eBPF 在大厂的应用

发表于 2年以前 | 总阅读数：445 次

本文翻译自 Facebook 在 LPC 2021 大会上的一篇分享：From XDP to Socket: Routing of packets beyond XDP with BPF。

因为 XDP 运行在网卡上，而且在边界和流量入口，再往后的路径（尤其是到了内核协议栈）它就管不到了，所以引入了其他一些BPF技术来“接力”这个路由过程。另外，这里的“路由”并非狭义的路由器三层路由，而是泛指 L3-L7 流量转发。

翻译时加了一些链接和代码片段，以更方便理解。

由于译者水平有限，本文不免存在遗漏或错误之处。如有疑问，请查阅原文。

以下是译文。

译者序
1 引言
1.1 前期工作
1.2 Facebook 流量基础设施
1.3 面临的挑战
2 选择后端主机：数据中心内流量的一致性与无状态路由（四层负载均衡）
2.3.1 原理和流程
2.3.2 开销
2.3.3 实现细节
2.3.4 效果
2.3.5 限制
数据开销：TCP header 增加 6 个字节
运行时开销：不明显
监听的 socket 事件
维护 TCP flow -> server_id 的映射
server_id 的分配和同步
2.2.1 容错性：后端故障对非相关连接的扰动
2.2.2 TCP 长连接面临的问题
2.2.3 QUIC 协议为什么不受影响
connection_id
完全无状态四层路由
2.1 Katran (L4LB) 负载均衡机制
2.2 一致性哈希的局限性
2.3 TCP 连接解决方案：利用 BPF 将 backend server 信息嵌入 TCP Header
2.4 小结
3 选择 socket：服务的真正优雅发布（七层负载均衡）
3.3.1 方案设计
3.3.2 好处
3.3.3 发布过程中的流量切换详解
3.3.4 新老方案效果对比
3.3.5 小结
3.2.1 早期方案：socket takeover (or zero downtime restart)
3.2.2 其他方案调研：SO_REUSEPORT
3.2.3 思考
发布流程
存在的问题
3.1.1 发布流程
3.1.2 存在的问题
3.1 当前发布方式及存在的问题
3.2 不损失容量、快速且用户无感的发布
3.3 新方案：bpf_sk_reuseport
4 讨论
4.1 遇到的问题：CPU 毛刺（CPU spikes）甚至卡顿
4.2 Listening socket hashtable
4.3 bpf_sk_lookup

1 引言

用户请求从公网到达 Facebook 的边界 L4LB 节点之后，往下会涉及到两个阶段（每个阶段都包括了 L4/L7）的流量转发：

从 LB 节点负载均衡到特定主机
主机内：将流量负载均衡到不同socket

以上两个阶段都涉及到流量的一致性路由（consistent routing of packets）问题。本文介绍这一过程中面临的挑战，以及我们如何基于最新的 BPF/XDP 特性来应对这些挑战。

1.1 前期工作

几年前也是在 LPC 大会，我们分享了 Facebook 基于 XDP 开发的几种服务，例如

基于 XDP 的四层负载均衡器（L4LB）katran[2]，从 2017 年开始，每个进入 facebook.com 的包都是经过 XDP 处理的；
基于 XDP 的防火墙（挡在 katran 前面）。

Facebook 两代软件 L4LB 对比。左：第一代，基于 IPVS，L4LB 需独占节点；右：第二代，基于 XDP，不需独占节点，与业务后端混布。

1.2 Facebook 流量基础设施

从层次上来说，如下图所示，Facebook 的流量基础设施分为两层：

边界层（edge tiers），位于 PoP 点
数据中心层，我们称为 Origin DC

每层都有一套全功能 LB（L4+L7）
Edge PoP 和 Origin DC 之间的 LB 通常是长链接

从功能上来说，如下图所示：

用户连接（user connections）在边界终结，
Edge PoP LB 将 L7 流量路由到终端主机，
Origin DC LB 再将 L7 流量路由到最终的应用，例如 HHVM 服务。

