随着 eBPF 的发展,我们已经可以将 eBPF/XDP 程序直接部署在普通服务器上来实现负载均衡,从而去掉用于专门部署 LVS 的机器。本系列文章就是基于这个出发点,以演进的形式,分析和探讨一些实现思路。
版本 0.1 分享了如何使用 xdp/ebpf 替换 lvs 来实现 slb,依然采用的是 slb 独立机器部署模式,并且采用 bpftool 和硬编码配置的形式来进行加载 xdp 程序,代码在 https://github.com/MageekChiu/xdp4slb/tree/dev-0.1。
版本 0.2 在 0.1 基础上,修改为基于 bpf skeleton 的程序化加载模式,要想简单地体验下这种工作流而不改动版本 0.1 中整体部署模式的,可以去看看 https://github.com/MageekChiu/xdp4slb/tree/dev-0.2。
版本 0.3 在 0.2 基础上,支持以配置文件和命令行参数的形式动态加载 slb 配置。
版本 0.4 支持 slb 和 application 混布的模式,去除了专用的 slb 机器。混布模式使得普通机器也能直接做负载均衡,同时不影响应用(off load 模式下可以体现),有成本效益;另外,在路由到本地的场景下,减少了路由跳数,整体性能更好。
本文属于0.5,支持使用内核能力进行 mac 寻址、健康检查、conntrack回收、向用户态透出统计数据等特性。 接下来分别进行介绍,如果你希望自己实验一下,基本的环境搭建可以参考前文。
前面的版本中,我们直接在配置文件中配置了 rs 的 mac 地址,这只是做 demo,现实中这是不太可行的,因为 ip 和 mac 的关系并不是一成不变的。因此,我们在每包路由的时候,需要动态填充 mac 地址。当然我们不需要自己去实现 arp 功能,只需要使用 bpf_fib_lookup 便可以借助内核能力查询 mac 地址,这也是不采用 kernel bypass 的好处之一,我们在提升了性能的同时,还能享受内核带来的红利。 主要代码如下,其中 ipv4_src 是本机 地址,ipv4_dst 是被选中的 rs ip:
static int gen_mac(struct xdp_md *ctx, struct ethhdr *eth ,struct iphdr *iph,
__u32 ipv4_src, __u32 ipv4_dst){
struct bpf_fib_lookup fib_params;
memset(&fib_params, 0, sizeof(fib_params));
fib_params.family = AF_INET;
// ...
int action = XDP_PASS;
int rc = bpf_fib_lookup(ctx, &fib_params, sizeof(fib_params), 0);
switch (rc) {
case BPF_FIB_LKUP_RET_SUCCESS: /* lookup successful */
memcpy(eth->h_dest, fib_params.dmac, ETH_ALEN);
memcpy(eth->h_source, fib_params.smac, ETH_ALEN);
action = XDP_TX;
break;
case BPF_FIB_LKUP_RET_BLACKHOLE: /* dest is blackholed; can be dropped */
// ...
action = XDP_DROP;
break;
case BPF_FIB_LKUP_RET_NOT_FWDED: /* packet is not forwarded */
// ...
break;
}
return action;
}
这样我们的配置文件中,就只需要填写 ip 而不需要 mac 地址了,如图:
但是程序直接这样跑的话,会发现寻址结果都是 not found,因为 mix 之间并没有建立起相应的 arp 表,所以接下来的健康检查就能排上用场了。
在 slb 程序中,健康检查是一个比较重要的的功能,能够及时剔除非健康节点,实现 rs 高可用。 我们这里简单起见,让每个 mix(slb 和 app 的混布产物)在启动时,在用户态访问一次其它所有 mix,这样一方面能起到健康检查的作用,更重要的是,能够帮助内核建立 arp 表,后面我们在 xdp 中就可以直接查询,从而避免了在 xdp 自己做 arp。
主要代码如下:
static int healthz_tcp(__u32 ip, __u16 port){
int sockfd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0);
struct sockaddr_in servaddr;
servaddr.sin_family = AF_INET;
servaddr.sin_port = port;
servaddr.sin_addr.s_addr = ip;
if (connect(sockfd, (struct sockaddr*)&servaddr, sizeof(servaddr)) < 0) {
fprintf(stderr, "error socket conecting: \n");
return 1;
}
close(sockfd);
return 0;
}
我们可以用这些命令来观察 arp 表项
arp -a
arp -d mix1.south
# or
arp -d 172.19.0.9
前文中,conntrack table 超过 max 后并不会导致路由发生问题(理论上),因为同一个“连接”的哈希是一致的,采用哈希负载均衡方法后,即使重新计算也会被分配到同一个后端。但是会导致反复计算“连接”的哈希值,消耗CPU。 为了避免这个问题,我们可以把 max 调大一点(不要使用 prealloc),以支持更大的并发。但是这样就可能会导致内存的浪费,因为 conntrack 的清理我们依赖的是LRU(被动清理),如果没有超过 max 就不会清理。所以,我们需要加上主动清理的步骤,来回收内存。
回收大致有两种方案:
