丢包更可怕，它直接掀翻了 BBR 的 maxbw，minrtt 测量设施，而 BBR 却完全依赖这个设施。
遗憾的是，绝大多数人无脑接受拥塞控制算法作者的假设，企图基于连续长流模型对算法做优化，他们甚至不知道连续长流意味着什么，更别提短 burst 了。即便 BBR 的作者也通篇不谈 burst，抖动。涉及 burst，抖动的算法遍布各大会议论文，却都不实用。
绝大多数人意识到了 burst，抖动，却很少有人测量，量化它们去发掘一些统计信息。更甚者，面对几个来回结束的 KB 级短流，缺失了长流式反馈，似乎只能是听天由命。
我提议将短 burst 快照保存，下一次 burst 时用做历史参考，试图找到规律。反驳我的理由 “上次 burst 的快照已经过去了” 非常讽刺，回应者意识不到在长流中自己完全依赖的上一个 RTT 的快照同样也是历史。
用下面的命令可以很容易模拟时延抖动:
# 为 netem delay 配置 JITTER 参数。(同时后面还可以加入 distribution，显得更真实)
tc qdisc add dev eth0 root netem delay 1ms 4ms
结果如下：
没有任何排队，但却产生了大时延，这不是 BBR 意义上的合格样本，所以下面的代码在这种场景下是错的：
// net/ipv4/tcp_bbr.c: bbr_update_min_rtt
static void bbr_update_min_rtt(struct sock *sk, const struct rate_sample *rs)
{
...
/* Track min RTT seen in the min_rtt_win_sec filter window: */
filter_expired = after(tcp_jiffies32,
bbr->min_rtt_stamp + bbr_min_rtt_win_sec * HZ);
if (rs->rtt_us >= 0 &&
(rs->rtt_us <= bbr->min_rtt_us ||
(filter_expired && !rs->is_ack_delayed))) {
bbr->min_rtt_us = rs->rtt_us;
bbr->min_rtt_stamp = tcp_jiffies32;
}
偶然的小 RTT 喂给 BBR，将影响 BDP 正确性，进而影响 cwnd，inflight，bw 计算，干扰 ProbeUP 过程的判断。但又不能莽然改用 SRTT，这会影响 BBR 反应灵敏度。
难点在于特定时刻 SRTT(移指平均 RTT) 占比到什么程度，IRTT(即时 RTT) 占比到什么程度。这是个连续的模型，不是二选一的问题，显然不能用静态系数去加权，但下面的想法肯定沾边：抖动越大，越趋向于使用 SRTT，抖动越小，越趋向于使用 IRTT，尽量屏蔽掉抖动。
恰好 Linux TCP 有一个 RTTVAR(现实中使用 mdev_us 字段) 可用来度量抖动程度，目前除了计算 RTO 它没有别的大用，用 RTTVAR 描述上述想法， 用公式表达如下：
RTT_for_BBR = (1 - beta / RTTVAR) * SRTT + (beta / RTTVAR) * IRTT
将喂给 BBR 的 RTT 分为两部分，抖动随着 RTTVAR 增加，IRTT 占比越低。
最简单的示例代码：
// net/ipv4/tcp_bbr.c: bbr_update_min_rtt
filter_expired = after(tcp_jiffies32,
bbr->min_rtt_stamp + bbr->params.min_rtt_win_sec * HZ);
V = ((u64)tp->mdev_us - 30)*(tp->srtt_us>>3) + 30*rs->rtt_us; // beta = 30
V = div64_long(V, tp->mdev_us);
max = max(rs->rtt_us, tp->srtt_us>>3);
min = min(rs->rtt_us, tp->srtt_us>>3);
V = max(min(max, V), min);
printk("irtt:%llu srtt:%llu var:%llu ret:%llu\n", rs->rtt_us, tp->srtt_us>>3, tp->mdev_us, tmp);
if (rs->rtt_us >= 0 &&
//(rs->rtt_us < bbr->min_rtt_us ||
(V < bbr->min_rtt_us ||
(filter_expired && !rs->is_ack_delayed))) {
//bbr->min_rtt_us = rs->rtt_us;
bbr->min_rtt_us = V;
bbr->min_rtt_stamp = tcp_jiffies32;
}
同时，对 bbr_update_bw 也要做类似平滑修正：
// net/ipv4/tcp_bbr.c: bbr_update_bw
tmp = ((u64)tp->mdev_us - 50)*(tp->srtt_us>>3) + 50*rs->interval_us;
//bw = div64_long((u64)rs->delivered * BW_UNIT, rs->interval_us);
bw = div64_long((u64)rs->delivered * BW_UNIT, tmp);
但这只是表达一下意思，RTT_for_BBR 缺陷很多，远非完美。
tp->mdev_us 的不规则性可能消耗除法成本且视觉上不好看，mdev_us 度量抖动程度，而非度量精度。确定一个静态数组 {2, 4, 8, 16, 32, … 2^16}，只要找到 mdev_us 距哪个最近，求出索引 index 就能用 >> index 替换除法：
int a[] = {2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384, 32768};
int main(int argc, char **argv)
{
int b = atoi(argv[1]);
int i, dlt, predlt;
for (i = 0; i < sizeof(a); i ++) {
dlt = b - a[i];
if (dlt < 0) {
if (a[i] - b > predlt)
return i;
else return i + 1;
}
predlt = dlt;
}
}
