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本文转自赵亚楠的博客，原文：https://arthurchiao.art/blog/better-bandwidth-management-with-ebpf-zh/，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿请添加微信好友：cloud-native-yang

本文翻译自 KubeCon+CloudNativeCon Europe 2022 的一篇分享：Better Bandwidth Management with eBPF[1]。

作者 Daniel Borkmann, Christopher, Nikolay 都来自 Isovalent（Cilium 母公司）。翻译时补充了一些背景知识、代码片段和链接，以方便理解。

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。

问题描述

容器部署密度与（CPU、内存）资源管理

下面两张图来自 Sysdig 2022 的一份调研报告，

b0e2620f1a14c9894cf2891111c5f52e.png
Source: Sysdig 2022 Cloud Native Security and Usage Report

  1. 左图是容器的部署密度分布，比如 33% 的 k8s 用户中，每个 node 上平均会部署 16~25 个 Pod；

  2. 右图是每台宿主机上的容器中位数，可以看到过去几年明显在不断增长。

这两个图说明：容器的部署密度越来越高。这导致的 CPU、内存等资源竞争将更加激烈， 如何管理资源的分配或配额就越来越重要。具体到 CPU 和 memory 这两种资源， K8s 提供了 resource requests/limits 机制，用户或管理员可以指定一个 Pod 需要用到的资源量（requests）和最大能用的资源量（limits），

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: nginx-slim:0.8
    resources:
      requests:         ## 容器需要的资源量，kubelet 会将 pod 调度到剩余资源大于这些声明的 node 上去
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:           ## 容器能使用的硬性上限（hard limit），超过这个阈值容器就会被 OOM kill
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

  • kube-scheduler 会将 pod 调度到能满足 resource.requests 声明的资源需求的 node 上；

  • 如果 pod 运行之后使用的内存超过了 memory limits，就会被操作系统以 OOM （Out Of Memory）为由干掉。

这种针对 CPU 和 memory 的资源管理机制还是不错的， 那么，网络方面有没有类似的机制呢？

网络资源管理：带宽控制模型

先回顾下基础的网络知识。下图是往返时延（Round-Trip）与 TCP 拥塞控制效果之间的关系，

6f73540cfb529bb2b4936441f2b51469.png

结合 流量控制（TC）五十年：从基于缓冲队列（Queue）到基于时间戳（EDT）的演进（Google, 2018）[2]， 这里只做几点说明：

  1. TCP 的发送模型是尽可能快（As Fast As Possible, AFAP）

  2. 网络流量主要是靠网络设备上的出向队列（device output queue）做整形（shaping）

  3. 队列长度（queue length）和接收窗口（receive window）决定了传输中的数据速率（in-flight rate）

  4. “多快”（how fast）取决于队列的 drain rate

现在回到我们刚才提出的问题（k8s 网络资源管理）， 在 K8s 中，有什么机制能限制 pod 的网络资源（带宽）使用量吗？

K8s 中的 pod 带宽管理

Bandwidth meta plugin

K8s 自带了一个限速（bandwidth enforcement）机制，但到目前为止还是 experimental 状态；实现上是通过第三方的 bandwidth meta plugin，它会解析特定的 pod annotation，

  • kubernetes.io/ingress-bandwidth=XX

  • kubernetes.io/egress-bandwidth=XX

然后转化成对 pod 的具体限速规则，如下图所示，

5dd0b84767b6e0c0540c39697377d657.png
Fig. Bandwidth meta plugin 解析 pod annotation，并通过 TC TBF 实现限速

bandwidth meta plugin 是一个 CNI plugin，底层利用 Linux TC 子系统中的 TBF， 所以最后转化成的是 TC 限速规则，加在容器的 veth pair 上（宿主机端）。

这种方式确实能实现 pod 的限速功能，但也存在很严重的问题，我们来分别看一下出向和入向的工作机制。

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在进入下文之前，有两点重要说明：

  1. 限速只能在出向（egress）做。为什么？可参考 《Linux 高级路由与流量控制手册（2012）》第九章：用 tc qdisc 管理 Linux 网络带宽[3]；

  2. veth pair 宿主机端的流量方向与 pod 的流量方向完全相反，也就是 pod 的 ingress 对应宿主机端 veth 的 egress，反之亦然。

译注。

入向（ingress）限速存在的问题

对于 pod ingress 限速，需要在宿主机端 veth 的 egress 路径上设置规则。例如，对于入向 kubernetes.io/ingress-bandwidth="50M" 的声明，会落到 veth 上的 TBF qdisc 上：

