Linux内核UDP收包为什么效率低?性能怎么优化(超详细讲解)

2022-09-23 20:14:26 浏览数 (1)

现在很多人都在诟病Linux内核协议栈收包效率低,不管他们是真的懂还是一点都不懂只是听别人说的,反正就是在一味地怼Linux内核协议栈,他们的武器貌似只有DPDK。

但是,即便Linux内核协议栈收包效率真的很低,这是为什么?有没有办法去尝试着优化?而不是动不动就DPDK。

我们从最开始说起。

Linux内核作为一个通用操作系统内核,脱胎于UNIX那一套现代操作系统理论。

但一开始不知道怎么回事将网络协议栈的实现塞进了内核态,从此它就一直在内核态了。既然网络协议栈的处理在内核态进行,那么网络数据包必然是在内核态被处理的。无论如何,数据包要先进入内核态,这就涉及到了进入内核态的方式:

  • 外部可以从两个方向进入内核-从用户态系统调用进入或者从硬件中断进入。

也就是说,系统在任意时刻,必然处在两个上下文中的一个:

  1. 进程上下文
  2. 中断上下文 (在非中断线程化的系统,也就是任意进程上下文)

收包逻辑的协议栈处理显然是自网卡而上的,它显然是在中断上下文中,而数据包往用户进程的数据接收处理,显然是在应用程序的进程上下文中, 数据包通过socket在两个上下文中被转接。

在socket层的数据包转接处,必然存在着一个队列缓存,这是一个典型的 生产者-消费者 模型,中断上下文的终点作为生产者将数据包入队,而进程上下文作为消费者从队列消费数据包:

非常清爽的一个图,这个图是 两个上下文接力处理协议栈收包逻辑的必然结果 ,让我们加入一些实际必须要考虑的问题后,我们会发现这幅图并不是那么清爽,然后再回过头看如何来优化。

既然两个上下文都要在任意可能的时刻操作同一个socket进行数据包的转交,那么必须有一个同步机制保护socket元数据以及数据包skb本身。

由于Linux内核中断,软中断可能处在任意进程上下文,唯一的同步方案几乎就是spinlock了,于是,真正的图示应该是下面的样子:

现在可以说,类似上面的这种这种保护是非常必要的,特别是对于TCP而言。

我们知道,TCP是基于事务的有状态传输协议,而且携带复杂的流控和拥塞控制机制,这些机制所依托的就是socket当前的一些状态数据,比如inflight,lost,retrans等等,这些状态数据在发包和接收ACK/SACK期间会不断变化,所以说:

  • 在一个上下文完成一次事务传输之前,必须锁定socket状态数据。

内核学习网站:

Linux内核源码/内存调优/文件系统/进程管理/设备驱动/网络协议栈-学习视频教程-腾讯课堂​ke.qq.com/course/4032547?flowToken=1040236

比方说发包流程。数据包的发送可以出现在两个上下文中:

  1. 进程上下文:系统调用触发的发包。
  2. 中断上下文:ACK/SACK触发的发包。

任何一个上下文的发包过程必须被TCP协议本身比如拥塞控制,流量控制这些所终止,而不能被中途切换到另一个上下文中,所以必须锁定。

问题是,上图中的锁定是不是太狠了些,中断上下文自旋时间完全取决于进程上下文的行文,这不利于软中断的快速返回,极大地降低了系统的响应度。

于是,需要把锁的粒度进行细分。Linux内核并没有在横向上将锁的粒度做划分,而是在纵向上,采用两个层次的锁机制:

我们看到的Linux内核在处理收包逻辑时的backlog,其实抽象出来就是上面的二级锁,它是不是很像Windows的IRQL机制呢?伴随着APC,DPC,你可以把暂时由于高level的IRQL阻滞而无法执行的逻辑放入DPC:

由于进程上下文对socket的low锁占有,中断上下文将skb排入次level的backlog队列,当进程上下文释放low锁的时候,顺序执行次level被排入的任务,即处理backlog中的skb。

事实上这是一种非常常见且通用的设计,除了Windows的IRQL,Linux中断的上半部/下半部也是这种基于思想设计的。

前面说了,TCP的一次事务可能非常 复杂耗时 ,并且必须一次完成,这意味着期间必须持有socket low锁,以发包逻辑 tcp_write_xmit 函数为例,其内部循环发包,直到受到窗口限制而终止,每一次tcp_transmit_skb返回耗时3微秒~5微秒,平均4微秒,以每次发送4个包为例,在这期间,若使用spinlock,那么中断上下文的收包路径将自旋16微秒,16微秒对于spinlock而言有点久了,于是采用两级的lock机制,非常有效!

backlog队列机制有效降低了中断上下文的spin时延,提高了系统的响应度,非常不错。

但问题是,UDP有必要这样吗?

