TCP 拥塞控制算法详解：CUBIC、BBR 及传统算法
一、CUBIC 拥塞控制算法
1.1 背景
CUBIC 是一种基于窗口的拥塞控制算法，是对传统 BIC（Binary Increase Congestion Control）的改进。在 Linux 内核中被广泛采用（自 Linux 2.6.19 引入），尤其在高带宽、高延迟（长肥网络，LFN）环境中表现良好，是许多现代操作系统的默认 TCP 拥塞控制算法。
1.2 特点
- 以时间为基准的窗口增长：使用立方函数调整拥塞窗口（cwnd），而非线性或指数增长。
- 对高 BDP 网络友好：适合高速、长距离网络。
- 窗口增长与丢包相关，但不完全依赖丢包作为拥塞的唯一信号。
1.3 工作原理
- 发生丢包时：CUBIC 将拥塞窗口降至 W_max × β（β 一般约 0.7）。
- 之后：不再线性增加 cwnd，而是按三次函数（关于时间差 t）快速增长，较快接近上次最大窗口 W_max，再缓慢逼近新平衡点。
- 公式（简化）： W(t) = C(t − K)³ + W_max 其中：W(t) 为 t 时刻的拥塞窗口；C 为缩放常数；K 为达到 W_max 所需时间；t 为自上次丢包以来的时间。
1.4 优点
- 在高带宽延迟网络中性能优于传统算法。
- 可扩展性好，适合数据中心和互联网骨干网。
1.5 缺点
- 仍主要依赖丢包作为拥塞信号，难以区分排队延迟与真正拥塞。
- 在存在较大缓冲队列的网络中可能引起较高延迟（bufferbloat）。
二、BBR 拥塞控制算法
2.1 背景
BBR（Bottleneck Bandwidth and RTT）由 Google 提出（2016 年），旨在解决传统基于丢包的算法（如 CUBIC）在高延迟、高带宽环境下效率低下的问题，并改善 bufferbloat。
2.2 特点
- 不依赖丢包作为拥塞判断，而是基于瓶颈带宽（BtlBw）和往返时延（RTprop）动态调整发送速率。
- 主动探测网络带宽和最小 RTT，通过建模网络状态实现高效传输。
- 显著减少排队延迟，提高响应速度和吞吐量。
2.3 工作原理
BBR 周期性地在两种模式之间切换：
- PROBE_BW（带宽探测）：逐步增加发送速率以探测可用带宽。
- PROBE_RTT（最小 RTT 探测）：定期降低发送速率以测量最小 RTT（反映无排队时的网络延迟）。
BBR 控制两个关键参数：
- BtlBw：当前路径所能承载的最大数据传输率（瓶颈带宽估计）。
- RTprop：路径上的最短往返时间（最小 RTT）。
拥塞窗口的调整不直接依据丢包，而是使发送速率尽量匹配估计的瓶颈带宽，同时避免过多排队延迟。
2.4 优点
- 在高带宽、高延迟、高缓冲网络中性能优越。
- 降低网络延迟和抖动，提升用户体验。
- 减少因拥塞窗口过大造成的 bufferbloat。
- 特别适用于视频流、大文件传输等对带宽敏感的场景。
2.5 缺点
- 多 BBR 流竞争时可能存在公平性问题。
- 部署需要操作系统支持（Linux kernel ≥ 4.9 支持较好）。
- 部分网络设备对非传统拥塞控制算法支持不佳。
三、CUBIC 与 BBR 对比总结
| 特性 | CUBIC | BBR |
|---|---|---|