随着骨干带宽增长，拥塞被阻滞在接入网，大规模拥塞崩溃难再呈现，tcp 拥塞控制(不仅限于 tcp，但以 tcp 为主线来说)从避免崩溃，保证可用性逐渐转到提高效率。
过程曲折而漫长。
起初 aimd 挺好，为了更好，bic/cubic 相继出炉，此过程正与 linux 蓬勃发展同步，大概从 1990 年初一直持续到 2005 年前后，linux kernel 内置所谓 "拥塞状态机" 逻辑，以至于完全不同于传统 aimd 的 delay-based cc 比如 vegas 竟无处安放。
拥塞状态机其实就是 loss-based cc 的抽象，将 "拥塞避免"，"快速重传" 等这些状态与 tcp 语义的传输和重传强制捆绑，以至于只要出现丢包进入快速重传，必须无条件执行固定逻辑，比如降窗(比如 prr)。这种框架下，如果想在丢包时不降窗就无从谈起，显然 vegas 不适合这框架。但由于这种方式工作的足够好，vegas 几乎被遗忘。
进入 2010 年代，随着摩尔定律效应减弱，主机带宽逐渐追平交换带宽，而移动互联网兴起，图片，视频等大流量激增，单位带宽逐渐吃紧，带宽资源不能再继续以粗放方式被使用，另一方面，受限于时延 qoe，buffer 不能继续增大，cc 开始以带宽利用率为目标，pacing 代替突发降低报文到达率，减少对 buffer 的依赖。
bbr 在此背景下产生。
为支持 bbr，linux kernel 引入 cong_control 回调，允许 cc 自定义行为，开辟了拥塞状态机之外的新路。
但直到今日这条新路上大量的代码都在处理 "兼容公平性"。
当年 vegas 被诟病不能和 cubic 共存，解法其实是全网部署 vegas。如今 bbr 又落入寻求 "与 aimd(主要是 cubic) 公平混部" 的老路，而这些问题几乎不能彻底解决。
分布式网络是个博弈网络，即使 bbr 优秀到让人们明确想用 bbr 替换 cubic，但随着替换的进行，替换收益递减，人们的替换动机减弱，最终 bbr 占比将稳定在不到 80%，bbr 还是要兼容 cubic，因此 bbr3 或许是个好算法。
但数据中心则是个不同的场子。
如果在数据中心大搞公平混部就大可不必了，找经理开会能解决的事就不要用算法自适应。一个简单方法是增量部署算法默认设置在装机脚本，存量逐渐分批次切换。或全部 cubic，或全部 bbr，或全部 vegas。
最近一直强调同质，卡车从不考虑与轿车碰撞时的公平性问题。核心还是那些车轱辘话，让算法尽量少做甚至不做判断，猜测，评估，针对的事，简单才能高效，大一统对效率反而是拖累，俾斯麦明白的道理，将奥地利排除在帝国之外，主打一个纯净。
暂时不说关于同质的话题了，说恶心了。接下来看 bbr。
不管哪个场子，也不管目标是避免崩溃还是提高效率，拥塞控制的核心都是 数据包守恒，在这个视角下重新审视 bbr，看它有什么问题：
此前说过，bbr 看起来好只因为它的大开合动作，并且很多人理解的 "bbr 好" 就是和 cubic 相比 bbr 的吞吐更高，这是对拥塞控制最大的误解，你不光要看结果，还要看拿什么换的结果。其实 bbr 选的操作点非常不稳定，所以无法自适应收敛，需要一个状态机不断进行刺激和反应，总体上大开合的意思就是激进。如果操作点对了，什么都不需要做就能收敛。
看上图的下半部分，合理的 bbr 操作点更偏右，在这个操作点上，和理想情况相反，bbr 需要持续占据一些 buffer 空间，用它来做带宽变化的自动探测。
bbr 用 maxbw 追踪最佳操作点是追不到的，在多流共享带宽时更是捕风捉影。如果办不到就不要办了，计算是滞后的，且根本算不准，那么追踪 max(bw / rtt) 就豁然开朗：
- 在 winmax 中追踪 alpha rounds 的 bw / rtt，将其 bw 记为 b；
