一、網(wǎng)絡IO的處境和趨勢 從我們用戶的使用就可以感受到網(wǎng)速一直在提升，而網(wǎng)絡技術的發(fā)展也從1GE/10GE/25GE /40GE/100GE的演變，從中可以得出單機的網(wǎng)絡IO能力必須跟上時代的發(fā)展。

傳統(tǒng)的電信領域

IP層及以下，例如路由器、交換機、防火墻、基站等設備都是采用硬件解決方案?；趯Ｓ镁W(wǎng)絡處理器（NP），有基于FPGA，更有基于ASIC的。但是基于硬件的劣勢非常明顯，發(fā)生Bug不易修復，不易調(diào)試維護，并且網(wǎng)絡技術一直在發(fā)展，例如2G/3G/4G/5G等移動技術的革新，這些屬于業(yè)務的邏輯基于硬件實現(xiàn)太痛苦，不能快速迭代。傳統(tǒng)領域面臨的挑戰(zhàn)是急需一套軟件架構的高性能網(wǎng)絡IO開發(fā)框架。

云的發(fā)展

私有云的出現(xiàn)通過網(wǎng)絡功能虛擬化（NFV）共享硬件成為趨勢，NFV的定義是通過標準的服務器、標準交換機實現(xiàn)各種傳統(tǒng)的或新的網(wǎng)絡功能。急需一套基于常用系統(tǒng)和標準服務器的高性能網(wǎng)絡IO開發(fā)框架。

單機性能的飆升

網(wǎng)卡從1G到100G的發(fā)展，CPU從單核到多核到多CPU的發(fā)展，服務器的單機能力通過橫行擴展達到新的高點。但是軟件開發(fā)卻無法跟上節(jié)奏，單機處理能力沒能和硬件門當戶對，如何開發(fā)出與時并進高吞吐量的服務，單機百萬千萬并發(fā)能力。即使有業(yè)務對QPS要求不高，主要是CPU密集型，但是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析、人工智能等應用都需要在分布式服務器之間傳輸大量數(shù)據(jù)完成作業(yè)。這點應該是我們互聯(lián)網(wǎng)后臺開發(fā)最應關注，也最關聯(lián)的。

二、Linux + x86網(wǎng)絡IO瓶頸

在數(shù)年前曾經(jīng)寫過《網(wǎng)卡工作原理及高并發(fā)下的調(diào)優(yōu)》一文，描述了Linux的收發(fā)報文流程。根據(jù)經(jīng)驗，在C1（8核）上跑應用每1W包處理需要消耗1%軟中斷CPU，這意味著單機的上限是100萬PPS（Packet Per Second）。從TGW（Netfilter版）的性能100萬PPS，AliLVS優(yōu)化了也只到150萬PPS，并且他們使用的服務器的配置還是比較好的。假設，我們要跑滿10GE網(wǎng)卡，每個包64字節(jié)，這就需要2000萬PPS（注：以太網(wǎng)萬兆網(wǎng)卡速度上限是1488萬PPS，因為最小幀大小為84B《Bandwidth, Packets Per Second, and Other Network Performance Metrics》），100G是2億PPS，即每個包的處理耗時不能超過50納秒。而一次Cache Miss，不管是TLB、數(shù)據(jù)Cache、指令Cache發(fā)生Miss，回內(nèi)存讀取大約65納秒，NUMA體系下跨Node通訊大約40納秒。所以，即使不加上業(yè)務邏輯，即使純收發(fā)包都如此艱難。我們要控制Cache的命中率，我們要了解計算機體系結構，不能發(fā)生跨Node通訊。 從這些數(shù)據(jù)，我希望可以直接感受一下這里的挑戰(zhàn)有多大，理想和現(xiàn)實，我們需要從中平衡。問題都有這些

傳統(tǒng)的收發(fā)報文方式都必須采用硬中斷來做通訊，每次硬中斷大約消耗100微秒，這還不算因為終止上下文所帶來的Cache Miss。

數(shù)據(jù)必須從內(nèi)核態(tài)用戶態(tài)之間切換拷貝帶來大量CPU消耗，全局鎖競爭。

收發(fā)包都有系統(tǒng)調(diào)用的開銷。

內(nèi)核工作在多核上，為可全局一致，即使采用Lock Free，也避免不了鎖總線、內(nèi)存屏障帶來的性能損耗。

從網(wǎng)卡到業(yè)務進程，經(jīng)過的路徑太長，有些其實未必要的，例如netfilter框架，這些都帶來一定的消耗，而且容易Cache Miss。