3baaf7ea8c14d6f57f23e7ca643b7e09.png

TBF（Token Bucket Filter）是个令牌桶，所有连接/流量都要经过单个队列排队处理，如下图所示：

eb1ed2f6b72606fe57a4a68db5556c3b.png

在设计上存在的问题：

  1. TBF qdisc 所有 CPU 共享一个锁（著名的 qdisc root lock），因此存在锁竞争；流量越大锁开销越大；

  2. veth pair 是单队列（single queue）虚拟网络设备，因此物理网卡的  多队列（multi queue，不同 CPU 处理不同 queue，并发）优势到了这里就没用了，  大家还是要走到同一个队列才能进到 pod；

  3. 在入向排队是不合适的（no-go），会占用大量系统资源和缓冲区开销（bufferbloat）。

出向（egress）限速存在的问题

出向工作原理：

  • Pod egress 对应 veth 主机端的 ingress，ingress 是不能做整形的，因此加了一个 ifb 设备；

  • 所有从 veth 出来的流量会被重定向到 ifb 设备，通过 ifb TBF qdisc 设置容器限速。

57e8478ce517c52495cacb523e94aad4.png

存在的问题：

  1. 原来只需要在物理网卡排队（一般都会设置一个默认 qdisc，例如  pfifo_fast/fq_codel/noqueue），现在又多了一层 ifb 设备排队，缓冲区膨胀（bufferbloat）；

  2. 与 ingress 一样，存在 root qdisc lock 竞争，所有 CPU 共享；

  3. 干扰 TCP Small Queues (TSQ) 正常工作；TSQ 作用是减少 bufferbloat，  工作机制是觉察到发出去的包还没有被有效处理之后就减少发包；ifb 使得包都缓存在 qdisc 中，  使 TSQ 误以为这些包都已经发出去了，实际上还在主机内。

  4. 延迟显着增加：每个 pod 原来只需要 2 个网络设备，现在需要 3 个，增加了大量 queueing 逻辑。

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Bandwidth meta plugin 问题总结

总结起来：

  1. 扩展性差，性能无法随 CPU 线性扩展（root qdisc lock 被所有 CPU 共享导致）；

  2. 导致额外延迟；

  3. 占用额外资源，缓冲区膨胀。

因此不适用于生产环境；

解决思路

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这一节是介绍 Google 的基础性工作，作者引用了  Evolving from AFAP: Teaching NICs about time (Netdev, 2018)[4] 中的一些内容；之前我们已翻译，见 流量控制（TC）五十年：从基于缓冲队列（Queue）到基于时间戳（EDT）的演进（Google, 2018）[5]， 因此一些内容不再赘述，只列一下要点。

译注。

回归源头：TCP “尽可能快”发送模型存在的缺陷

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Fig. 根据排队论，实际带宽接近瓶颈带宽时，延迟将急剧上升

思路转变：不再基于排队（queue），而是基于时间戳（EDT）

两点核心转变：

  1. 每个包（skb）打上一个最早离开时间（Earliest Departure Time, EDT），也就是最早可以发送的时间戳；

  2. 用时间轮调度器（timing-wheel scheduler）替换原来的出向缓冲队列（qdisc queue）

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Fig. 传统基于 queue 的流量整形器 vs. 新的基于 EDT 的流量整形器

EDT/timing-wheel 应用到 K8s

有了这些技术基础，我们接下来看如何应用到 K8s。

Cilium 原生 pod 限速方案

整体设计：基于 BPF+EDT 实现容器限速

Cilium 的 bandwidth manager，

  • 基于 eBPF+EDT，实现了无锁 的 pod 限速功能；

  • 在物理网卡（或 bond 设备）而不是 veth 上限速，避免了 bufferbloat，也不会扰乱 TCP TSQ 功能。

  • 不需要进入协议栈，Cilium 的 BPF host routing 功能，使得 FIB lookup 等过程完全在 TC eBPF 层完成，并且能直接转发到网络设备。

  • 在物理网卡（或 bond 设备）上添加 MQ/FQ，实现时间轮调度。

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工作流程

在之前的分享 为 K8s workload 引入的一些 BPF datapath 扩展（LPC, 2021）[6] 中已经有比较详细的介绍，这里在重新整理一下。

Cilium attach 到宿主机的物理网卡（或 bond 设备），在 BPF 程序中为每个包设置 timestamp， 然后通过 earliest departure time 在 fq 中实现限速，下图：

