BBR拥塞控制算法的RTT公平性优化

作者：潘婉苏; 李晓风^*; 谭海波; 许金林; 李皙茹

来源：哈尔滨工业大学学报, 2022, 54(11): 38-46.

• 拥塞控制
• BBR
• RTT公平性
• 起搏增益
• 自适应算法

Google提出了一种基于瓶颈带宽和往返传播时间的拥塞控制算法(bottleneck bandwidth and round-trip propagation time, BBR),可以在网络链路中保持最大传输速率和最小延时。然而一些评估实验表明，BBR算法会导致不同往返时间(round trip time, RTT)的数据流之间存在严重的公平性问题。为了优化这一问题，研究分析了BBR算法探测机制所导致的发送速率与瓶颈带宽不匹配对RTT公平性的影响，提出了一种基于起搏增益模型的优化算法BBR-adaptive(BBR-A)。BBR-A算法不再采用原BBR算法中固定的起搏增益，而是利用RTT与起搏增益的关系，构造一个基于反比例函数的起搏增益调节模型，通过让向上和向下的起搏增益系数相互交错来平衡发送速率，使每个BBR流可以公平地竞争带宽资源。网络模拟器3(network simulator 3,NS3)仿真实验结果表明：BBR-A算法的信道利用率比BBR算法有了小幅提升；在RTT公平性的方面，BBR-A缩小了不同RTT流之间的吞吐量差异，在不同缓冲区和RTT差异下，Jain公平指数至少提高了1.5倍；BBR-A算法明显降低了重传率。因此通过自适应调整起搏增益系数，可以平衡不同数据流之间的发送速率，有效提升BBR算法的RTT公平性。

• 单位
  中国科学技术大学; 中国科学院合肥物质科学研究院