三、DPDK的基本原理

從前面的分析可以得知IO實現(xiàn)的方式、內(nèi)核的瓶頸，以及數(shù)據(jù)流過內(nèi)核存在不可控因素，這些都是在內(nèi)核中實現(xiàn)，內(nèi)核是導致瓶頸的原因所在，要解決問題需要繞過內(nèi)核。所以主流解決方案都是旁路網(wǎng)卡IO，繞過內(nèi)核直接在用戶態(tài)收發(fā)包來解決內(nèi)核的瓶頸。 Linux社區(qū)也提供了旁路機制Netmap，官方數(shù)據(jù)10G網(wǎng)卡1400萬PPS，但是Netmap沒廣泛使用。其原因有幾個：

Netmap需要驅動的支持，即需要網(wǎng)卡廠商認可這個方案。

Netmap仍然依賴中斷通知機制，沒完全解決瓶頸。

Netmap更像是幾個系統(tǒng)調(diào)用，實現(xiàn)用戶態(tài)直接收發(fā)包，功能太過原始，沒形成依賴的網(wǎng)絡開發(fā)框架，社區(qū)不完善。

那么，我們來看看發(fā)展了十幾年的DPDK，從Intel主導開發(fā)，到華為、思科、AWS等大廠商的加入，核心玩家都在該圈子里，擁有完善的社區(qū)，生態(tài)形成閉環(huán)。早期，主要是傳統(tǒng)電信領域3層以下的應用，如華為、中國電信、中國移動都是其早期使用者，交換機、路由器、網(wǎng)關是主要應用場景。但是，隨著上層業(yè)務的需求以及DPDK的完善，在更高的應用也在逐步出現(xiàn)。 DPDK旁路原理：?

? 左邊是原來的方式數(shù)據(jù)從 網(wǎng)卡 -> 驅動 -> 協(xié)議棧 -> Socket接口 -> 業(yè)務 右邊是DPDK的方式，基于UIO（Userspace I/O）旁路數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)從 網(wǎng)卡 -> DPDK輪詢模式-> DPDK基礎庫 -> 業(yè)務 用戶態(tài)的好處是易用開發(fā)和維護，靈活性好。并且Crash也不影響內(nèi)核運行，魯棒性強。 DPDK支持的CPU體系架構：x86、ARM、PowerPC（PPC） DPDK支持的網(wǎng)卡列表：https://core.dpdk.org/supported/，我們主流使用Intel 82599（光口）、Intel x540（電口）

四、DPDK的基石UIO

為了讓驅動運行在用戶態(tài)，Linux提供UIO機制。使用UIO可以通過read感知中斷，通過mmap實現(xiàn)和網(wǎng)卡的通訊。 UIO原理：?

要開發(fā)用戶態(tài)驅動有幾個步驟：

開發(fā)運行在內(nèi)核的UIO模塊，因為硬中斷只能在內(nèi)核處理

通過/dev/uioX讀取中斷

通過mmap和外設共享內(nèi)存

五、DPDK核心優(yōu)化：PMD

DPDK的UIO驅動屏蔽了硬件發(fā)出中斷，然后在用戶態(tài)采用主動輪詢的方式，這種模式被稱為PMD（Poll Mode Driver）。 UIO旁路了內(nèi)核，主動輪詢?nèi)サ粲仓袛?，DPDK從而可以在用戶態(tài)做收發(fā)包處理。帶來Zero Copy、無系統(tǒng)調(diào)用的好處，同步處理減少上下文切換帶來的Cache Miss。 運行在PMD的Core會處于用戶態(tài)CPU100%的狀態(tài)?

網(wǎng)絡空閑時CPU長期空轉，會帶來能耗問題。所以，DPDK推出Interrupt DPDK模式。 Interrupt DPDK：?

? 它的原理和NAPI很像，就是沒包可處理時進入睡眠，改為中斷通知。并且可以和其他進程共享同個CPU Core，但是DPDK進程會有更高調(diào)度優(yōu)先級。

六、DPDK的高性能代碼實現(xiàn)

采用HugePage減少TLB Miss

默認下Linux采用4KB為一頁，頁越小內(nèi)存越大，頁表的開銷越大，頁表的內(nèi)存占用也越大。CPU有TLB（Translation Lookaside Buffer）成本高所以一般就只能存放幾百到上千個頁表項。如果進程要使用64G內(nèi)存，則64G/4KB=16000000（一千六百萬）頁，每頁在頁表項中占用16000000 * 4B=62MB。如果用HugePage采用2MB作為一頁，只需64G/2MB=2000，數(shù)量不在同個級別。 而DPDK采用HugePage，在x86-64下支持2MB、1GB的頁大小，幾何級的降低了頁表項的大小，從而減少TLB-Miss。并提供了內(nèi)存池（Mempool）、MBuf、無鎖環(huán)（Ring）、Bitmap等基礎庫。根據(jù)我們的實踐，在數(shù)據(jù)平面（Data Plane）頻繁的內(nèi)存分配釋放，必須使用內(nèi)存池，不能直接使用rte_malloc，DPDK的內(nèi)存分配實現(xiàn)非常簡陋，不如ptmalloc。