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注意：容器限速是在物理网卡上做的，而不是在每个 pod 的 veth 设备上。这跟之前基于 ifb 的限速方案有很大不同。

3f9bced697a29dff30bb5b5ac1ea0660.png
Fig. Cilium 基于 BPF+EDT 的容器限速方案（逻辑架构）

从上到下三个步骤：

  1. BPF 程序：管理（计算和设置） skb 的 departure timestamp；

  2. TC qdisc (multi-queue) 发包调度；

  3. 物理网卡的队列。

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如果宿主机使用了 bond，那么根据 bond 实现方式的不同，FQ 的数量会不一样， 可通过 tc -s -d qdisc show dev {bond} 查看实际状态。具体来说，

  • Linux bond 默认支持多队列（multi-queue），会默认创建 16 个 queue[7]， 每个 queue 对应一个 FQ，挂在一个 MQ 下面，也就是上面图中画的；

  • OVS bond 不支持 MQ，因此只有一个 FQ（v2.3 等老版本行为，新版本不清楚）。

bond 设备的 TXQ 数量，可以通过 ls /sys/class/net/{dev}/queues/ 查看。物理网卡的 TXQ 数量也可以通过以上命令看，但 ethtool -l {dev} 看到的信息更多，包括了最大支持的数量和实际启用的数量。

译注。

数据包处理过程

先复习下 Cilium datapath，细节见 2020 年的分享：

96aa0639b777f948e7fe387a199d09fa.png

egress 限速工作流程：

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  1. Pod egress 流量从容器进入宿主机，此时会发生 netns 切换，但 socket 信息 skb->sk 不会丢失；

  2. Host veth 上的 BPF 标记（marking）包的 aggregate（queue_mapping），见 Cilium 代码[8]；

  3. 物理网卡上的 BPF 程序根据 aggregate 设置的限速参数，设置每个包的时间戳 skb->tstamp；

  4. FQ+MQ 基本实现了一个 timing-wheel 调度器，根据 skb->tstamp 调度发包。

过程中用到了 bpf map 存储 aggregate 信息。

性能对比：Cilium vs. Bandwidth meta plugin

netperf 压测。

同样限速 100M，延迟下降：

d96ce0c43040cc4308d5571be7ae6657.png

同样限速 100M，TPS：

82275fed0be2e46652e565f355987fde.png

小结

主机内的问题解决了，那更大范围 —— 即公网带宽 —— 管理呢？

1e8eda9c1e8b79002d0eca1ace348578.png

别着急，EDT 还能支持 BBR。

公网传输：Cilium 基于 BBR 的带宽管理

BBR 基础

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想完整了解 BBR 的设计，可参考 (论文) BBR：基于拥塞（而非丢包）的拥塞控制（ACM, 2017）。译注。

设计初衷
e690b1862aa7403c958f85b8e5e5bded.png
性能对比：bbr vs. cubic
d551c00456237505e996030904af4d50.png

CUBIC + fq_codel：

9108211efdda1b98440ae24622f0d120.png

BBR + FQ (for EDT)：

6da816208e1f73a244f404ed5eb9db70.png

效果非常明显。

BBR + K8s/Cilium

存在的问题：跨 netns 时，skb->tstamp 要被重置

BBR 能不能用到 k8s 里面呢？

  • BBR + FQ 机制上是能协同工作的；但是，

  • 内核在 skb 离开 pod netns 时，将 skb 的时间戳清掉了，导致包进入 host netns 之后没有时间戳，FQ 无法工作

问题如下图所示，

5d2f39e2ab41897ef578ffd4876e974d.png
为什么会被重置

下面介绍一些背景，为什么这个 ts 会被重置。

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几种时间规范：https://www.cl.cam.ac.uk/~mgk25/posix-clocks.html

对于包的时间戳 skb->tstamp，内核根据包的方向（RX/TX）不同而使用的两种时钟源：

  • Ingress 使用 CLOCK_TAI (TAI: international atomic time)

  • Egress 使用 CLOCK_MONOTONIC（也是 FQ 使用的时钟类型）

如果不重置，将包从 RX 转发到 TX 会导致包在 FQ 中被丢弃，因为 超过 FQ 的 drop horizon[9]。FQ horizon 默认是 10s[10]。

❝

horizon 是 FQ 的一个配置项，表示一个时间长度， 在 net_sched: sch_fq: add horizon attribute[11] 引入，

QUIC servers would like to use SO_TXTIME, without having CAP_NET_ADMIN,
to efficiently pace UDP packets.