1.3 面临的挑战

总结一下前面的内容：公网流量到达边界节点后，接下来会涉及两个阶段的流量负载均衡（每个阶段都是 L4+L7），

宏观层面：LB 节点 -> 后端主机
微观层面（主机内）：主机内核 -> 主机内的不同 socket

这两个阶段都涉及到流量的高效、一致性路由（consistent routing）问题。

本文介绍这一过程中面临的挑战，以及我们是如何基于最新的 BPF/XDP 特性来解决这些挑战的。具体来说，我们用到了两种类型的 BPF 程序：

BPF TCP header options[3]：解决主机外（宏观）负载均衡问题；
BPF_PROG_TYPE_SK_REUSEPORT[4]（及相关 map 类型 BPF_MAP_TYPE_REUSEPORT_SOCKARRAY）：解决主机内（微观）负载均衡问题。

2 选择后端主机：数据中心内流量的一致性与无状态路由（四层负载均衡）

先看第一部分，从 LB 节点转发到 backend 机器时，如何来选择主机。这是四层负载均衡问题。

2.1 Katran (L4LB) 负载均衡机制

回到流量基础设施图，这里主要关注 Origin DC 内部 L4-L7 的负载均衡，

katran 是基于 XDP 实现的四层负载均衡器，它的内部机制：

实现了一个 Maglev Hash 变种，通过一致性哈希选择后端；
在一致性哈希之上，还维护了自己的一个本地缓存来跟踪连接。这个设计是为了在某些后端维护或故障时，避免其他后端的哈希发生变化，后面会详细讨论。

用伪代码来表示 Katran 选择后端主机的逻辑：

int pick_host(packet* pkt) {
    if (is_in_local_cache(pkt))
        return local_cache[pkt]

    return consistent_hash(pkt) % server_ring
}

这种机制非常有效，也非常高效（highly effective and efficient）。

2.2 一致性哈希的局限性

2.2.1 容错性：后端故障对非相关连接的扰动

一致性哈希的一个核心特性是具备对后端变化的容错性（resilience to backend changes）。当一部分后端发生故障时，其他后端的哈希表项不受影响（因此对应的连接及主机也不受影响）。Maglev 论文中已经给出了评估这种容错性的指标，如下图，

Resilience of Maglev hashing to backend changes

Maglev: A fast and reliable software network load balancer. OSDI 2016

横轴表示 backend 挂掉的百分比
纵轴是哈希表项（entries）变化的百分比，对应受影响连接的百分比

Google 放这张图是想说明：一部分后端发生变化时，其他后端受影响的概率非常小；但从我们的角度来说，以上这张图说明：即使后端挂掉的比例非常小，整个哈希表还是会受影响，并不是完全无感知 —— 这就会导致一部分流量被错误路由（misrouting）：

对于短连接来说，例如典型的 HTTP 应用，这个问题可能影响不大；
但对于 tcp 长连接，例如持续几个小时的视频流，这种扰动就不能忍了。

2.2.2 TCP 长连接面临的问题

首先要说明，高效 != 100% 有效。对于 TCP 长连接来说（例如视频），有两种场景会它们被 reset：

int pick_host(packet* pkt) {
    if (is_in_local_cache(pkt))               // 场景一：ECMP shuffle 时（例如 LB 节点维护或故障），这里会 miss
        return local_cache[pkt]

    return consistent_hash(pkt) % server_ring // 场景二：后端维护或故障时，这里的好像有（较小）概率发生变化
}

解释一下：

如果 LB 升级、维护或发生故障，会导致路由器 ECMP shuffle，那原来路由到某个 LB 节点的 flow，可能会被重新路由到另一台 LB 上；虽然我们维护了 cache，但它是 LB node local 的，因此会发生 cache miss；
如果后端节点升级、维护或发生故障，那么根据前面 maglev 容错性的实验结果，会有一部分（虽然比例不是很大）的 flow 受到影响，导致路由错误。

以上分析可以看出，“持续发布” L4 和 L7 服务会导致连接不稳定，降低整体可靠性。除了发布之外，我们随时都有大量服务器要维护，因此哈希 ring 发生变化（一致性哈希发生扰动）是日常而非例外。任何时候发生 ECMP shuffle 和服务发布/主机维护，都会导致一部分 active 连接受损，虽然量很小，但会降低整体的可靠性指标。

解决这个问题的一种方式是在所有 LB 节点间共享这个 local cache （类似于 L4LB 中的 session replication），但这是个很糟糕的主意，因为这就需要去解决另外一大堆分布式系统相关的问题，尤其我们不希望引入任何会降低这个极快数据路径性能的东西。