- 采用 LRU map,监听 socket 释放的事件,将事件进行 本地/组播/广播 三个级别的处理来清理对应的 conntrack entry
- 采用 normal/ordered map + 时间戳,定期遍历并清理 stale conntrack entry
内核的做法大致是方案 2,本文采用方案 1 来试试。
首先,获得 socket 释放事件有几种做法,按照 attach type 大致可以分为
SEC("tp_btf/inet_sock_set_state")
:关注 tcp 状态转变SEC("kprobe/inet_release")
:内核释放 socket 的时候会调用这个函数
由于 tracepoint 比 kprobe 更稳定,所以本文采用方案 1,代码大致为
SEC("tp_btf/inet_sock_set_state")
int BPF_PROG(trace_inet_sock_set_state, struct sock *sk, int oldstate,
int newstate){
// 只关注 tcp 关闭状态
if (newstate != BPF_TCP_CLOSE)
return 0;
const int type = BPF_CORE_READ(sk,sk_type);
if(type != SOCK_STREAM){//1
return 0;
}
const struct sock_common skc = BPF_CORE_READ(sk,__sk_common);
const __u32 dip = (BPF_CORE_READ(&skc,skc_daddr));
const __u16 dport = (BPF_CORE_READ(&skc,skc_dport));
struct inet_sock *inet = (struct inet_sock *)(sk);
const __u32 sip = (BPF_CORE_READ(inet,inet_saddr));
const __u16 sport = (BPF_CORE_READ(inet,inet_sport));
// 只关注跟 vip 相关的连接
if(sip == vip->ip_int && sport == vip->port){
fire_sock_release_event(dip,dport);
}
return 0;
}
在 fire_sock_release_event 中真正处理事件。这里有一个点值得特别说明,我们的实验环境在容器中,所以以上 tp 相当于在同一个内核中挂在了 n 次(n = mix 数量),所以会被重复触发,但实际上,socket 释放只会发生在被选中的 rs 中一次,为了避免这个缺陷,我们需要借助 bpf_get_current_cgroup_id()
来获取事件发生时的 cgroup,然后和本容器所在 cgroup_id 进行比较,只有匹配了,才真正触发事件。
那么容器的 cgroup_id 如何获取呢? cgroup_id 实际上就是 cgroupfs 的 inode number, 我们只需要获得容器的 cgroupfs 然后获取 inode 即可,步骤可以是下面这样的(你可能需要依据你自己的发行版决定):
# 获得容器名称和 id
docker inspect -f "{{.Name}} {{.ID}}" $(docker ps -q)
# 将 id 填进去
find /sys/fs/cgroup -name "*46282095db3a*" -o -name "*33ed500a9fd9*" | \
xargs -n1 stat --printf='\n%n %s %y %i\n'
这样我们就能在 slb 启动时,将容器的 cgroup_id 作为参数传进去,然后处理事件时可用:
const volatile __u64 cur_cgp_id = 0;
__attribute__((always_inline))
static int sock_release_local(ce *nat_key){
return bpf_map_delete_elem(&conntrack_map, nat_key);
}
static void fire_sock_release_event(__u32 src_ip4,__u16 src_port){
int cgrid = bpf_get_current_cgroup_id();
if(cur_cgp_id && cur_cgp_id != cgrid){
return;
}
ce nat_key = {
.ip = src_ip4,
.port = src_port
};
int err = sock_release_local(&nat_key);
if(cur_clear_mode > just_local){
ce *e = bpf_ringbuf_reserve(&rb, sizeof(*e), 0);
e->ip = src_ip4;
e->port = src_port;
bpf_ringbuf_submit(e, 0);
}
}
其实就是判断本实例是否应该处理这个事件,如果应该,则先清理本地(内核空间)的,如果配置了组播/广播,则发送到用户空间去做。用户空间代码:
static bool forge_header(const ce *e,__u32 ip, __u16 port){
int fd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0);
struct sockaddr_in addr;
memset(&addr, 0, sizeof(addr));
addr.sin_family = AF_INET;
addr.sin_addr.s_addr = ip;
addr.sin_port = port;
int cnt = sendto(fd,e,sizeof(e),0,(struct sockaddr*) &addr,sizeof(addr));
return true;
}
static bool do_multcast(const ce *e){
return forge_header(e,env.gip.ip_int,env.gip.port);
}