As far as sch_fq is concerned, we need to add safety checks, so
that a buggy application does not fill the qdisc with packets
having delivery time far in the future.

This patch adds a configurable horizon (default: 10 seconds),
and a configurable policy when a packet is beyond the horizon
at enqueue() time:
- either drop the packet (default policy)
- or cap its delivery time to the horizon.

简单来说，如果一个包的时间戳离现在太远，就直接将这个包 丢弃，或者将其改为一个上限值（cap），以便节省队列空间；否则，这种 包太多的话，队列可能会被塞满，导致时间戳比较近的包都无法正常处理。内核代码[12]如下：

static bool fq_packet_beyond_horizon(const struct sk_buff *skb, const struct fq_sched_data *q)
{
    return unlikely((s64)skb->tstamp > (s64)(q->ktime_cache + q->horizon));
}

译注。

另外，现在给定一个包，我们无法判断它用的是哪种 timestamp，因此只能用这种 reset 方式。

能将 skb->tstamp 统一到同一种时钟吗？

其实最开始，TCP EDT 用的也是 CLOCK_TAI 时钟。但有人在邮件列表[13] 里反馈说，某些特殊的嵌入式设备上重启会导致时钟漂移 50 多年。所以后来 EDT 又回到了 monotonic 时钟，而我们必须跨 netns 时 reset。

我们做了个原型验证，新加一个 bit skb->tstamp_base 来解决这个问题，

  • 0 表示使用的 TAI，

  • 1 表示使用的 MONO，

然后，

  • TX/RX 通过 skb_set_tstamp_{mono,tai}(skb, ktime) helper 来获取这个值，

  • fq_enqueue() 先检查 timestamp 类型，如果不是 MONO，就 reset skb->tstamp

此外，

  • 转发逻辑中所有 skb->tstamp = 0 都可以删掉了

  • skb_mstamp_ns union 也可能删掉了

  • 在 RX 方向，net_timestamp_check() 必须推迟到 tc ingress 之后执行

解决

我们和 Facebook 的朋友合作，已经解决了这个问题，在跨 netns 时保留时间戳， patch 并合并到了 kernel 5.18+。因此 BBR+EDT 可以工作了，

fce2b95a4e2a43763978df790ddc934b.png

Demo（略）

K8s/Cilium backed video streaming service: CUBIC vs. BBR

BBR 使用注意事项

1️⃣ 如果同一个环境（例如数据中心）同时启用了 BBR 和 CUBIC，那使用 BBR 的机器会强占更多的带宽，造成不公平（unfaireness）；

978f1543da6f267e20a7967e8d705bea.png

2️⃣ BBR 会触发更高的 TCP 重传速率，这源自它更加主动或激进的探测机制  （higher TCP retransmission rate due to more aggressive probing）；

BBRv2 致力于解决以上问题。

总结及致谢

问题回顾与总结

  1. K8s 带宽限速功能可以做地更好；

  2. Cilium 的原生带宽限速功能（v1.12 GA）

    1. 基于 BPF+EDT 的高效实现

    2. 第一个支持 Pod 使用 BBR (及 socket pacing）的 CNI 插件

    3. 特别说明：要实现这样的架构，只能用 eBPF（realizing such architecture only possible with eBPF）

致谢

  • Van Jacobson

  • Eric Dumazet

  • Vytautas Valancius

  • Stanislav Fomichev

  • Martin Lau

  • John Fastabend

  • Cilium, eBPF & netdev kernel community

Cilium 限速方案存在的问题（译注）

Cilium 的限速功能我们[14] 在 v1.10 就在用了，但是使用下来发现两个问题，到目前（2022.11）社区还没有解决，

1️⃣ 启用 bandwidth manager 之后，Cilium 会 hardcode[15] somaxconn、netdev_max_backlog 等内核参数，覆盖掉用户自己的内核调优；

例如，如果 node netdev_max_backlog=8192，那 Cilium 启动之后， 就会把它强制覆盖成 1000，导致在大流量场景因为宿主机这个配置太小而出现丢包。

2️⃣ 启用 bandwidth manager 再禁用之后，并不会恢复到原来的 qdisc 配置，MQ/FQ 是残留的，导致大流量容器被限流（throttle）。

