有没有一种 rate-based 算法可以不测量 delivery rate，当然有！直接套在 AIMD 上就行，虽然套在 bbr 上没什么不可。

传统 AIMD 拥塞控制代价很大，代价源自两点，首先，AI 有填 buffer 的趋势，其次，MD 可能过度降低带宽利用率，两者相克相生无法统一，这是固有开销。还差一个因素没作为变量被引入收敛过程，pacing，依靠 pacing 在达到最佳资源利用率的过程中收敛，如下图：

buffer 始终未 overflow，好像 A 和 B 都知道它的 limit，二者默契配合，此消彼长，达到最佳。但事实上共享链路的流互不可见，上图只是一厢情愿。

从 拥塞控制的经济学原理 和 借贷式拥塞控制 的借贷视角去理解就知道怎么做了。虽然我借钱不知道该付多少利息最合适，多借几次就知道了，对于放款的人也一样，最终大家总能收敛到一个合适的利率，时间不耐表面上的供需决定这一切。

下图是一个新的解释：

以上重新解释后就是一个非常清晰的高效收敛模型。只要经过简单 probe，得到一个大致的 cwnd 标的作为 buffer 的预测值，该模型很容易自然收敛。

由 bpd = pacing_rate * rtt，可得一个恒等式 rtt = bdp * (1 / pacing_rate)，而不占 buffer 时的 bdp 就是 cwnd 指示，于是可将 burst 率表示为 cwnd 的倒数，d_burst = 1 / cwnd，可乘上一个系数作可调参数，即 d_burst = beta * (1 / cwnd)，恰好保持 rtt 不变，即无 queue 的意思，注意，它既是因又是果(确实比较烧脑)。

始终保持(比如 cubic/reno)或间隔保持(比如 bbr)多出 1 个 或 n 个报文作 probe，可自动发现 F 点，delivery rate 不再增加即为收敛到公平的终止条件，虽然当前流依然可以继续抢占更多带宽，但如果它依照本算法执行的话，稳定的 “跳出 cwnd-limited” 状态将阻止它继续，v < buffer_limit 会改变收敛平衡点，v > buffer_limit 则造成丢包。

和货币原理一样，信用货币与信用规模有关，与流通有关，在网络传输中信用规模和流通主要表现为带宽，而相互借贷则此消彼长，受限于 buffer(将它看作备金)。这从另一个视角证明了 bbr 的最优操作点无法独立找到，必须在 buffer 里折腾，但凡多流共享带宽，就需 buffer 提供倒腾收敛的空间，这就是 “同步的代价”，本来就是空间换时间，如果省掉 buffer，就没了收敛的反应时间。对于 bbr 而言，如果去掉 cwnd_gain * bdp 限制，取决于 cruise 长度，buffer queue 亦将很长。

网络传输的公平和效率的度量属于在变化中度量，它和经济学中很多固有难题一样难解，比如如何保持货币的稳定，如果压缩通胀和通缩的反应周期，说白了但凡在变化中度量的指标，包括标准本身在内，都要对抗滞后性，而滞后性带来固有的偏差，单向时间又将偏差叠加，这是难题之所以难的原因。

但偏差和误差不同，误差可以小到忽略不计但偏差不能，因为偏差是随问题规模等比例缩放的，它的分辨率是一定的。还是那句话，放大了就是马赛克，缩小了你的眼睛又看不清了。

注意，本文的算法位于标准 cc 之上，reno/cubic/westwood/vegas/bbr 等该怎么玩还怎么玩，本文只是引入一种 pacing 和 burst 之间的关系。

浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。