SNA（Shared-nothing Architecture）

軟件架構去中心化，盡量避免全局共享，帶來全局競爭，失去橫向擴展的能力。NUMA體系下不跨Node遠程使用內(nèi)存。

SIMD（Single Instruction Multiple Data）

從最早的mmx/sse到最新的avx2，SIMD的能力一直在增強。DPDK采用批量同時處理多個包，再用向量編程，一個周期內(nèi)對所有包進行處理。比如，memcpy就使用SIMD來提高速度。 SIMD在游戲后臺比較常見，但是其他業(yè)務如果有類似批量處理的場景，要提高性能，也可看看能否滿足。

不使用慢速API

這里需要重新定義一下慢速API，比如說gettimeofday，雖然在64位下通過vDSO已經(jīng)不需要陷入內(nèi)核態(tài)，只是一個純內(nèi)存訪問，每秒也能達到幾千萬的級別。但是，不要忘記了我們在10GE下，每秒的處理能力就要達到幾千萬。所以即使是gettimeofday也屬于慢速API。DPDK提供Cycles接口，例如rte_get_tsc_cycles接口，基于HPET或TSC實現(xiàn)。

5. 編譯執(zhí)行優(yōu)化

分支預測

現(xiàn)代CPU通過pipeline、superscalar提高并行處理能力，為了進一步發(fā)揮并行能力會做分支預測，提升CPU的并行能力。遇到分支時判斷可能進入哪個分支，提前處理該分支的代碼，預先做指令讀取編碼讀取寄存器等，預測失敗則預處理全部丟棄。我們開發(fā)業(yè)務有時候會非常清楚這個分支是true還是false，那就可以通過人工干預生成更緊湊的代碼提示CPU分支預測成功率。

CPU Cache預取

Cache Miss的代價非常高，回內(nèi)存讀需要65納秒，可以將即將訪問的數(shù)據(jù)主動推送的CPU Cache進行優(yōu)化。比較典型的場景是鏈表的遍歷，鏈表的下一節(jié)點都是隨機內(nèi)存地址，所以CPU肯定是無法自動預加載的。但是我們在處理本節(jié)點時，可以通過CPU指令將下一個節(jié)點推送到Cache里。 API文檔：https://doc.dpdk.org/api/rte__prefetch_8h.html

內(nèi)存對齊

內(nèi)存對齊有2個好處： l 避免結構體成員跨Cache Line，需2次讀取才能合并到寄存器中，降低性能。結構體成員需從大到小排序和以及強制對齊。參考《Data alignment: Straighten up and fly right》 l 多線程場景下寫產(chǎn)生False sharing，造成Cache Miss，結構體按Cache Line對齊。

常量優(yōu)化

常量相關的運算的編譯階段完成。比如C++11引入了constexp，比如可以使用GCC的__builtin_constant_p來判斷值是否常量，然后對常量進行編譯時得出結果。 5. 使用CPU指令 現(xiàn)代CPU提供很多指令可直接完成常見功能，比如大小端轉換，x86有bswap指令直接支持了。

這個實現(xiàn)，也是GLIBC的實現(xiàn)，先常量優(yōu)化、CPU指令優(yōu)化、最后才用裸代碼實現(xiàn)。畢竟都是頂端程序員，對語言、編譯器，對實現(xiàn)的追求不一樣，所以造輪子前一定要先了解好輪子。 Google開源的cpu_features可以獲取當前CPU支持什么特性，從而對特定CPU進行執(zhí)行優(yōu)化。高性能編程永無止境，對硬件、內(nèi)核、編譯器、開發(fā)語言的理解要深入且與時俱進。

七、DPDK生態(tài)

對我們互聯(lián)網(wǎng)后臺開發(fā)來說DPDK框架本身提供的能力還是比較裸的，比如要使用DPDK就必須實現(xiàn)ARP、IP層這些基礎功能，有一定上手難度。如果要更高層的業(yè)務使用，還需要用戶態(tài)的傳輸協(xié)議支持。不建議直接使用DPDK。 目前生態(tài)完善，社區(qū)強大（一線大廠支持）的應用層開發(fā)項目是FD.io（The Fast Data Project），有思科開源支持的VPP，比較完善的協(xié)議支持，ARP、VLAN、Multipath、IPv4/v6、MPLS等。用戶態(tài)傳輸協(xié)議UDP/TCP有TLDK。從項目定位到社區(qū)支持力度算比較靠譜的框架。 Seastar也很強大和靈活，內(nèi)核態(tài)和DPDK都隨意切換，也有自己的傳輸協(xié)議Seastar Native TCP/IP Stack支持，但是目前還未看到有大型項目在使用Seastar，可能需要填的坑比較多。 更多內(nèi)容參考“中國電信DPDK技術白皮書v1.0、DPDK基礎—認識DPDK技術、DPDK架構高清版、DPDK編程指南（中文版）”。 ?

編輯：黃飛 ?

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