2.2.3 QUIC 协议为什么不受影响

但对于 QUIC 来说，这都不是问题。

`connection_id`

QUIC 规范（RFC 9000）中允许 server 将任意信息嵌入到包的 connection_id 字段。

Facebook 已经广泛使用 QUIC 协议，因此在 Facebook 内部，我们可以

1 . 在 server 端将路由信息（routing information）嵌入到 connection_id 字段，并

2 . 要求客户端必须将这个信息带回来。

完全无状态四层路由

这样整条链路上都可以从包中提取这个 id，无需任何哈希或 cache 查找，最终实现的是一个完全无状态的四层路由（completely stateless routing in L4）。

那能不能为 TCP 做类似的事情呢？答案是可以。这就要用到 BPF-TCP header option 了。

2.3 TCP 连接解决方案：利用 BPF 将 backend server 信息嵌入 TCP Header

2.3.1 原理和流程

基本思想：

1 . 编写一段 BPF_PROG_TYPE_SOCK_OPS 类型的 BPF 程序，attach 到 cgroup：

在 LISTEN, CONNECT, CONN_ESTD 等事件时会触发 BPF 程序的执行
BPF 程序可以获取包的 TCP Header，然后往其中写入路由信息（这里是 server_id），或者从中读取路由信息

2 . 在 L4LB 侧维护一个 server_id 缓存，记录仍然存活的 backend 主机以下图为例，我们来看下 LB 节点和 backend 故障时，其他 backend 上的原有连接如何做到不受影响：

客户端发起一个 SYN；

2 . L4LB 第一次见这条 flow，因此通过一致性哈希为它选择一台 backend 主机，然后将包转发过去；
图中这台主机获取到自己的 server_id 是 42，然后将这个值写到 TCP header；
客户端主机收到包后，会解析这个 id 并存下来，后面发包时都会带上这个 server_id；

3 . 服务端应答 SYN+ACK，其中服务端 BPF 程序将 server_id 嵌入到 TCP 头中；

假设过了一会发生故障，前面那台 L4LB 挂了（这会导致 ECMP 发生变化）；另外，某些 backend hosts 也挂了（这会影响一致性哈希，原有连接接下来有小概率会受到影响），那么接下来，

4 . 客户端流量将被（数据中心基础设施）转发到另一台 L4LB；

5 . 这台新的 L4LB 解析客户端包的 TCP header，提取 server_id，查询 server_id 缓存（注意不是 Katran 的 node-local 连接缓存）之后发现这台机器还是 active 的，因此直接转发给这台机器。

可以看到在 TCP Header 中引入了路由信息后，未发生故障的主机上的长连接就能够避免因 L4LB 和主机挂掉而导致的 misrouting（会被直接 reset）。

2.3.2 开销

数据开销：TCP header 增加 6 个字节

struct tcp_opt {
    uint8_t  kind;
    uint8_t  len;
    uint32_t server_id;
}; // 6-bytes total

运行时开销：不明显

需要在 L4LB 中解析 TCP header 中的 server_id 字段，理论上来说，这个开销跟代码实现的好坏相关。我们测量了自己的实现，这个开销非常不明显。

2.3.3 实现细节

监听的 socket 事件

switch (skops->op) {
    case BPF_SOCK_OPS_TCP_LISTEN_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_PASSIVE_ESTABLISHED_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_TCP_CONNECT_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_ACTIVE_ESTABLISHED_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_PARSE_HDR_OPT_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_HDR_OPT_LEN_CB:
    case BPF_SOCK_OPS_WRITE_HDR_OPT_CB:
    . . .
}

维护 TCP flow -> server_id 的映射

在每个 LB 节点上用 bpf_sk_storage 来存储 per-flow server_id。也就是说，

对于建连包特殊处理，
建连之后会维护有 flow 信息（例如连接跟踪），
对于建连成功后的普通流量，从 flow 信息就能直接映射到 server_id，不需要针对每个包去解析 TCP header。

server_id 的分配和同步

前面还没有提到如何分配 server_id，以及如何保证这些后端信息在负载均衡器侧的时效性和有效性。

我们有一个 offline 工作流，会给那些有业务在运行的主机随机分配一个 id，然后将这个信息同步给 L4 和 L7 负载均衡器（Katran and Proxygen），后者拿到这些信息后会将其加载到自己的控制平面。因此这个系统不会有额外开销，只要保证 LB 的元信息同步就行了。

