BBR擁塞控制演算法

BBR（Bottleneck Bandwidth and RTT）是一種基於帶寬瓶頸和往返時延（RTT）的TCP擁塞控制演算法。BBR演算法的目標是在不破壞帶寬和TCP連接的延遲之間權衡，從而網路帶寬可以得到更充分的利用，TCP連接的時延可以得到更好的優化。

因此，如果想要通過網路連接實現更高的吞吐量和更低的延遲，BBR擁塞控制演算法是值得打開的。

BBR擁堵控制演算法在處理網路擁堵的時候會對網路連接進行限制，從而保證連接不會被壓垮。因此，在網路連接出現擁堵的情況下，BBR擁堵控制演算法是值得開啟的。

BBR擁塞控制演算法需要在TCP擁塞控制演算法中進行開啟。在Linux系統中，可以使用命令行工具進行開啟：

sudo sysctl net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr

需要注意的是，在一些舊版的Linux內核中，可能不支持BBR擁塞控制演算法。因此，在開啟之前，需要先驗證內核版本是否支持。

BBR擁塞控制演算法通常適用於高帶寬延遲網路，如數據中心和雲計算等場景。但是，在一些低帶寬、高延遲的網路中，BBR演算法可能會表現出不佳的性能。因此，在這種情況下，推薦使用其他適合的TCP擁塞控制演算法。

BBR演算法的工作流程大致可以概括為以下幾個步驟：

BBR演算法會通過接收的數據包分析當前的延遲和丟包率等信息，並綜合考慮這些信息來計算出當前網路連接的帶寬和擁堵情況。

根據當前的帶寬和擁堵情況，BBR演算法會計算出下一個擁塞窗口的大小。在這個過程中，BBR演算法會採用兩種機制：Pacing機制和CUBIC機制。

Pacing機制主要用於控制數據包的發送速率，以避免網路擁堵。BBR演算法通過Pacing機制來平滑發送速率，並防止網路流量的波動。

CUBIC機制主要用於計算下一個擁塞窗口的大小。BBR演算法通過CUBIC機制來平滑的調整擁塞窗口，以避免網路擁塞。

最後，BBR演算法會根據計算出的擁塞窗口大小，發送相應數量的數據包。

BBR擁塞控制演算法在高通量衛星網路中能夠發揮出很好的性能。在傳統的TCP擁塞控制演算法中，由於傳輸的數據量較大，通信延遲較高，因此TCP連接的吞吐量也會受到極大的限制。而BBR擁塞控制演算法通過對TCP連接進行優化，可以有效的提高TCP連接在高通量衛星網路中的吞吐量和穩定性。

TCP擁塞控制演算法是一種用於控制網路擁塞的演算法。除了BBR擁塞控制演算法之外，還有一些其他的TCP擁塞控制演算法：

Tahoe演算法是TCP擁塞控制演算法的第一種實現。這種演算法基於三次重傳的機制來檢測網路擁塞。當網路擁塞時，Tahoe演算法會減少發送數據的速率。

Reno演算法是Tahoe演算法的升級版。這種演算法通過相應ACK的方式來檢測網路擁塞，從而有效的提升了TCP連接的性能。

Westwood演算法是一種優化過的TCP擁塞控制演算法，它可以在高速寬頻網路上運行。這種演算法通過增加TCP窗口的大小來提升TCP連接的吞吐量。

CUBIC演算法是Linux內核中默認的TCP擁塞控制演算法。類似於BBR擁塞控制演算法，CUBIC演算法也是基於帶寬瓶頸和RTT的擁塞控制演算法。通過在CUBIC函數中引入拐點，CUBIC演算法可以更精確地計算出下一個擁塞窗口的大小。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/194214.html