BBR擁塞控制算法在高通量衛星通信系統加速網關中的應用研究

王占偉　孟祥宇　杜倩倩　王云飛　高二東　朱珊

【摘 要】目前，我國高通量衛星系統進入快速發展期，TCP業務作為主要承載業務，在高延遲/高丟包率傳輸環境下的傳輸性能成為瓶頸，而新型擁塞控制算法能夠有效解決該問題。本文在加速網關中引入BBR擁塞控制算法，做相應改進，并與傳統CUBIC擁塞控制算法進行測試對比，驗證BBR擁塞控制算法在高通量衛星通信系統中的適用性。

【關鍵詞】BBR;擁塞控制;寬帶衛星通信;TCP加速網關

中圖分類號： TN927.2文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）21-0227-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.21.105

Application Research of BBR Congestion Control Algorithm in Acceleration Gateway of High-throughput Satellite Communication System

WANG Zhan-wei MENG Xiang-yu DU Qian-qian WANG Yun-fei GAO Er-dong ZHU Shan

（Space star technology co.，ltd.， Beijing 100095， China）

【Abstract】At present， China's high-throughput satellite system has entered a period of rapid development. TCP service is the main service of the system. The transmission performance becomes the bottleneck in the transmission environment of high delay/high packet loss rate， and the new congestion control algorithm can effectively solve this problem. In this paper， the modified BBR congestion control algorithm is introduced in the acceleration gateway. And BBR is compared with the traditional CUBIC congestion control algorithm to verify the applicability of BBR congestion control algorithm in high-throughput satellite communication system.

【Key words】BBR; Congestion control; Broadband satellite communications;TCP gateway

0 引言

2017年4月，中星16衛星成功入軌。這是中國航天科技集團第五研究院研制的我國首顆高通量衛星，通信容量超過20Gbps，超過我國此前研制的所有通信衛星容量綜合。中國衛星通信正式邁入高通量時代[1]。

目前網絡中的數據90%以上都是TCP業務，而TCP業務在高延時、髙誤碼的環境中傳輸效率較低。特別地在高通量通信系統中，長肥軌道效應（高延時/高帶寬）愈加明顯，從而造成帶寬利用率低，用戶體驗差的問題。在高通量衛星通信系統中通過引入加速網關解決上述問題，而加速網關上運行的擁塞控制算法是解決這些問題的核心所在。

1 傳統協議棧工作原理

TCP協議作為一個面向連接的可靠傳輸協議，通過應答方式維持數據傳輸可靠性的同時利用其滑動窗口機制，一次發送一組數據，來提高數據傳輸的吞吐量。發送方在特定的時間RTO內未收到某數據段的應答或重復收到對端對該報文段的請求時會立即對此報文段進行重傳來保證數據傳輸的完整和正確。傳統地面網絡中，由于傳輸媒介多為光纖或雙絞線等誤碼率低于10e-6的媒介，丟包更多是由于鏈路容量達到飽和，鏈路媒介的緩沖區無法承載更多的數據包而主動丟棄。這種丟棄行為被稱為擁塞丟包。當發生擁塞丟包時，不顧一切地重傳這些被丟棄的數據包只會進一步加劇網絡環境的惡化。傳統TCP協議棧通過添加擁塞控制算法，在發生擁塞丟包時主動降低發送窗口，來控制網絡中的數據流量，并指導發送窗口按照一定的方法在擁塞恢復后繼續進行增長，以不斷探測可能空閑的帶寬資源，實現帶寬資源的最大化利用。

2 衛星網絡環境特點

相比于傳統地面網絡，高延遲是衛星網絡顯著特點之一，一組數據傳輸后要經過相當長的延遲后才能得到確認，之后才能進行新的數據包的傳輸。圖1為加速網關典型應用場景。為保障高延遲特性下的傳輸帶寬，加速網關將進入到衛星網絡中TCP連接進行代理式拆分，在下行網關中提供較大的發送緩存，而在上行網關中提供大的接收緩存。無丟包的情況下，較大的接收和發送緩存可以提供較大的滑動窗口，使在衛星鏈路中一次發送可以發出地面小延遲網絡中多輪傳輸才能傳送完的數據量，從而達到帶寬守恒，保障數據的快速傳輸。而高誤碼卻是衛星通信網絡的另外一個特點，當丟包以誤碼形式出現，傳統TCP協議棧由于不能判別丟包是由于誤碼還是擁塞引起，只能進行保守的按比例降窗。在加速網關的拓撲結構中，為維持帶寬而保持較大的發送窗口被按比例降窗的影響是巨大的。因此傳統TCP協議的擁塞控制算法在高延時高誤碼率的環境下的帶寬利用率很低。