首先,UDP是无状态的,收包和发包都无需事务,协议栈对UDP的处理,从来都是单个报文粒度的,因此只需要保护唯一的socket接收队列即可,即 sk_receive_queue 。

代码语言:javascript复制
enqueue(skb, sk)
{
	spin_lock(sk->sk_receive_queue->lock);
	skb_queue_tail(sk->sk_receive_queue, skb);
	spin_unlock(sk->sk_receive_queue->lock);
}
sk_buff dequeue(sk)
{
	spin_lock(sk->sk_receive_queue->lock);
	skb = skb_dequeue(sk->sk_receive_queue);
	spin_unlock(sk->sk_receive_queue->lock);
	return skb;
}

需要保护的接收队列操作区间都是指令级别的时延,采用一把单一的 sk_receive_queue->lock 足矣。

确实,在Linux 2.6.25版本内核之前,就是这么干的。而自从2.2版本内核,TCP就已经采用二级锁backlog队列了。

然而,在2.6.25版本内核中,Linux协议栈的UDP收包路径,转而采用了两层锁的backlog队列机制,和TCP一样的逻辑:

代码语言:javascript复制
low_lock_lock(sk)
{
	spin_lock(sk->higher_level_spin_lock); // 热点!
	sk->low_lock_owned_by_process = 1;
	spin_unlock(sk->higher_level_spin_lock);
}
low_lock_unlock(sk)
{
	spin_lock(sk->higher_level_spin_lock);
	sk->low_lock_owned_by_process = 0;
	spin_unlock(sk->higher_level_spin_lock);
}
udp_rcv(skb) // 中断上下文
{
	sk = lookup(...);
	spin_lock(sk->higher_level_spin_lock); // 热点!
	if (sk->low_lock_owned_by_process) {
		enqueue_to_backlog(skb, sk);
	} else {
		enqueue(skb, sk);// 见上面的伪代码
		update_statis(sk);
		wakeup_process(sk);
	}
	spin_unlock(sk->higher_level_spin_lock);
}
udp_recv(sk, buff) // 进程上下文
{
	skb = dequeue(sk); // 见上面的伪代码
	if (skb) {
		copy_skb_to_buff(skb, buff);
		low_lock_lock(sk); 
		update_statis(sk);
		low_lock_unlock(sk);
		dequeue_backlog_to_receive_queue(sk);
	}
}

显然这非常没有必要。如果你有多个线程同时操作一个UDP socket,将会直面这个热点,但事实上,你很难遭遇这样的场景,如果非要说一个,那么DNS服务器可能首当其中。

之所以在2.6.25版本内核引入了二级锁backlog队列,大致是考虑到UDP需要统计内存全局记账,以防UDP吃尽系统内存,可以review一下 sk_rmem_schedule 函数的逻辑。而在2.6.25版本内核之前,UDP的内存使用是不记账的,由于UDP本身没有任何类似流控,拥塞控制之类的约束机制,很容易被恶意程序将系统内存吃尽。

因此,除了sk_receive_queue需要保护,内存记账逻辑也是需要保护的,比如累加当前skb对内存的占用到全局数据结构。但即便如此,把这些统计数据的更新都塞入到spinlock的保护区域,也还是要比两级lock要好。

在我看来,之所以引入二级锁backlog机制来保护内存记账逻辑,这是在 借鉴 TCP的代码,或者说 抄代码 更直接些。这个携带backlog队列机制的UDP收包代码存在了好多年,一直在4.9内核才终结。

事实上,仅仅下面的逻辑就可以了:

代码语言:javascript复制
enqueue(skb, sk)
{
	spin_lock(sk->sk_receive_queue->lock);
	skb_queue_tail(sk->sk_receive_queue, skb);
	update_statis(sk);
	spin_unlock(sk->sk_receive_queue->lock);
}
sk_buff dequeue(sk)
{
	spin_lock(sk->sk_receive_queue->lock);
	skb = skb_dequeue(sk->sk_receive_queue);
	update_statis(sk);
	spin_unlock(sk->sk_receive_queue->lock);
	return skb;
}
udp_rcv(skb) // 中断上下文
{
	sk = lookup(...);
	spin_lock(sk->higher_level_spin_lock); 
	enqueue(skb, sk);// 见上面的伪代码
	spin_unlock(sk->higher_level_spin_lock);
}
udp_recv(sk, buff) // 进程上下文
{
	skb = dequeue(sk); // 见上面的伪代码
	if (skb) {
		copy_skb_to_buff(skb, buff);
	}
}

简单直接!Linux内核的UDP处理逻辑在4.10版本也确实去掉了两级的lock。恢复到了2.6.25内核版本之前的逻辑。

上面的优化带来了可观的性能收益,但是却并不值得炫耀。

因为上面的优化更像是解决了一个bug,这个bug是在2.6.25版本内核因为借鉴TCP的backlog实现而引入的,而事实上,UDP并不需要这种花哨的backlog逻辑。所以说,上面的效果并非优化而带来的效果,而是解了一个bug带来的效果。

但是为什么迟至4.10版本才发现并解决这个问题的呢?