- 在 winmin 中追踪 k*alpha rounds 的 rtt，记为 minrtt；
- 保持 inflight = b * minrtt + beta。
这就避开了复杂的状态机，probe，drain 等逻辑。围绕上面的 3 步算法做任何事都行，其实只这 3 步就够了。
本文不详细聊这个算法动力学，简单推理一下，如果有新带宽，max(bw / rtt) 会更新，bw 增加，inflight 增加，如果有效带宽减少，早晚 max(bw / rtt) 会滑走而更新，bw 减少，inflight 减少，而如果 bw 和 rtt 同时增加或减少，minrtt 在更长周期不改变，算法就可以自适应它们而改变 inflight。
解释一下最后一步为啥要 + beta，这是 vegas 里的办法，目的是 "始终在 buffer 中保留一些报文"，效果是：
- 有流退出，这些报文可以瞬间分享腾出的带宽；
- 有流进入，这些报文避免当前流被挤占而抖动。
是不是简单又有趣。
那么 pacing 哪去了？和传统 bbr 不同，pacing 退居二线，而 inflight 成了第一控制要素，只要保持 inflight 就那么多，pa 不 pacing 不重要，反正都要回来，核心还是守恒律。
人们对 pacing 的误解在于以为 pacing rate 是端到端的，但它只对第一跳有效。数据包在网络转发过程中，其形式完全受交换机(等一切转发节点)当前状态的影响，在没有任何 aqm，qos 配置的简单 fifo 情形，一条流的 pacing rate 完全由该交换机当前的 buffer 构成决定。
端到端控制需要控制 inflight，而不是 pacing rate。
pacing 按照 delivery rate 的 n 倍吐，简单给前面第一跳交换机 buffer 留点 time slot，不用太精确算计，因为算了也没用，统计复用要按统计方法来，抓住统计量，追踪，过滤它们，做出判断，执行守恒律。
拥塞控制的核心是在 pipe 中保有多少 inflight，而不是以多大的 pacing rate 发送，所以控制要素还得是 cwnd，而测量 delivery rate 只做采集 bw / rtt 而计算 inflight。
好，该总结一下了。
tcp 拥塞控制从最初 1980 年代末的 aimd 随着 linux kernel 经过 1990 年代直到 2010 年代引入 bbr，要分清楚新的，旧的，就知道哪些是核心，而哪些是为了兼容公平性。其中摩尔定律，移动互联网，视频流的发展也对 tcp 拥塞控制的形态产生了甚至决定性的影响。
提到拥塞控制就是慢启动，拥塞避免，快速重传那一套非常教条，拥塞控制和丢包检测和重传是没有关系的两件事，恰巧 tcp 在初期实现 linux kernel 的拥塞控制算法时作为内置硬编码实现，而后来模块化时又没有将其分开，埃里克作为后来的妹忒呢儿自己可能对这方面也不是非常清楚，本没关系的逻辑就被拥塞状态机关联了起来，但如果网络发生拥塞，用 inflight = 100 来控制拥塞，这 100 个报文中并不规定哪些是新报文哪些是重传报文。
30 多年的发展让 tcp 拥塞控制算法自发多样化，但兼容公平性并不是每个场景都需要考虑，比如数据中心。bbr3 作为以兼容公平性为目标的算法，它进入通用 linux kernel 的目标或许能实现，但作为 bbr 本身，bbr4，bbr5 应该在其提高带宽利用率以及自身公平性方面有更多迭代。
最后，我认为以守恒律为核心的 inflight 控制才是高尚的，E = max(bw / rtt) 是一个好收敛点，以 inflight = bw * minrtt + beta。而不是捕风捉影的 pacing 计算。
浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。