云盘的速度是业界硬指标，是产品口碑和形象。传统的提速手段是大多基于代理服务器，用合适的代理连接用户与存储服务器。此方式有一定效果，但未结合国内网络情况和网络原理进行解决。bbr拥塞控制算法针对长肥网络有很好的疗效，非常适合广域网情况，实践后速度迅猛提升。

引言

云盘作为数据存储产品，无论个人还是公司使用，其速度均是第一指标，也是用户评判云盘好坏的关键因素。速度上的提升会带来好的用户体验，以及用户粘连性。所以提速成为迫切需求。

传统tcp拥塞控制

1 广域网络环境

目前广域网普遍属于高带宽，高延迟，存在一定丢包率。网络丢包存在两种情况，第一为拥塞丢包，第二为错误丢包。错误丢包可能是网络传输过程中异常导致，大概有十万分之一的概率。

国内有很多二级运营商，它们大多为共享带宽，其网络buffer也是共享，网络共享buffer打满，会导致丢包，此类丢包造成滑动窗口折半，发送速率骤降。实则各用户带宽并未完全打满。

此类网络以下统称为长肥网络：即往返时间长，但带宽较大。

2 传统tcp拥塞控制算法

传统tcp拥塞控制目的是最大化打满网络带宽。一条链路就像水管，装满此水管需要估算管内容量。

管内容量 = 水管粗细（链路带宽） * 水管长度（往返延迟）

拥塞控制过程：慢启动、加性增、乘性减。开始指数增加发送窗口，遇到丢包快速折半发送窗口，降低发送速率。

3 tcp拥塞控制无法解决如下问题

无法定位丢包原因

无法区分丢包是拥塞导致还是错误导致，如果是网络传输错误导致丢包，其实还未打满带宽。在有一定丢包率的长肥网络中发送窗口会收敛到很小，导致发包速率很小。

缓冲区膨胀问题

网络缓冲区膨胀，网络中有一些buffer，用于吸收波动的流量。开始阶段以指数级速率快速发包，导致buffer快速打满，buffer满后会产生丢包。丢包造成发送窗口骤降，而后发送窗口和buffer都会逐渐下降收敛。此情况未能打满带宽以及buffer使用率。认为此类丢包是带宽打满，实则不然，只是开始过快的增长导致buffer打满丢包而已。

图2.1 缓冲区膨胀现象

bbr拥塞控制

1 解决上述两类问题

不考虑丢包情况，因为无法区分拥塞丢包，错误丢包。
缓冲区膨胀现象是同时估计带宽和延迟导致的。因为发送窗口需要这两参数计算出管内容量，但同时计算会导致不准。例如：要测最大带宽需灌满水管，此时延迟必然高，因为缓冲区占满，包排队需时间。而要测最低延迟，需网络流量低，此时缓冲区基本为空，延迟低，但此时管内带宽估值也低。所以无法同时测量带宽和延迟的最好情况，即最大带宽和最低延迟。这就是本质，为什么传统tcp在长肥网络中很难打满带宽。

解决办法：分别估算带宽和延迟，以计算出最合适的管内容量。

2 bbr拥塞控制过程

慢启动

指数增长发包，不理会丢包，不折半窗口，只检查有效带宽是否还再增长，直到有效带宽不再增长为止。有效带宽是指还未开始占用buffer。

排空阶段

慢启动后，发包量依然有3倍管内容量，此时降低发包速率，以免管中多余包占满buffer，导致丢包。

带宽探测阶段

每8个往返为一个周期，第一个往返，bbr尝试以 5/4速率增大发包，以估算带宽是否打满，第二个周期以 3/4速率降低发包，以排空buffer中的冗余包，避免发生膨胀。剩下6个往返以新的带宽估算速率发包。如此为一个周期，不断探测直到打满真实带宽，如图3.1所示。

延迟探测阶段

每隔10秒，如果未发现新的最低延迟。此时发送窗口减到4个包，以此段时间发包的最低延迟作为估值。然后发送窗口回到之前的状态。

图3.1 带宽检测持续增长，绿色为发包数量，蓝色为延迟

图3.2 丢包率和有效带宽示意图。绿色为bbr，红色为传统tcp

3 bbr小结

bbr开始阶段不会迅猛打满管道，主要是避免缓冲区膨胀带来的丢包和延迟，后续交替探测带宽和延迟。探测带宽时，先增大发送速率后减小，也是避免缓冲区膨胀问题，丢包率降低不断收到有效ack，进而持续增大发送窗口，如此轮回得到最大带宽。探测延迟时，发送窗口降为4个包，此时缓冲区未占满，管内通畅，探测到的延迟也是低而准的。交替探测带宽和延迟得到准确的管内容量，排空方式能避免缓冲区膨胀带来的丢包和延迟。

4 bbr适合场景

存在一定丢包率的高带宽，高延迟网络。
buffer较小的慢接入网络。

bbr在云盘中的实践

内核升级

代理服务器内核升级到4.9以上

开启bbr拥塞控制算法

echo "net.core.default_qdisc=fq" >> /etc/sysctl.conf
       echo "net.ipv4.tcp_congestion_control=bbr" >> /etc/sysctl.conf
       sysctl -p
       sysctl net.ipv4.tcp_available_congestion_control
       sysctl -n net.ipv4.tcp_congestion_control

调整tcp内核参数

调整tcp内核参数，让滑动窗口大小突破64kb

sysctl net.ipv4.tcp_window_scaling=1

提速结果

人均速度提升

图4.1 人均速度图

人均速度提升：50%左右

速度区域占比提升

图4.2 速度区域占比图，蓝色为1M/s- 2M/s，绿色为2M/s以上

1M以上人数占比提升：100%左右

参考文献：
[1] Cardwell, Neal, et al. “BBR: Congestion-Based Congestion Control.” Queue14.5 (2016): 50.

本文转载自公众号360云计算（ID：hulktalk）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/dD395lMqLD4U61ZT2eAsoQ

创作场景

基于 bbr 拥塞控制的云盘提速实践