我想这件事可能跟QUIC有关。

用得少的逻辑自然就不容易发现问题,这就好比David Miller在2.6版本内核引入IPv6实现的那几个bug,就是因为IPv6用的人少,所以一直在很晚的4.23 版本内核才被发现被解决。对于UDP,一直到2.6.24版本其实现都挺好,符合逻辑,2.6.25引入的二级锁bug同样是因为UDP本身用的少而没有被发现。

在QUIC之前,很少有那种有来有回的持续全双工UDP长连接,基本都是request/response的oneshot类型的连接。然而QUIC却是类似TCP的全双工协议,在数据发送端持续发送大块数据的同时,伴随着的是接收大量的ACK报文,这显然和TCP一样,也是一种反馈控制的方式来驱动数据的发送。

QUIC是有确认机制的,但是处理确认却不是在内核进行的,内核只是一个快速将确认包收到用户态QUIC处理进程的一个通路,这个通路越快越好!

也就是说,QUIC的ACK报文的接收效率会影响其数据的发送效率。

随着QUIC的大规模部署,人们才开始逐渐关注其背后UDP的收包效率问题。

摆脱了二级锁的backlog队列之后,仅仅是为UDP后续的优化扫清了障碍,这才是真正刚刚开始。摆在UDP的内核协议栈收包效率面前的,有一个现成的靶子,那就是DPDK。

挺烦DPDK的,说实话,被人天天说的东西都挺烦。不过你得先把内核协议栈的UDP性能优化到接近DPDK,再把这种鄙视当后话来讲才更酷。

由于UDP的处理非常简单,因此实现一个能和DPDK对接的UDP用户态协议栈则并不是一件难事。而TCP则相反,它非常复杂,所以DPDK很少有完整处理TCP端到端逻辑的,大多数都只是做类似中间节点DPI这种事。目前都没有几个好用的基于DPDK的TCP实现,但是UDP实现却很多。

DPDK的伪粉丝拿UDP说事的,比拿TCP说事,成本要低很多。

好吧,那为什么DPDK处理UDP收包效率那么高?

答案很简单, DPDK是在进程上下文轮询接收UDP数据包的! 也就是说,它摆脱了两个问题:

  1. 进程上下文和中断上下文操作共享数据的锁问题。
  2. 进程上下文和中断上下文切换导致的cache miss问题。

这两点其实也就是 “为什么内核协议栈性能干不过用户态协议栈” 的要点。当然,Linux内核协议栈无法摆脱这两点问题,也就回答了本文的题目中的第一个问题, “Linux内核UDP收包为什么效率低?” 。

不同的上下文异步操作同一份数据,锁是必不可少的。关于锁的话题已经烂大街了。

现在仅就cache来讨论,中断上下文和进程上下文之间的切换,也有一个明显的case:

中断上下文中修改了socket的元统计数据,该修改会表现在cache中,然而当其wakeup该socket的处理进程后,切换到进程上下文的recv系统调用,其也或读或写这个统计数据,伴随着cache的flush以及cache的一致性同步。

如果这些操作统一在进程上下文中进行,cache的利用率将会高效很多。当然,回到UDP收包不合理的backlog队列机制,其实backlog本身存在的目的之一,就是为了让进程上下文去处理,以提高cache的利用率,减少不必要的flush。然而,初衷未必能达到效果,在传输层用backlog将skb推给进程上下文去处理,已经太晚了,何必不再网卡就给进程上下文呢?就像DPDK那样。

其实Linux内核社区早就意识到了这两点,早在3.11版本内核中引入的busy poll机制就是为了解决锁和切换问题的。busy poll的思想非常简单,那就是:

不再需要软中断上下文往接收队列里“推”数据包,而改成自己在进程上下文里主动从网卡上“拉”数据包。

落实到代码上,那就是在进程上下文的recvmsg函数中直接调用napi的收包函数,从ring buffer里拿数据,自己调用netif_receive_skb。

如果busy poll总能执行,它总是能拉取到自己下一个需要的数据包,那么这基本就是DPDK的效率了,然而和DPDK一样,这并不是一个统一的解决方案,轮询固然对于收包有收益,但中断是不能丢的,用CPU的自旋轮询换取收包效率,这买卖代价太大,毕竟Linux内核并非专职收包的。