由于这个机制同时适用于 QUIC 和 TCP，因此 pipeline 是同一个。

2.3.4 效果

下面是一次发布，可以看到发布期间 connection reset 并没有明显的升高：

2.3.5 限制

这种方式要求 TCP 客户端和服务端都在自己的控制之内，因此

对典型的数据中心内部访问比较有用；
要用于数据中心外的 TCP 客户端，就要让后者将带给它们的 server_id 再带回来，但这个基本做不到；

即使它们带上了，网络中间处理节点（middleboxes）和防火墙（firewalls）也可能会将这些信息丢弃。

2.4 小结

通过将 server_id 嵌入 TCP 头中，我们实现了一种 stateless routing 机制，

这是一个完全无状态的方案
额外开销（CPU / memory）非常小，基本感知不到
其他竞品方案都非常复杂，例如在 hosts 之间共享状态，或者将 server_id 嵌入到 ECR (Echo Reply) 时间戳字段。

3 选择 socket：服务的真正优雅发布（七层负载均衡）

前面介绍了流量如何从公网经过内网 LB 到达 backend 主机。再来看在主机内，如何路由流量来保证七层服务（L7 service）发布或重启时不损失任何流量。

这部分内容在 SIGCOMM 2020 论文中有详细介绍。想了解细节的可参考：

Facebook,Zero Downtime Release: Disruption-free Load Balancing of a Multi-Billion User Website[5]. SIGCOMM 2020

3.1 当前发布方式及存在的问题

L7LB Proxygen 自身也是一个七层服务，我们以它的升级为例来看一下当前发布流程。

3.1.1 发布流程

1 . 发布前状态：Proxygen 实例上有一些老连接，也在不断接受新连接，

2 . 拉出：拉出之后的实例不再接受新连接，但在一定时间窗口内，继续为老连接提供服务；

a . 这个窗口称为 graceful shutdown（也叫 draining） period，例如设置为 5 或 10 分钟；

b . 拉出一般是通过将 downstream service 的健康监测置为 false 来实现的，例如在这个例子中，就是让 Proxygen 返回给 katran 的健康监测是失败的。

3 . 发布新代码：graceful 窗口段过了之后，不管它上面还有没有老连接，直接开始升级。

一般来说，只要 graceful 时间段设置比较合适，一部分甚至全部老连接能够在这个窗口内正常退出，从而不会引起用户可见的 spike；但另一方面，如果此时仍然有老连接，那这些客户端就会收到 tcp reset。

a . 部署新代码，

b . 关闭现有进程，创建一个新进程运行新代码。

4 . 监听并接受新连接：升级之后的 Proxygen 开始正常工作，最终达到和升级之前同等水平的一个连接状态。

3.1.2 存在的问题

很多公司都是用的以上那种发布方式，它的实现成本比较低，但也存在几个问题：

发布过程中，系统容量会降低。

从 graceful shutdown 开始，到新代码已经接入了正常量级的流量，这段时间内系统容量并没有达到系统资源所能支撑的最大值，例如三个 backend 本来最大能支撑 3N 个连接，那在升级其中一台的时间段内，系统能支撑的最大连接数就会小于 3N，在 2N~3N 之间。这也是为什么很多公司都避免在业务高峰（而是选择类似周日凌晨五点这样的时间点）做这种变更的原因之一。 2. 发布周期太长

假设有 100 台机器，分成 100 个批次（phase），每次发布一台，如果 graceful time 是 10 分钟，一次发布就需要 1000 分钟，显然是不可接受的。

本质上来说，这种方式扩展性太差，主机或实例数量一多效率就非常低了。

3.2 不损失容量、快速且用户无感的发布

以上分析引出的核心问题是：如何在用户无感知的前提下，不损失容量（without losing capacity）且非常快速（very high velocity）地完成发布。

3.2.1 早期方案：socket takeover (or zero downtime restart)

我们在早期自己实现了一个所谓的 zero downtime restart 或称 socket takeover 方案。具体细节见前面提到的 LPC 论文，这里只描述下大概原理：相比于等待老进程的连接完全退出再开始发布，我们的做法是直接创建一个新进程，然后通过一个唯一的 local socket 将老进程中 TCP listen socket 和 UDP sockets 的文件描述符（以及 SCM rights）转移到新进程。

