why bbr is removed from webrtc?

webrtc的某个版本中实现BBR算法，后来被移除了。但是没有给出原因。
这一个多月，我在仿真环境中[1]测试了BBR算法，在某些测试环境中竟然可以观测到超过50%的丢包。正常的BBR算法一般也就2%~3%的丢包，50%的丢包率属实有点变态。
到这里，可能得出结论，BBR不适用于webrtc，就完事了。寻找原因，耗时多而又功劳少。幸亏我是临时工，没有kpi的要求。
我原来觉得是quic中的BBR算法存在瑕疵，后来移植了TCP BBR的代码到webrtc中，在一些测试例子中，看到了正常的工作曲线。但是换了一些网络链路测试参数（带宽，时延），就有不正常的结果。
什么原因导致了这么高的丢包？
BBR算法在多个流争抢带宽的条件下，网络中的时延不可避免地增加。参看链接[2]的测试图片。在互联网这种数据转发模式下，不管什么拥塞控制算法，只要它要探测更高的带宽，总会在某个时刻导致网络传输时延的增长。
BBR控制发包节奏的因子：congestion_window（cwnd）和pacing_rate。在webrtc中，还有另一个因素，编码器的目标码率（target_rate）。参考链接[3]给出的源码，webrtc中实现的BBR算法按照窗口滤波器的值配置target_rate。

NetworkControlUpdate BbrNetworkController::CreateRateUpdate(Timestamp at_time) const {DataRate bandwidth = BandwidthEstimate();if (bandwidth.IsZero())bandwidth = default_bandwidth_;TimeDelta rtt = GetMinRtt();DataRate pacing_rate = PacingRate();DataRate target_rate =config_.pacing_rate_as_target ? pacing_rate : bandwidth;// ....
// ....update.congestion_window = GetCongestionWindow();return update;
}

在PROBE_BW，cwnd = 2 * BandwidthEstimate() * min_rtt_。当往返时延（smooth_rtt）增加时，可能会出现这样这一种现象：BandwidthEstimate() > (cwnd / smooth_rtt)。这个时候，编码器target_rate大于(cwnd / smooth_rtt)，cwnd成为瓶颈。当网络中飞行的数据包大于cwnd，pacer暂停向网络中发送数据包。会限制数据包向网络中的发送速度。尽管PacingController中的的pacing rate>=target_rate，由于cwnd的限制，PacingController会暂停向网络中发送数据包。

absl::optional<bool> RtpTransportControllerSend::GetCongestedStateUpdate()const {bool congested = transport_feedback_adapter_.GetOutstandingData() >=congestion_window_size_;if (congested != is_congested_)return congested;return absl::nullopt;
}
void PacingController::SetCongested(bool congested) {if (congested_ && !congested) {UpdateBudgetWithElapsedTime(UpdateTimeAndGetElapsed(CurrentTime()));}congested_ = congested;
}

编码器生成的数据包，只能在PacingController缓存，造成 packet_queue_数据包排队时延的增长。当时延超过一定的阈值时候，PacingController完全不按照BBR设置的速率控制发包节奏。为了限制最大的排队时延，PacingController存在超发机制。根据期望时延，重新计算发包速率（adjusted_media_rate_ ）。比如根据我的日志，BBR要求pacing_rate为3Mbps，而PacingController最终决定的发送速率可能是6Mbps。

void PacingController::MaybeUpdateMediaRateDueToLongQueue(Timestamp now) {adjusted_media_rate_ = pacing_rate_;if (!drain_large_queues_) {return;}DataSize queue_size_data = QueueSizeData();if (queue_size_data > DataSize::Zero()) {// Assuming equal size packets and input/output rate, the average packet// has avg_time_left_ms left to get queue_size_bytes out of the queue, if// time constraint shall be met. Determine bitrate needed for that.packet_queue_.UpdateAverageQueueTime(now);TimeDelta avg_time_left =std::max(TimeDelta::Millis(1),queue_time_limit_ - packet_queue_.AverageQueueTime());DataRate min_rate_needed = queue_size_data / avg_time_left;if (min_rate_needed > pacing_rate_) {adjusted_media_rate_ = min_rate_needed;RTC_LOG(LS_VERBOSE) << "bwe:large_pacing_queue pacing_rate_kbps="<< pacing_rate_.kbps();}}
}

BBR的工作机制和webrtc的pacer原理，使得BBR算法完全处于失控状态，造成了极其变态的丢包率。
如果关掉超发机制（drain_large_queues_ = false），就要忍受PacingController排队时延的不断膨胀。过高的时延是RTC类业务要尽力避免的。
所以，BBR算法被移除，还是不冤枉的。
那么，如何改进。
这两周来，我一直在魔改算法参数，希望能够得到一个正常结果。比如在probe_cruise时，我设置target_rate 为0.95 * BandwidthEstimate()。在一些测试中，能够观测到正常的结果，在其他场景中，就不行。
我尝试去掉拥塞窗口的限制。在几个测试例子里，算法测试还算正常。
主要更改点：

参考BBR v2，每5秒进入一次probe rtt，设置窗口为BDP/2。算法只在probe rtt限制拥塞窗口值：

if (PROBE_RTT == mode_) {
update.congestion_window = ProbeRttCongestionWindow();
} else {
update.congestion_window = DataSize::Infinity();
}

在probe down 状态(pacing_gain = 0.75)，设置编码器的目标码率为0.5 * BandwidthEstimate()。

Refer:
[1] webrtc-gcc-ns3
[2] quic-on-ns3
[3] bbr in webrtc

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