一、网络IO的处境和趋势
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升,而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变 , 从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展 。
传统的电信领域
IP层及以下,例如路由器、交换机、防火墙、基站等设备都是采用硬件解决方案 。基于专用网络处理器(NP),有基于FPGA , 更有基于ASIC的 。但是基于硬件的劣势非常明显,发生Bug不易修复,不易调试维护,并且网络技术一直在发展,例如2G/3G/4G/5G等移动技术的革新 , 这些属于业务的逻辑基于硬件实现太痛苦,不能快速迭代 。传统领域面临的挑战是急需一套软件架构的高性能网络IO开发框架 。云的发展
私有云的出现通过网络功能虚拟化(NFV)共享硬件成为趋势,NFV的定义是通过标准的服务器、标准交换机实现各种传统的或新的网络功能 。急需一套基于常用系统和标准服务器的高性能网络IO开发框架 。单机性能的飙升
网卡从1G到100G的发展,CPU从单核到多核到多CPU的发展 , 服务器的单机能力通过横行扩展达到新的高点 。但是软件开发却无法跟上节奏,单机处理能力没能和硬件门当户对,如何开发出与时并进高吞吐量的服务,单机百万千万并发能力 。即使有业务对QPS要求不高,主要是CPU密集型,但是现在大数据分析、人工智能等应用都需要在分布式服务器之间传输大量数据完成作业 。这点应该是我们互联网后台开发最应关注 , 也最关联的 。二、Linux + x86网络IO瓶颈
在数年前曾经写过《网卡工作原理及高并发下的调优》一文,描述了Linux的收发报文流程 。根据经验,在C1(8核)上跑应用每1W包处理需要消耗1%软中断CPU,这意味着单机的上限是100万PPS( Per ) 。从TGW(版)的性能100万PPS,优化了也只到150万PPS,并且他们使用的服务器的配置还是比较好的 。假设,我们要跑满10GE网卡,每个包64字节,这就需要2000万PPS(注:以太网万兆网卡速度上限是1488万PPS,因为最小帧大小为84B《,Per , and Other》) , 100G是2亿PPS , 即每个包的处理耗时不能超过50纳秒 。而一次Cache Miss,不管是TLB、数据Cache、指令Cache发生Miss , 回内存读取大约65纳秒 , NUMA体系下跨Node通讯大约40纳秒 。所以,即使不加上业务逻辑,即使纯收发包都如此艰难 。我们要控制Cache的命中率 , 我们要了解计算机体系结构,不能发生跨Node通讯 。
从这些数据,我希望可以直接感受一下这里的挑战有多大,理想和现实 , 我们需要从中平衡 。问题都有这些
三、DPDK的基本原理
从前面的分析可以得知IO实现的方式、内核的瓶颈 , 以及数据流过内核存在不可控因素,这些都是在内核中实现 , 内核是导致瓶颈的原因所在 , 要解决问题需要绕过内核 。所以主流解决方案都是旁路网卡IO , 绕过内核直接在用户态收发包来解决内核的瓶颈 。
Linux社区也提供了旁路机制,官方数据10G网卡1400万PPS,但是没广泛使用 。其原因有几个:
那么,我们来看看发展了十几年的DPDK,从Intel主导开发 , 到华为、思科、AWS等大厂商的加入,核心玩家都在该圈子里,拥有完善的社区,生态形成闭环 。早期,主要是传统电信领域3层以下的应用,如华为、中国电信、中国移动都是其早期使用者,交换机、路由器、网关是主要应用场景 。但是,随着上层业务的需求以及DPDK的完善 , 在更高的应用也在逐步出现 。
DPDK旁路原理:
图片引自 Wu的文档《Flowon Intel?X710/XL710》
左边是原来的方式数据从 网卡 -> 驱动 -> 协议栈 -> 接口 -> 业务
右边是DPDK的方式,基于UIO( I/O)旁路数据 。数据从 网卡 -> DPDK轮询模式-> DPDK基础库 -> 业务
用户态的好处是易用开发和维护,灵活性好 。并且Crash也不影响内核运行,鲁棒性强 。
DPDK支持的CPU体系架构:x86、ARM、(PPC)
DPDK支持的网卡列表://,我们主流使用Intel 82599(光口)、Intel x540(电口)
四、DPDK的基石UIO
为了让驱动运行在用户态,Linux提供UIO机制 。使用UIO可以通过read感知中断,通过mmap实现和网卡的通讯 。
UIO原理:
要开发用户态驱动有几个步骤:
五、DPDK核心优化:PMD
DPDK的UIO驱动屏蔽了硬件发出中断 , 然后在用户态采用主动轮询的方式,这种模式被称为PMD(Poll Mode ) 。