上述 “预测算法” 精度有限，精度有限是固有的，甚至已触及上限，换句话说，即使你找到更好的 RTT_for_BBR 表达式，预测效果也不会好太多。因为一个连接内的信息太有限。正如一个只学懂了 50% 的学生参加考试，他的分数不会超过 70，但也不会低于 20，毕竟如果知道什么是错的，自然就知道什么是对的，信息量决定了上限和下限之间的区间。如果掌握了所有信息，那就有能力得到从 0 到 100 内的任意分数，区间长度为 0，所以不要觉得考 0 分比考 100 更容易。
用以上的引论来比较 CSMA 网络与交换网络，为什么交换网络的某一时刻排队时间是确定的，而 CSMA 却是统计分布。因为交换机拥有数据包到达的所有信息，它可以根据当前 buffer 排队情况为冲突的每一个数据包安排一个确定的位置，这就是连续 buffer 排队的假设，而 CSMA 网络没有交换机，每一个节点都是一个排队系统，每一个节点对数据包到达的信息一无所知。换句话说，交换机根据当前 buffer 用量有能力考从 0 分到 100 分的任意确定分数，CSMA 网络则可能考 0 分到 100 分之间任意不确定分数。
试图优化传输质量，但掌握的信息有限(或许说到底还是 TCP 那么一点信息)，对于 30% 的连接，可能效果非常棒，可另外 30% 的连接反而会劣化，综合来看就是没效果。难点不是给定场景如何优化，而是把场景识别出来。我上面的 “算法” 有点这个识别场景的意思，但注定达不到什么高度。
…
我倾向于盘查历史数据，挖掘其中的模式，但没有共鸣，反对者觉得这不是真技术。当我问到 “那为什么每个人都知道流量晚高峰的时间段？”，对方回答这个信息与传输优化无关。
人们倾向于预测未来，却鄙视历史，现实也被这理念粉饰。包括 CUBIC/BBR 在内，明明在使用过去一个 RTT 的历史快照，偏偏骗自己这个快照描述了当前，进而相信它可以延续到未来。
预测抖动等效于预测 burst，这是排队论的结论，后者并非完全不可预测，但完全不可测准。正视这问题不可解，就很容易推进优化方法，否则只会在寻找根本不存在的算法而 spin 的过程中错过一切 “不是真技术” 的真技术。
Homa 在 RPC 场景应对 icast 的方法值得一提：
Homa solves the incast problem by taking advantage of the fact that incast is usually self-inflicted: it occurs when a node issues many concurrent RPCs to other nodes, all of which return their results at the same time. Homa detects impending incasts by counting each node’s outstanding RPCs. Once this number exceeds a threshold, new RPCs are marked with a special flag that causes the server to use a lower limit for unscheduled bytes in the response message (a few hundred bytes).
在大多数人眼里，这只是个不闭环的 trick，而对此不屑一顾，但 Homa 正视问题并提供兜底：
Incast can also occur in ways that are not predictable; for example, several machines might simultaneously decide to issue requests to a single server. However, it is unlikely that many such requests will synchronize tightly enough to cause incast problems. If this should occur, Homa’s efficient use of buffer space still allows it to support hundreds of simultaneous arrivals without packet loss.
事实上，没有精确预测 “用 incast，burst，时延抖动描述的问题” 的算法，所有的预测都只有统计意义。无论是 DC RPC，还是广域网直播，点播，时延抖动本质上均来源于多个报文同时到达。
Wi-Fi 网络以运气主导的退避行为描述抖动，而有线网络以排队行为描述抖动。有线网络两个报文到达 buffer 那一刻的时间上已经坍缩，那是真正同时到达，这就是连续 buffer 排队假设，而 Wi-Fi 网络的同时到达被时间延展，两个 sender 无法判断是否同时到达，除了发生碰撞，Wi-Fi 网络把仲裁交给了概率，时延并非因连续 buffer 排队引入，要取平均时延才有意义。
唯一解决延时抖动问题的方法就是利用历史数据猜，并且整个世界都在这么做。只是人们不习惯利用离线历史数据，而企图在一个 “TCP 连接” 内解决问题。
还是那个例子，我在 cong_control 回调函数里对 1000 多 IP 的每一个或每几个配置独立的 rate/cwnd 获得了不错的效果，因为我分析了 10000 份散点数据，发现每天特定 IP 地址在特定时间对应的 cwnd 上限就是 x，多了就不再有收益甚至有损，我发现某些特定 IP 无论怎么 “优化”，都更糟，我自然知道接下来如何处置它们。
周末帮朋友测了一下 Wi-Fi 时延抖动对 BBR 的影响，无论 maxbw 还是 minrtt 的测量均受到了致命影响，完全偏离模型。BBR update minrtt 完全信赖一个 RTT 瞬时值，这一点本身是个非常难以满足的约束，而该瞬时值将影响 BBR 整个状态机的转换。连同上周以及周末做得测试，BBR 就是一个瓷娃娃，cwnd 依然在起着极其重要的作用，因为无论 maxbw 还是 minrtt 都太过理想，非常容易被吊偏。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-409758.html
浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-409758.html
到了这里，关于当 BBR 面对时延抖动的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