当然了,也许内核态实现协议栈本身就是一种错误,但这个话题有点跑偏,毕竟我们就是要优化内核协议栈的,而不是放弃它。

现在,我们不能指望busy poll担当所有的性能问题,仍然要依靠中断。既然依靠中断,锁的问题就是优化的重点。

以双核CPU为例,假设CPU0专职处理中断,而收包进程则绑定在CPU1上,我们很快能意识到, CPU0和CPU1对于每一个skb的enqueue和dequeue均在争抢socket的sk_receive_queue的spinlock 。

优化措施显而易见, 将多个skb聚集起来,一次性入接收队列 。显然,这需要两个队列:

  1. 维护聚集队列:由中断上下文将skb推入该队列。
  2. 维护接收队列:进程上下文从该队列拉取skb。

接收队列为空时,交换聚集队列和接收队列。

这样,同样在上述双核CPU的情况下,只有在上面的第3点的操作中,才需要锁保护。

考虑到机器的CPU并非双核,可能是任意核,收包进程也未必绑定任何CPU,因此上述每一个队列均需要一把锁保护,无论如何, 和单队列相比,双队列情况下,锁的竞争减少了一半!

代码语言:javascript复制
collect_enqueue(skb, sk)
{
	spin_lock(sk->sk_collect_queue->lock);
	skb_queue_tail(sk->sk_collect_queue, skb);
	update_statis(sk);
	spin_unlock(sk->sk_collect_queue->lock);
}
sk_buff recv_dequeue(sk)
{
	spin_lock(sk->sk_receive_queue->lock);
	skb = skb_dequeue(sk->sk_receive_queue);
	update_statis(sk);
	spin_unlock(sk->sk_receive_queue->lock);
	return skb;
}
udp_rcv(skb) // 中断上下文
{
	sk = lookup(...);
	spin_lock(sk->higher_level_spin_lock); 
	collect_enqueue(skb, sk);// 仅仅往聚集队列里推入。
	spin_unlock(sk->higher_level_spin_lock);
}
udp_recv(sk, buff) // 进程上下文
{
	if (empty(sk->sk_receive_queue)) {
		spin_lock(sk->queues_lock);
		swap(sk->sk_receive_queue, sk->sk_collect_queue);
		spin_unlock(sk->queues_lock)
	}
	skb = recv_dequeue(sk); // 仅仅从接收队列里拉取
	if (skb) {
		copy_skb_to_buff(skb, buff);
	}
}

如此一来,双队列解除了中断上下文和进程上下文之间的锁竞争。

来看一下对比图示:

引入双队列后:

即便已经很不错了,但是:

  • 中断上下文中不同CPU可能会收到同一个socket的skb,CPU依然会在聚集队列的锁上蹦跶。
  • 不同的CPU上的进程也可能会处理同一个socket,本意是合作,却需要接收队列的锁来将其操作串行化。

没办法,通用的操作系统内核只能做到这里了,如果要解决以上的问题,就需要按照任何和角色明确绑CPU核心了,然而这也就不再是通用的内核了。最终,你会在内核里闻到DPDK的腐臭味,超级恶心。

对了,我暂且将双队列区分为了 聚集队列 和 接收队列 ,更好的名字可能是 backlog队列 和 接收队列 。中断上下文总是操作backlog队列,而进程上下文在接收队列为空时,交换backlog队列为接收队列。然而,backlog队列这个名字在我看来非常臭名昭著,所以,暂且不用它了。

我想本文应该就要结束了,确实没有源码分析,事实上,我觉得我写的这篇要比下面的这种有意思的多,然而可能在网上能找到的基本都是这种非常详细的源码分析:

代码语言:javascript复制
	bh_lock_sock(sk); // 锁定住sk
	if (!sock_owned_by_user(sk)) // 判断sk是不是被用户进程所拥有,如果没有被拥有的话。
		rc = __udp_queue_rcv_skb(sk, skb); // 直接调用__udp_queue_rcv_skb
	else if (sk_add_backlog(sk, skb, sk->sk_rcvbuf)) { //否则调用sk_add_backlog将skb放入backlog
		bh_unlock_sock(sk); // 如果失败,解锁sk,直接丢包
		goto drop;
	}
	bh_unlock_sock(sk); // 解锁sk
	return rc; // 返回rc

我为什么没有谈UDP的GRO,LRO机制,因为太不通用了。但是另一方面,如果应用程序加以稍微支持,UDP的GRO,LRO将会带来非常可观的收益,别忘了,内核只是UDP报文的一个通路即可,既然是通路,它便不包含处理逻辑,越快通过,越好。如果你在乎高吞吐,那么就GRO呗,如下:

UDP的通用L4 GRO相当于一个非常简单的5层协议,应用程序按照len字段稍加解析拆分即可,这将极大减少系统调用的次数,减少上下文切换带来的cache miss损耗。

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