UIO旁路了内核 , 主动轮询去掉硬中断,DPDK从而可以在用户态做收发包处理 。带来Zero Copy、无系统调用的好处,同步处理减少上下文切换带来的Cache Miss 。
文章插图
运行在PMD的Core会处于用户态%的状态
网络空闲时CPU长期空转 , 会带来能耗问题 。所以,DPDK推出 DPDK模式 。
DPDK:
图片引自David Su/ Jiang/Wei Wang的文档《 LowMode DPDK》
它的原理和NAPI很像 , 就是没包可处理时进入睡眠 , 改为中断通知 。并且可以和其他进程共享同个CPU Core , 但是DPDK进程会有更高调度优先级 。
六、DPDK的高性能代码实现
1.采用减少TLB Miss
默认下Linux采用4KB为一页 , 页越小内存越大,页表的开销越大 , 页表的内存占用也越大 。CPU有TLB()成本高所以一般就只能存放几百到上千个页表项 。如果进程要使用64G内存 , 则64G/4KB=(一千六百万)页 , 每页在页表项中占用 * 4B=62MB 。如果用采用2MB作为一页 , 只需64G/2MB=2000 , 数量不在同个级别 。
而DPDK采用,在x86-64下支持2MB、1GB的页大小,几何级的降低了页表项的大小,从而减少TLB-Miss 。并提供了内存池()、MBuf、无锁环(Ring)、等基础库 。根据我们的实践,在数据平面(Data Plane)频繁的内存分配释放,必须使用内存池,不能直接使用,DPDK的内存分配实现非常简陋,不如 。
2.SNA(- )
软件架构去中心化,尽量避免全局共享,带来全局竞争,失去横向扩展的能力 。NUMA体系下不跨Node远程使用内存 。
3. SIMD(Data)
从最早的mmx/sse到最新的avx2,SIMD的能力一直在增强 。DPDK采用批量同时处理多个包,再用向量编程,一个周期内对所有包进行处理 。比如 , 就使用SIMD来提高速度 。
SIMD在游戏后台比较常见 , 但是其他业务如果有类似批量处理的场景 , 要提高性能,也可看看能否满足 。
4. 不使用慢速API
这里需要重新定义一下慢速API,比如说,虽然在64位下通过vDSO已经不需要陷入内核态,只是一个纯内存访问 , 每秒也能达到几千万的级别 。但是 , 不要忘记了我们在10GE下 , 每秒的处理能力就要达到几千万 。所以即使是也属于慢速API 。DPDK提供接口,例如接口,基于HPET或TSC实现 。
在x86-64下使用RDTSC指令,直接从寄存器读取,需要输入2个参数,比较常见的实现:
static inline uint64_trte_rdtsc(void){uint32_t lo, hi;__asm__ __volatile__ ("rdtsc" : "=a"(lo), "=d"(hi));return ((unsigned long long)lo) | (((unsigned long long)hi) << 32);}
这么写逻辑没错 , 但是还不够极致,还涉及到2次位运算才能得到结果,我们看看DPDK是怎么实现:
static inline uint64_trte_rdtsc(void){union {uint64_t tsc_64;struct {uint32_t lo_32;uint32_t hi_32;};} tsc;asm volatile("rdtsc" :"=a" (tsc.lo_32),"=d" (tsc.hi_32));return tsc.tsc_64;}
巧妙的利用C的union共享内存,直接赋值,减少了不必要的运算 。但是使用tsc有些问题需要面对和解决
5. 编译执行优化
分支预测
现代CPU通过、提高并行处理能力,为了进一步发挥并行能力会做分支预测,提升CPU的并行能力 。遇到分支时判断可能进入哪个分支,提前处理该分支的代码,预先做指令读取编码读取寄存器等,预测失败则预处理全部丢弃 。我们开发业务有时候会非常清楚这个分支是true还是false,那就可以通过人工干预生成更紧凑的代码提示CPU分支预测成功率 。
#pragma once#if !__GLIBC_PREREQ(2, 3)#if !define __builtin_expect#define __builtin_expect(x, expected_value) (x)#endif#endif#if !defined(likely)#define likely(x) (__builtin_expect(!!(x), 1))#endif#if !defined(unlikely)#define unlikely(x) (__builtin_expect(!!(x), 0))#endif
CPU Cache预取