发布流程

如下图所示，发布前，实例正常运行，同时提供 TCP 和 UDP 服务，其中，

TCP socket 分为两部分：已接受的连接（编号 1~N）和监听新连接的 listening socket
UDP socket，bind 在 VIP 上

接下来开始发布：

创建一个新实例
将 TCP listening socket 和 UDP VIP 迁移到新实例；老实例仍然 serving 现有 TCP 连接（1 ~ N），
新实例开始接受新连接（N+1 ~ +∞），包括新的 TCP 连接和新的 UDP 连接
老实例等待 drain

可以看到，这种方式：

在发布期间不会导致系统容器降低，因为我们完全保留了老实例，另外创建了一个新实例
发布速度可以显着加快，因为此时可以并发发布多个实例
老连接被 reset 的概率可以大大降低，只要允许老实例有足够的 drain 窗口

那么，这种方式有什么缺点吗？

存在的问题

一个显而易见的缺点是：这种发布方式需要更多的系统资源，因为对于每个要升级的实例，它的新老实例需要并行运行一段时间；而在之前发布模型是干掉老实例再创建新实例，不会同时运行。

但我们今天要讨论的是另一个问题：UDP 流量的分发或称解复用（de-multiplex）。

TCP 的状态维护在内核。
UDP 协议 —— 尤其是维护连接状态的 UDP 协议，具体来说就是 QUIC —— 所有状态维护在应用层而非内核，因此内核完全没有 QUIC 的上下文。

由于 socket 迁移是在内核做的，而内核没有 QUIC 上下文（在应用层维护），因此当新老进程同时运行时，内核无法知道对于一个现有 UDP 连接的包，应该送给哪个进程（因为对于 QUIC 没有 listening socket 或 accepted socket 的概念），因此有些包会到老进程，有些到新进程，如下图左边所示；

为解决这个问题，我们引入了用户空间解决方案。例如在 QUIC 场景下，会查看 ConnectionID 等 QUIC 规范中允许携带的元信息，然后根据这些信息，通过另一个 local socket 转发给相应的老进程，如以上右图所示。

虽然能解决 QUIC 的问题，但可以看出，这种方式非常复杂和脆弱，涉及到大量进程间通信，需要维护许多状态。有没有简单的方式呢？

3.2.2 其他方案调研：SO_REUSEPORT

Socket takeover 方案复杂性和脆弱性的根源在于：为了做到客户端无感，我们在两个进程间共享了同一个 socket。因此要解决这个问题，就要避免在多个进程之间共享 socket。

这自然使我们想到了 SO_REUSEPORT[6]: 它允许多个 socket bind 到同一个 port。但这里仍然有一个问题：UDP 包的路由过程是非一致的（no consistent routing for UDP packets），如下图所示：

如果新老实例的 UDP socket bind 到相同端口，那一个实例重启时，哈希结果就会发生变化，导致这个端口上的包发生 misrouting。

另一方面，SO_REUSEPORT 还有性能问题，

TCP 是有一个独立线程负责接受连接，然后将新连接的文件描述符转给其他线程，这种机制在负载均衡器中非常典型，可以认为是在 socket 层做分发；
UDP 状态在应用层，因此内核只能在 packet 层做分发，负责监听 UDP 新连接的单个线性不但要处理新连接，还负责包的分发，显然会存在瓶颈和扩展性问题。

因此直接使用 SO_REUSEPORT 是不行的。

3.2.3 思考

我们后退一步，重新思考一下我们的核心需求是什么。有两点：

在内核中实现流量的无损切换，以便客户端完全无感知；
过程能做到快速和可扩展，不存在明显性能瓶颈；

内核提供了很多功能，但并没有哪个功能是为专门这个场景设计的。因此要彻底解决问题，我们必须引入某种创新。

理论上：只要我们能控制主机内包的路由过程（routing of the packets within a host），那以上需求就很容易满足了。
实现上：仍然基于 SO_REUSEPORT 思想，但同时解决 UDP 的一致性路由和瓶颈问题。

最终我们引入了一个 socket 层负载均衡器 bpf_sk_reuseport。

3.3 新方案：`bpf_sk_reuseport`

3.3.1 方案设计

简单来说，

在 socket 层 attach 一段 BPF 程序，控制 TCP/UDP 流量的转发（负载均衡）:
通过一个 BPF map 维护配置信息，业务进程 ready 之后自己配置流量切换。

