多条流共享同一瓶颈链路时，涉及到并发调度问题。
调度在微观上就是查找，调度本身会带来开销。视角放远一点，我们仅当开销是个黑盒，不问细节，看看怎么回事。
类比进程调度，多进程分时运行，想象中时间被所有进程完全分享，实际上调度本身也占用时间，随着进程规模增加，调度开销也增加，O(1)调度的代价是调度周期的延长，因此O(1)理论上不存在，现实中log级已很好。因此，时间利用率随进程规模增加而降低。
开销与规模正相关，多流收敛也一样。
多流之间互不相识，不知对方存在，完全自组织，靠感知带宽，RTT等反馈的变化知道别的流存在，但不知道数量几何。带宽，RTT的变化来自于流与buffer以及流之间的交互，而感知这种交互需要时间，这个感知时间的存在就是固有损耗的根源。
那么，带宽利用率具体损耗在哪里呢？
与进程调度一样，多流收敛过程本身也会消耗带宽，这种消耗随着流规模增加而增加，也就是流越多，收敛本身损耗的带宽就越多，总有效带宽不会随流规模线性扩展。
这是普遍真理。
以AIMD为例。丢包使流执行MD，若降到可用带宽以下，空闲带宽作为浪费损耗，丢包重传则作为冗余带宽损耗掉，这就是收敛本身的损耗。因此AIMD不可能达到100%的带宽利用率，实际场景甚至60%都达不到。
多BBR流总带宽利用率稍好，但BBR多流收敛条件极为苛刻，且流之间公平性欠佳。
抛开ProbeRTT这种主动损耗，BBR不能抗抖动。BBR只在唯一的理想情况下对带宽的估计准确，但现实中却有一万种场景估不准。比如BBR以为高估了，突然有大流退出，实际却是低估，反之以为低估，burst了一波，实际却是高估。若考虑AIMD流带来的buffer延迟变化，丢包，抖动将更剧烈。
流越多，抖动的排列组合越多，带宽估算越不准，带宽利用率随流规模增加而渐低，这是事实，谁也救不了。这种固有损耗和高楼里的电梯必然占掉使用面积一样，是固有的。
携带丢包，延迟抖动的情形，AIMD的流间公平性好于BBR，因为AIMD是天然公平的，而BBR则需要主动公平。然而BBR的总带宽利用率却好于AIMD，这是因为BBR可以很快恢复随机非拥塞丢包前的带宽，AIMD却不能，因此BBR的单流带宽利用率很高，多流总带宽利用率自然也很高。
非抖动的稳定情形，BBR流间公平性，收敛速度以及总带宽利用率都相对较好。AIMD依赖RTT和buffer深度收敛，而BBR则在相对更短的时间间隔执行收敛，如8个round，10秒时间等。但这不意味着BBR好，对于固有损耗，寥不等于无，且抖动场景十之八九，绝对稳定场景则万里挑一。
总之，无论AIMD还是BBR，带宽利用率的降低都是固有的自组织损耗，消除这种损耗的唯二方式：
- 带外互通有无，不再自组织而是协作式，彼此告知彼此的情况，但这种互通有无的带外开销难道不也是一种开销？
- 带内干预，主动违背端到端原则，在转发节点增加流反压等源抑制机制。但这些设施难道不是开销？这些额外操作带来的延时难道不是开销？
最近思考大并发系统。共享瓶颈链路的拥塞控制也是此类系统的一个实例，既然是并发系统，调度开销就是固有的，谁也避不开。跟同事讨论BBR的一些优化，写点想法。
浙江温州皮鞋湿，下雨进水不会胖。