static bool do_broadcast(const ce *e){
// todo
return true;
}
static int handle_event(void *ctx, void *data, size_t data_sz){
const ce *e = data;
bool sent = false;
if(env.cur_clear_mode == group_cast){
sent = do_multcast(e);
}else if(env.cur_clear_mode == broad_cast){
sent = do_broadcast(e);
}
return 0;
}
int main(int argc, char **argv){
rb = ring_buffer__new(bpf_map__fd(skel->maps.rb), handle_event, NULL, NULL);
while (!exiting) {
err = ring_buffer__poll(rb, RING_BUFF_TIMEOUT);
if (err < 0) {
printf("Error polling perf buffer: %d\n", err);
break;
}
}
}
其它 mix 收到后,直接在内核空间进行相应的清理,所以内核空间的整体架构如下:
if(iph->daddr == local_ip){
// ... local handle
}
int action = XDP_PASS;
if (iph->daddr == vip->ip_int){
// ... vip handle
}
if(gip->ip_int == iph->daddr && gip->port == dport){
ce *payload = data + sizeof(struct ethhdr) + sizeof(struct iphdr) + sizeof(struct udphdr);
__u32 ip = payload->ip;
__u16 port = payload->port;
int err = sock_release_local(payload);
return XDP_DROP;
}
return XDP_DROP;
这样整个流程就完整了。代码完成后,我们可以进行压测:
# 默认清理本机
./slb -i eth0 -c ./slb.conf
# 组播清理,若在容器中使用要配置 cgroupid,按实际情况填入;非容器环境忽略此参数
./slb -i eth0 -c ./slb.conf -g 13107 -k 3
# 不清理
./slb -i eth0 -c ./slb.conf -k 1
# client中
ab -c 500 -n 8000 http://172.19.0.10:80/
查看 map进行验证:
bpftool map help
bpftool map list
# 需填入实际 id
bpftool map dump id 660
bpftool map show id 660
slb中,通常还会加上一些统计数据,用于监控和计费等。 这里简单的使用全局变量,统计经过本 mix 的所有包大小,以及经过 slb 到达本 app 的包的大小。注意,直接到达 app 的包不属于 slb 功能,不在统计范围内。核心代码如下:
volatile __u64 total_bits = 0;
volatile __u64 local_bits = 0;
if(iph->daddr == local_ip){
return XDP_PASS;
// this is a direct packet to rs, so doen't count for slb statics
}
if (iph->daddr == vip->ip_int){
if(dport != vip->port){
return XDP_DROP;
}
total_bits += pkt_sz;
// Choose a backend server to send the request to;
if(rs->ip_int == local_ip){
local_bits += pkt_sz;
return XDP_PASS;
}
action = gen_mac(ctx,eth,iph,local_ip,rs->ip_int);
return action;
}
用户态直接这样读取即可:skel->bss->total_bits,skel->bss->local_bits
;
因为 0 相当于未初始化,被放在了 bss 段,对 elf 不熟悉的同学,可以看看《程序员的自我修养》这本书,对链接、装载与库介绍比较完备。
经过几个版本的迭代,这个 slb 的核心能力已经具备雏形了,接下来可以继续完善的有
- 完善的边界检查,避免错误配置
- conntrack 清理这里被建模成一个分布式一致性问题,只是对一致性要求不高,如果你希望更完善,完全可以结合常见的分布式一致性协议来实现(如果做了集群间同步,就可以支持更多的负载均衡算法);或者另起炉灶,比如按照内核或者 cilium 的思路来实现
- 支持 udp 协议
- 支持 full nat
- ...
- https://github.com/torvalds/linux/blob/master/net/netfilter/nf_conntrack_core.c
- https://elixir.bootlin.com/linux/v6.1.11/source/kernel/bpf/hashtab.c#L459
- https://elixir.bootlin.com/linux/v6.1.11/source/kernel/bpf/hashtab.c#L1373
- https://prototype-kernel.readthedocs.io/en/latest/bpf/ebpf_maps_types.html#implementation-details
- https://patchwork.ozlabs.org/project/netdev/patch/[email protected]/
- bpftrace/bpftrace#1500