Cache Miss的代价非常高,回内存读需要65纳秒,可以将即将访问的数据主动推送的CPU Cache进行优化 。比较典型的场景是链表的遍历,链表的下一节点都是随机内存地址,所以CPU肯定是无法自动预加载的 。但是我们在处理本节点时,可以通过CPU指令将下一个节点推送到Cache里 。
API文档:/api/…
static inline void rte_prefetch0(const volatile void *p){asm volatile ("prefetcht0 %[p]" : : [p] "m" (*(const volatile char *)p));}#if !defined(prefetch)#define prefetch(x) __builtin_prefetch(x)#endif
…等等
内存对齐
内存对齐有2个好处:
l 避免结构体成员跨Cache Line,需2次读取才能合并到寄存器中,降低性能 。结构体成员需从大到小排序和以及强制对齐 。参考《Data :up and fly right》
#define __rte_packed __attribute__((__packed__))
l 多线程场景下写产生False ,造成Cache Miss,结构体按Cache Line对齐
#ifndef CACHE_LINE_SIZE#define CACHE_LINE_SIZE 64#endif#ifndef aligined#define aligined(a) __attribute__((__aligned__(a)))#endif
常量优化
常量相关的运算的编译阶段完成 。比如C++11引入了,比如可以使用GCC的来判断值是否常量,然后对常量进行编译时得出结果 。举例网络序主机序转换
#define rte_bswap32(x) ((uint32_t)(__builtin_constant_p(x) ?\rte_constant_bswap32(x) :\rte_arch_bswap32(x)))
其中的实现
#define RTE_STATIC_BSWAP32(v) \((((uint32_t)(v) & UINT32_C(0x000000ff)) << 24) | \(((uint32_t)(v) & UINT32_C(0x0000ff00)) <<8) | \(((uint32_t)(v) & UINT32_C(0x00ff0000)) >>8) | \(((uint32_t)(v) & UINT32_C(0xff000000)) >> 24))
使用CPU指令
现代CPU提供很多指令可直接完成常见功能,比如大小端转换 , x86有bswap指令直接支持了 。
static inline uint64_t rte_arch_bswap64(uint64_t _x){register uint64_t x = _x;asm volatile ("bswap %[x]": [x] "+r" (x));return x;}
这个实现 , 也是GLIBC的实现 , 先常量优化、CPU指令优化、最后才用裸代码实现 。毕竟都是顶端程序员,对语言、编译器,对实现的追求不一样,所以造轮子前一定要先了解好轮子 。
开源的可以获取当前CPU支持什么特性,从而对特定CPU进行执行优化 。高性能编程永无止境,对硬件、内核、编译器、开发语言的理解要深入且与时俱进 。
七、DPDK生态
对我们互联网后台开发来说DPDK框架本身提供的能力还是比较裸的,比如要使用DPDK就必须实现ARP、IP层这些基础功能,有一定上手难度 。如果要更高层的业务使用 , 还需要用户态的传输协议支持 。不建议直接使用DPDK 。
目前生态完善,社区强大(一线大厂支持)的应用层开发项目是FD.io(The Fast Data ),有思科开源支持的VPP,比较完善的协议支持,ARP、VLAN、、IPv4/v6、MPLS等 。用户态传输协议UDP/TCP有TLDK 。从项目定位到社区支持力度算比较靠谱的框架 。
腾讯云开源的F-Stack也值得关注一下,开发更简单,直接提供了POSIX接口 。
也很强大和灵活,内核态和DPDK都随意切换 , 也有自己的传输协议TCP/IP Stack支持,但是目前还未看到有大型项目在使用,可能需要填的坑比较多 。
我们GBN 项目需要支持L3/IP层接入做Wan网关,单机20GE,基于DPDK开发 。
Linux、C/C++技术交流群:【】整理了一些个人觉得比较好的学习书籍、大厂面试题、和热门技术教学视频资料共享在里面(包括C/C++,Linux,Nginx , ,MySQL , Redis,, , ZK,流媒体,CDN,P2P,K8S , ,TCP/IP,协程,DPDK等等.),有需要的可以自行添加哦!~
【一、网络IO的处境和趋势】原文链接
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