3.3.2 好处

这种设计的好处：

通用，能处理多种类型的协议。
在 VIP 层面，能更好地控制新进程（新实例）启动后的流量接入过程，例如

Proxygen 在启动时经常要做一些初始化操作，启动后做一些健康检测工作，因此在真正开始干活之前还有一段并未 ready 接收请求/流量的窗口 —— 即使它此时已经 bind 到端口了。

在新方案中，我们无需关心这些，应用层自己会判断新进程什么时候可以接受流量并通知 BPF 程序做流量切换； 3. 性能方面，也解决了前面提到的 UDP 单线程瓶颈； 4. 在包的路由（packet-level routing）方面，还支持根据 CPU 调整路由权重（adjust weight of traffic per-cpu）。例如在多租户环境中，CPU 的利用率可能并不均匀，可以根据自己的需要实现特定算法来调度，例如选择空闲的 CPU。 5. 最后，未来迭代非常灵活，能支持多种新场景的实验，例如让每个收到包从 CPU 负责处理该包，或者 NUMA 相关的调度。

3.3.3 发布过程中的流量切换详解

用一个 BPF_MAP_TYPE_REUSEPORT_SOCKARRAY 类型的 BPF map 来配置转发规则，其中，

key：<VIP>:<Port>
value：socket 的文件描述符，与业务进程一一对应

如下图所示，即使新进程已经起来，但只要还没 ready（BPF map 中仍然指向老进程），

BPF 就继续将所有流量转给老进程，

新进程 ready 后，更新 BPF map，告诉 BPF 程序它可以接收流量了：

BPF 程序就开始将流量转发给新进程了：

前面没提的一点是：我们仍然希望将 UDP 包转发到老进程上，这里实现起来其实就非常简单了：

已经维护了 flow -> socket 映射
如果 flow 存在，就就转发到对应的 socket；不存在在创建一个新映射，转发给新实例的 socket。

这也解决了扩展性问题，现在可以并发接收包（one-thread-per-socket），不用担心新进程启动时的 disruptions 或 misrouting 了：

3.3.4 新老方案效果对比

先来看发布过程对业务流量的扰动程度。下图是我们的生产数据中心某次发布的统计，图中有两条线：

一条是已发布的 server 百分比，
另一个条是同一时间的丢包数量，

可以看到在整个升级期间，丢包数量没有明显变化。

再来看流量分发性能，分别对 socket takeover 和 bpf_sk_reuseport 两种方式加压：

控制组/对照组（左边）：3x 流量时开始丢包，
实验组（右边）：30x，因此还没有到分发瓶颈但 CPU 已经用满了，但即使这样丢包仍然很少。

3.3.5 遇到的坑

生产环境遇到过一个严重问题：新老进程同时运行期间，观察到 CPU spike 甚至 host locking；但测试环境从来没出现过，而且在实现上我们也没有特别消耗 CPU 的逻辑。

排查之后发现，这个问题跟 BPF 程序没关系，直接原因是

在同一个 netns 内有大量 socket，
新老实例同时以支持和不支持 bpf_sk_reuseport 的方式 bind 到了同一端口，

  bind("[::1]:443"); /* without SO_REUSEPORT. Succeed. */
bind("[::2]:443"); /* with    SO_REUSEPORT. Succeed. */
bind("[::]:443");  /* with    SO_REUSEPORT. Still Succeed */

bind() 实现中有一个 spin lock 会遍历一个很长的 hashtable bucket，

如果有大量 http endpoints，那 key 很可能就是 443 和 80；这会导致 CPU 毛刺甚至机器卡住。

这个问题花了很长时间排查，因此有人在类型场景下遇到类似问题，很可能跟这个有关。相关内核代码[7]，修复见 patch[8]。

3.3.6 `bpf_sk_select_reuseport` vs `bpf_sk_lookup`

Cloudflare 引入了 bpf\_sk\_lookup[9]，

This series proposes a new BPF program type named BPF_PROG_TYPE_SK_LOOKUP,
or BPF sk_lookup for short.

BPF sk_lookup program runs when transport layer is looking up a listening
socket for a new connection request (TCP), or when looking up an
unconnected socket for a packet (UDP).

This serves as a mechanism to overcome the limits of what bind() API allows
to express. Two use-cases driving this work are:

(1) steer packets destined to an IP range, fixed port to a single socket

192.0.2.0/24, port 80 -> NGINX socket

(2) steer packets destined to an IP address, any port to a single socket

198.51.100.1, any port -> L7 proxy socket