Google推出的BBR可以用于解决长胖网络（具有高速率时延积BDP的传输网络）的性能，他与传统的Reno或者CUBIC的TCP拥塞控制算法相比有了一些革命性的思维。在2016年，谷歌将其所有Youtube服务器集群等全面部署了BBR算法，并在之后一段时间的应用成果后将其开源。
相对于传统拥塞控制算法，BBR不再去关注拥塞的发生，传统拥塞控制算法都是监测拥塞状态机，只有当拥塞发生的时候才会去采取修改拥塞窗口cwnd的方式，传统的RENO或者后面出现的CUBIC方式也有许多问题。Cubic同之前的拥塞控制算法一样，无法区分拥塞丢包和传输错误丢包，只要发现丢包，就会减小拥塞窗口，降低发送速率，而事实上传输错误丢包时网络不一定发生了拥塞，但是传输错误丢包的概率很低，所以对Cubic算法的性能影响不是很大。但是在远距离高延时网络之下，由于错误丢包的现象就大大提升了，CUBIC算法无法判断错误丢包从而导致了许多不必要的降速，不能充分的提高带宽利用率。
而GOOGLE-BBR则不去关心网络是否发生了拥塞情况，而是去不断地关注实时的RTT与带宽BW，不断地调整拥塞窗口与pacing rate（窗口发送间隔）的值，使连接速度尽量达到最大带宽值。
对原BBR项目进行了一些参数修改，使其发送窗口大小调整更加激进，能够更好的适应长距离、高延迟、高丢包的网络环境，但是可能会一定程度地丢失网络公平性。(不过相比于TCP CUBIC来说还算公平吧)