3 BBR擁塞控制處理流程

BBR[2]通過主動探測鏈路帶寬來最大化地利用衛星網絡帶寬資源。當網絡中數據包不多，還沒有填滿瓶頸鏈路的管道時，隨著投遞率的增加，往返時延不發生變化。當數據包數量超出鏈路傳輸能力，還沒有被收端接收的數據包會慢慢填滿鏈路媒介緩存區直到緩存區溢出而發生擁塞丟包。在數據填滿緩存區的這一過程中，RTT時間會隨著數據包在緩存區中等待排隊處理的時間變長而變長。BBR根據這種現象，設計了自己的擁塞控制流程[3]。

（1）當連接建立時，BBR采用類似傳統TCP協議棧慢啟動方式，呈指數形式增加擁塞窗口，經過三次發現計算出的帶寬相對恒定（窗口加大的同時rtt周期也變長），說明此時媒介緩沖區正在被填滿，鏈路帶寬已經探測到當前環境的最大帶寬的邊緣，之后進入排空階段。

（2）在排空階段，通過降低發送窗口，在維持計算的帶寬不變的情況下，緩慢降低RTT值，之后進入帶寬探測階段。

（3）在探測階段，BBR以8個RTT周期為一組進行帶寬探測：先在首個RTT時間內按比例增加發送窗口，如果RTT沒有變化，則在第二個rtt內維持當前擁塞窗口;若RTT上升，則在第二個RTT周期內減去上輪rtt中額外增加的發送窗口，以達到排干前一個RTT多發出的數據包，后面6個周期維持更新的窗口發包。圖2給出了探測階段窗口增長示意圖。

（4）最小RTT更新階段：BBR每過10秒，為了確保鏈路環境不發生大的改動，進入延遲探測階段，為了探測最小延遲，BBR在這段時間內發送窗口固定為4個包，即幾乎不發包，占整個過程2%的時間（無誤碼情況下2%的帶寬流失）。

根據BBR的擁塞控制流程，只要網絡拓撲環境不發生劇烈變化，幾乎不會引起擁塞丟包而發起數據重傳，衛星加速網關中的拓撲結構中很好地做到了這一點，在衛星鏈路的兩側是采用BBR擁塞控制算法的代理網關。而網關與服務器或客戶端之間的復雜而多變的環境則由他們之間短延遲的TCP傳統協議棧來處理。

雖然丟失數據包產生的數據重傳和ACK丟失帶來的探測RTT時間的細微增加在一定程度上會降低BBR在丟包環境中的吞吐量，但由于數據包和ACK的丟失不會顯著影響RTT的探測，也就不會顯著的影響當前探測帶寬的計算。

4 測試環境及測試結果

CUBIC算法和BBR算法對比測試拓撲結構如圖3所示。

在延遲設備下增設600ms延遲，設置不同丟包率加速網關采用不同擁塞控制算法，100M測試文件傳輸時間比對圖如圖4所示。

在丟包率低于1e-5時，由于BBR在探測最小RTT周期的開銷，此時使用CUBIC擁塞算法[4]鏈路吞吐量會更大一些。當丟包率逐漸上升時，CUBIC擁塞控制算法的吞吐量呈指數型下降，BBR則對丟包率不是特別敏感，在百分之一丟包環境下，依然可以維持一半的吞吐量。

5 總結

BBR擁塞控制算法可以有效地區分擁塞丟包和誤碼丟包，在高延遲高丟包的衛星網絡中可以顯著的提升吞吐量。證明BBR擁塞控制算法在高通量衛星通信系統中有較好的適用性，后續會繼續改進BBR算法，進一步提高高延時髙誤碼條件下的衛星帶寬利用率，形成系列文章。

【參考文獻】

[1]鄧恒.高通量衛星的發展與應用前景 空間通信技術與未來網絡發展高峰論壇 2018.7.

[2]Neal Cardwell， Yuchung Cheng， C. Stephen Gunn， Soheil Hassas Yeganeh， Van Jacobson ?BBR： Congestion-Based Congestion Control （Measuring bottleneck bandwidth and round-trip propagation time）. ACM Queue vol. 14 2016.10.

[3]TCP BBR Quic-Start： Building and Running TCP BBR https：//github.com/google/bbr 2017.6.

[4]Sangtae Ha; Injong Rhee; Lisong Xu; Lars Eggert; Richard Scheffenegger CUBIC for Long-Distance Networks. Doi：10.17487/RFC8321 2018.2.