DPDK（Data Plane Development Kit）快速处理数据包开发平台及接口简介

超、凢脫俗 2021-08-28 22:07 224阅读 0赞

## 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。

### 1. 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。

### 2. 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。

### 3. 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（Packet Per Second）。从TGW（Netfilter版）的性能100万PPS，AliLVS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《[Bandwidth, Packets Per Second, and Other Network Performance Metrics][Bandwidth_ Packets Per Second_ and Other Network Performance Metrics]》），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

1.传统的收发报文方式都必须采用硬中断来做通讯，每次硬中断大约消耗100微秒，这还不算因为终止上下文所带来的Cache Miss。

2.数据必须从内核态用户态之间切换拷贝带来大量CPU消耗，全局锁竞争。

3.收发包都有系统调用的开销。

4.内核工作在多核上，为可全局一致，即使采用Lock Free，也避免不了锁总线、内存屏障带来的性能损耗。

5.从网卡到业务进程，经过的路径太长，有些其实未必要的，例如netfilter框架，这些都带来一定的消耗，而且容易Cache Miss。

## **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[Netmap][]，官方数据10G网卡1400万PPS，但是Netmap没广泛使用。其原因有几个：

1.Netmap需要驱动的支持，即需要网卡厂商认可这个方案。

2.Netmap仍然依赖中断通知机制，没完全解决瓶颈。

3.Netmap更像是几个系统调用，实现用户态直接收发包，功能太过原始，没形成依赖的网络开发框架，社区不完善。

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：

![format_png][]

图片引自Jingjing Wu的文档《Flow Bifurcation on Intel® Ethernet Controller X710/XL710》

左边是原来的方式数据从 网卡 -> 驱动 -> 协议栈 -> Socket接口 -> 业务

右边是DPDK的方式，基于UIO（Userspace 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、PowerPC（PPC）

DPDK支持的网卡列表：[https://core.dpdk.org/supported/][https_core.dpdk.org_supported]，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：**

![format_png 1][]

要开发用户态驱动有几个步骤：

1.开发运行在内核的UIO模块，因为硬中断只能在内核处理

2.通过/dev/uioX读取中断

3.通过mmap和外设共享内存

## 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 Driver）。

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。

运行在PMD的Core会处于用户态CPU100%的状态

![format_png 2][]

网络空闲时CPU长期空转，会带来能耗问题。所以，DPDK推出Interrupt DPDK模式。

**Interrupt DPDK：**

![format_png 3][]

图片引自David Su/Yunhong Jiang/Wei Wang的文档《Towards Low Latency Interrupt Mode 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[HugePage][]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][]（Translation Lookaside Buffer）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=16000000（一千六百万）页，每页在页表项中占用16000000 \* 4B=62MB。如果用HugePage采用2MB作为一页，只需64G/2MB=2000，数量不在同个级别。

而DPDK采用HugePage，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（Mempool）、MBuf、无锁环（Ring）、Bitmap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rte\_malloc，DPDK的内存分配实现非常简陋，不如ptmalloc。

### 2. SNA（Shared-nothing Architecture） ###

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（Single Instruction Multiple 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，memcpy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gettimeofday，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gettimeofday也属于慢速API。DPDK提供[Cycles][]接口，例如rte\_get\_tsc\_cycles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_t
    rte_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_t
    rte_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`

1) CPU亲和性，解决多核跳动不精确的问题

2) 内存屏障，解决乱序执行不精确的问题

3) 禁止降频和禁止Intel Turbo Boost，固定CPU频率，解决频率变化带来的失准问题

### 5. 编译执行优化 ###

1) 分支预测

现代CPU通过[pipeline][]、[superscalar][]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][Link 1]，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

2) 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：https://doc.dpdk.org/api/rte\_\_prefetch\_8h.html

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

3) 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 alignment: Straighten up and fly right][Data alignment_ Straighten up and fly right]》

#define __rte_packed __attribute__((__packed__))

l 多线程场景下写产生[False sharing][]，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

4) 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constexp，比如可以使用GCC的\_\_builtin\_constant\_p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rte\_constant\_bswap32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))

5）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。

Google开源的[cpu\_features][cpu_features]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 Project），有思科开源支持的[VPP][]，比较完善的协议支持，ARP、VLAN、Multipath、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。

[Seastar][]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[Seastar Native TCP/IP Stack][Seastar Native TCP_IP Stack]支持，但是目前还未看到有大型项目在使用Seastar，可能需要填的坑比较多。

我们GBN Gateway项目需要支持L3/IP层接入做Wan网关，单机20GE，基于DPDK开发。

[Bandwidth_ Packets Per Second_ and Other Network Performance Metrics]: https://www.cisco.com/c/en/us/about/security-center/network-performance-metrics.html
[Netmap]: http://info.iet.unipi.it/~luigi/netmap/
[format_png]: /images/20210728/b4b61b864baa48fe9e75879c0ceb9272.png
[https_core.dpdk.org_supported]: https://core.dpdk.org/supported/
[UIO]: https://lwn.net/Articles/232575/
[format_png 1]: /images/20210728/8f9be82b1bae4533a3b08583964b3551.png
[PMD]: http://doc.dpdk.org/guides/prog_guide/poll_mode_drv.html
[format_png 2]: /images/20210728/0267e22c5c3544d890888501290d111e.png
[format_png 3]: /images/20210728/04f5601a9ad74c4791bb42907da41711.png
[NAPI]: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-napi/index.html
[HugePage]: https://www.kernel.org/doc/Documentation/vm/hugetlbpage.txt
[TLB]: https://en.wikipedia.org/wiki/Translation_lookaside_buffer
[vDSO]: http://man7.org/linux/man-pages/man7/vdso.7.html
[Cycles]: https://doc.dpdk.org/api/rte__cycles_8h.html
[pipeline]: https://en.wikipedia.org/wiki/Instruction_pipelining
[superscalar]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E7%B4%94%E9%87%8F
[Link 1]: https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%94%AF%E9%A0%90%E6%B8%AC%E5%99%A8
[Data alignment_ Straighten up and fly right]: https://www.ibm.com/developerworks/library/pa-dalign/
[False sharing]: https://en.wikipedia.org/wiki/False_sharing
[cpu_features]: https://github.com/google/cpu_features
[FD.io]: https://fd.io/
[VPP]: https://wiki.fd.io/view/VPP
[TLDK]: https://wiki.fd.io/view/TLDK
[F-Stack]: https://github.com/f-stack/f-stack
[Seastar]: https://github.com/scylladb/seastar
[Seastar Native TCP_IP Stack]: https://github.com/scylladb/seastar/blob/master/doc/native-stack.md