公有云网关接入高性能探测器方案

以下内容来自腾讯接入架构师gengmin

在腾讯公有云业务中，需要用到探测器，场景如下:

客户端通过LB集群访问vmhost上的子机real server，LB集群由多个实例LD组成，每台LD内部进程fwd负责调度real server，转发client发出的请求。调度之前，需要确认real server是可调度的，这就是探测器的工作内容。

随着单集群后端的rs数量增加，达到百万级，千万级，探测器所负担的探测任务也会随之增加，但是LD作为一个整体，探测器能分到的资源是有限的，cpu和网卡是最主要的两项资源。

• cpu 建立大量的连接，这些连接需要在短时间内完成探测，比如LD实例上，绝大多数cpu资源都给fwd用于转发业务，cpu资源是受限的。
• 网卡 大量的连接会占用网卡的资源，进而影响本地业务的流量，由于内核协议栈工作在软中断上下文，放任报文进入危及系统稳定 > 本地业务的影响是双向的，本地业务的配置也会影响探测流量，比如iptables，一旦出问题需要都能把握。

本文描述了解决上述问题的完整方案：

kernel-bypass的协议栈 这种大量并发连接的问题，用kernel协议栈是行不通的，对应到服务端是C10M问题，客户端也需要用类似的kernel-bypass的方式来处理报文，配合用户态协议栈。

报文队列 为了适应不同的环境，报文处理被抽象成一个队列，通过recv收包，xmit发包，框架层处理掉2层细节，recv/xmit处理3层报文。

• 框架层封装多种不同的kernel-bypass机制：
• - 基于SRIOV技术的 dpdk switch representation
• 这种技术将一个物理网卡虚拟出多个function，dpdk能够工作在vf之上，接管网卡处理报文，充分利用网卡的硬件加速能力。

• - 基于 virtio的 virtio-pmd
• 当不支持SRIOV的环境下也需要探测，此时使用vhost-user/vhost+virtio-pmd的virtio-networking方案，相比硬件方案性能会差一些，但是逻辑完全一致。

• - 基于raw socket的evloop
• 在资源受限的低配环境，也可以kernel-bypass，此时使用raw socket收发报文。这种情况主要的考量是避免影响本地业务，占用系统资源，以及受系统配置影响等等。

- 其他 kernel-bypass技术

netmap，af_xdp等等

- 用户态协议栈

用户态协议栈不稳定是人所共知的事实，考虑我们的场景，与其谈论选择哪个用户态协议栈，不如使用一个简化的自研协议栈。

- 协议栈简化

探测应用是一个客户端，那服务端和会话相关的逻辑都是不需要的，只需要实现最基本的状态机，1000行左右，又快又简单又稳定。

TCP状态机，仅保留CLOSE，SYN_SENT，ESTABLISH，CLOSE_WAIT这四个状态：

UDP/ICMP只需要处理收发，只有1个状态。

- 收发包API调整

平常使用的socket API沿袭了文件读取思路，在性能上有所欠缺，必须先复制出来再处理：

后续演进的异步API机制，从epoll异步通知，到uring完成通知，性能总归是有损失的。

对epoll而言，系统调用读取数据无法避免，uring虽然可以一定程度避免数据复制的动作，但是从数据准备好到应用实际使用数据存在一个时间窗口，这段窗口期，cache可能已经刷出，特别是大量数据的时候 为了获得最大的性能，这里使用基于回调的做法，当数据准备好之后，做好预取直接处理数据：

协议栈决定数据存放位置，处理数据时机，参与管理缓存，确保一个socket只会在一个core上工作，业务只做策略。

- 高性能IPC

当我们考虑RS规模，探测器会频繁向外传递探测结果，外部也会频繁对探测器执行调整，为了支持对探测器实施有效的控制，执行数据交换，需要一套高性能的IPC作为支撑。

- 封装层

考虑到我们使用的kernel-bypass技术，需要拆分逻辑线程，以便允许支持一快一慢和<span style="font-size: 14px;">两个慢速这两种不同模式。

这里的快速逻辑指的是busyloop这种无系统调用的做法，慢速逻辑则是和内核通过系统调用交互的做法，相对而言，系统调用很慢，达到了us级。

因为我们要执行IPC，所以一定有一个慢速逻辑，但是快速逻辑，则需要具体环境，比如引入了基于dpdk的技术才会用到，这两者之间的差异，通过引入一个ring消除：

proxy表示慢速线程，作为一个syscall proxy，基于libuv框架执行异步并发循环，开销随着任务量伸缩 handle表示业务线程，当引入dpdk之后，就是一个独立的内核可调度线程，否则就和慢速线程分时复用相同线程

两个逻辑通过ring进行交互，handle具体使用的哪种kernel-bypass技术不会影响整体逻辑。

- 无锁化

慢速逻辑之所以叫proxy，另外一层意思是它只处理系统调用上下文，所有业务对象都传递给handle，所有实际工作都在handle内分时完成，这样就能确保无锁顺序执行。

这里的无锁化的意义是去同步，避免proxy和handle发生阻塞，从而跑满IPC带宽。

- 向量批处理

client到proxy这一段主要的优化是内存管理和减少系统调用次数。

正常进行对象传递时，需要先传递对象size，然后接收方分配缓存，核查缓存已经接收完毕，然后提交到应用，具体像下面这样：

这样开销很重，而且需要多次系统调用来接收1个对象，大量请求无法聚合。从提升性能的角度出发，应该固定对象size，预分配内存，聚合处理：

- 高并发

IPC借助libuv框架，允许多个client并发执行请求，每个请求可以包含多个对象，在handle内顺序处理，因为慢速逻辑proxy会比handle慢得多，handle在处理完报文之后，还有空闲cpu用来处理proxy的请求。

