1.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
从网络诞生至十年前，源码TCP拥塞控制采用的分析经典算法如reno、new-reno、源码bic、分析cubic等，源码在低带宽有线网络中运行了几十年。分析dedecms 源码然而，源码随着网络带宽的分析增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的源码环境。
根本原因是分析，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。源码这一认知上的分析缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的源码随机壁纸源码出现，旨在解决这一问题。分析BBR通过以下方式控制拥塞：
1. 确保源端发送数据的源码速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。
2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，-128源码补码双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。
BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。
1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是源码装修店铺最合适的。
2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。
在上述概念基础上，scala idea 源码BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。
通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。
在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。
总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，有效降低数据冲击。