例如，如果原来物理网卡使用的默认 pfifo_fast qdisc，或者 bond 设备默认使用 的 noqueue，那启用再禁用之后，并不到原来的 qdisc 配置。残留 FQ 的一 个副作用就是大流量容器的偶发网络延迟，因为 FQ 要保证 flow 级别的公平（而实际场景下并不需要这个公平，总带宽不超就行了）。

查看曾经启用 bandwidth manager，但现在已经禁用它的 node，可以看到 MQ/FQ 还在，

$ tc qdisc show dev bond0
 qdisc mq 8042: root
 qdisc fq 0: parent 8042:10 limit 10000p flow_limit 100p buckets 1024 quantum 3028 initial_quantum 15140
 qdisc fq 0: parent 8042:f limit 10000p flow_limit 100p buckets 1024 quantum 3028 initial_quantum 15140
 ...
 qdisc fq 0: parent 8042:b limit 10000p flow_limit 100p buckets 1024 quantum 3028 initial_quantum 15140

是否发生过限流可以在 tc qdisc 统计中看到：

$ tc -s -d qdisc show dev bond0
 qdisc fq 800b: root refcnt 2 limit 10000p flow_limit 100p buckets 1024 orphan_mask 1023 quantum 3028 initial_quantum 15140 refill_delay 40.0ms
  Sent 1509456302851808 bytes 526229891 pkt (dropped 176, overlimits 0 requeues 0)
  backlog 3028b 2p requeues 0
   15485 flows (15483 inactive, 1 throttled), next packet delay 19092780 ns
   2920858688 gc, 0 highprio, 28601458986 throttled, 6397 ns latency, 176 flows_plimit
   6 too long pkts, 0 alloc errors

要恢复原来的配置，目前我们只能手动删掉 MQ/FQ。根据内核代码分析及实际测试，删除 qdisc 的操作是无损的：

$ tc qdisc del dev bond0 root
 $ tc qdisc show dev bond0
 qdisc noqueue 0: root refcnt 2
 qdisc clsact ffff: parent ffff:fff1

引用链接

[1]

Better Bandwidth Management with eBPF: https://kccnceu2022.sched.com/event/ytsQ/better-bandwidth-management-with-ebpf-daniel-borkmann-christopher-m-luciano-isovalent

[2]

流量控制（TC）五十年：从基于缓冲队列（Queue）到基于时间戳（EDT）的演进（Google, 2018）: http://arthurchiao.art/blog/traffic-control-from-queue-to-edt-zh/

[3]

《Linux 高级路由与流量控制手册（2012）》第九章：用 tc qdisc 管理 Linux 网络带宽: http://arthurchiao.art/blog/lartc-qdisc-zh/

[4]

Evolving from AFAP: Teaching NICs about time (Netdev, 2018): https://www.youtube.com/watch?v=MAni0_lN7zE

[5]

流量控制（TC）五十年：从基于缓冲队列（Queue）到基于时间戳（EDT）的演进（Google, 2018）: http://arthurchiao.art/blog/traffic-control-from-queue-to-edt-zh/

[6]

为 K8s workload 引入的一些 BPF datapath 扩展（LPC, 2021）: http://arthurchiao.art/blog/bpf-datapath-extensions-for-k8s-zh/

[7]

默认支持多队列（multi-queue），会默认创建 16 个 queue: https://www.kernel.org/doc/Documentation/networking/bonding.txt

[8]

Cilium 代码: https://github.com/cilium/cilium/blob/v1.10/bpf/lib/edt.h

[9]

超过 FQ 的 drop horizon: https://github.com/torvalds/linux/blob/v5.10/net/sched/sch_fq.c#L463

[10]

默认是 10s: https://github.com/torvalds/linux/blob/v5.10/net/sched/sch_fq.c#L950

[11]

net_sched: sch_fq: add horizon attribute: https://github.com/torvalds/linux/commit/39d010504e6b

[12]

内核代码: https://github.com/torvalds/linux/blob/v5.10/net/sched/sch_fq.c#L436

[13]

邮件列表: https://lore.kernel.org/netdev/2185d09d-90e1-81ef-7c7f-346eeb951bf4@gmail.com/

[14]

我们: http://arthurchiao.art/blog/trip-large-scale-cloud-native-networking-and-security-with-cilium-ebpf/

[15]

hardcode: https://github.com/cilium/cilium/blob/v1.12/pkg/bandwidth/bandwidth.go#L114

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