如果当前handle特别忙的时候，整个系统达到瓶颈，proxy被阻塞，进而阻塞client 如果当前handle空闲，proxy达到瓶颈，client被阻塞

大多数情况，瓶颈会在proxy，假定一次syscall花费1us，则proxy上限为100wcps。

当IPC模式为N次请求N次返回，正反都占用syscall，上限为50wcps。

当IPC模式为N次请求0次返回，或者1次请求N次返回，只有单向占用syscall，上限为100wcps。

进一步提高cps的措施就是上面说的向量化批处理，提高批处理的上限，最终瓶颈会到handle。

- 平台层组件

如前所述，我们有一个快速逻辑来处理报文和IPC请求，IPC请求可以阻塞，然而报文不行，报文处理慢就会丢包，除了优化协议栈的处理方式，还需要一些高性能的轮子，支撑整个系统高效运转。

- O(1)时间轮

探测器每个探测请求都由一个定时器驱动，协议栈内部也有超时需要定时器，定时器分时复用，探测过程中协议栈使用，探测完毕探测器使用。

管理大量定时器的成熟方案是时间轮，像下面这样：

随着时间流逝，每隔固定时间向前移动，并触发桶内的定时器全部超时。

正常的时间轮不是所有操作复杂度都是O(1)，原因是触发顺序。

假设时间片为1秒，那超时时间分别为0.4，0.1，0.5的定时器应该按0.1，0.4，0.5的顺序超时，这样就会引入一个至少是O(logn)的排序动作，并成为瓶颈。

去掉这个排序，时间轮就可以稳定O(1)，代价是精度下降，并且无法保证超时按顺序触发。

- 内存池

内存池是避免触发系统调用，page fault，cache miss，避免运行时失败，保证系统稳定可靠并且高性能的重要一环。

内存池有很多现有的实现，像jemalloc，tcmalloc这种分配器提供的内存池，只是提供了分配钩子，内部的复杂逻辑是不可控的。这里需要完全可控的内存管理，尤其需要避免某些 库升级之后特性发生变化这种问题。内存池采用外部元数据，每个内存池用一段连续内存管理，如下所示：

free list指向alloc map的一个链表，分配和释放都是O(1)，因为链表是LIFO，每次都会分配上次回收的内存，避免cache刷出。

整个mempool可以指定放在普通内存或者>hugepage之上。

任意分配出来的内存都会根据实际地址满足对齐要求

> 根据实际地址对齐很重要，编译器为了提高吞吐会应用向量指令集，要求对齐到16B甚至64B边界，否则会造成进程崩溃，malloc对齐到8B就会有这类问题

- 多级缓存hash

hash是一个关键组件，每个报文都需要匹配一次hash五元组，需要针对cache miss问题做专门的优化。考虑多级缓存方案优化，使用拉链法，对象存储形式作出调整：

- 1级缓存

8byte的key摘要可以显著提升比较性能，把key集中存放，挑选适当的摘要算法可以显著减少遍历开销 > 集中存放的key会因为CPU一次访问一整个cache line而提高缓存命中率。

- 2级缓存

使用64byte固定长度的cache，这个cache刚好是一个cpu cacheline，能容纳key，并且还能放一些频繁使用的数据，把存储对象分为快数据部分和慢数据部分，通过快数据索引慢数据，这样就满足了通用性的要求。

> cacheline典型长度是64byte，也有使用128byte的cpu，CPU硬件预取策略会尝试读取后续的cache line

- 拉链长度估计

假设完全随机的情况下，假定数据分布符合正态分布，按正态分布3σ原则，0.9973以内即认为在合理区间，以此为参考，使用jhash进行散列，实测8作为一个拉链长度的上限的合理值，超过8使用链表，性能降级，8以内使用数组，遍历长度为8的数组性能损失完全可以接受。

按上述要求调整后的布局如下图所示：

这样的设计提示用户，把频繁使用的数据和不常用数据分开，作出更加合理的设计。

- 匹配过程

1. 计算hash摘要，对hash摘要素数取模，得到key digest的slot号，根据slot分别预取key(8\*8byte)和fast object(8\*64byte)

2. 遍历key digest的slot，与fast object中的key做比对，比对成功返回快数据

> 和其他hash相比，比如hlist，必须先访问指针再访问数据，而这里直接访问预取之后的数据，可以减少cache miss

3. 不幸比对到第8个key，则性能降级，线性遍历查找

- 插入过程

1. 如果key digest有空位，则直接插入快表

2. 如果没有空位，则插入第8个位置的慢表

- 删除过程

1. 快表直接把key置0，不从慢表中移动数据进快表

> C语言里面会有指针直接指向对象，移动数据会引发低概率问题

2. 慢表直接删除

对我们要解决的问题来说，五元组和定时器信息放到快数据，其余放到慢数据即可大幅降低hash引入的性能损耗。

参考 -

The Secret To 10 Million Concurrent Connections

An Introduction to the io_uring Asynchronous I/O Framework

Switch Representation within DPDK Applications

NIC Switches

PMD for virtio

Virtio-networking and DPDK

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