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原本稳定的环境也因为请求量的上涨带来了很多不稳定的因素,其中一直困扰我们的就是网卡丢包问题。起初线上存在部分redis节点还在使用千兆网卡的老旧服务器,而缓存服务往往需要承载极高的查询量,并要求毫秒级的响应速度,如此一来千兆网卡很快就出现了瓶颈。经过整治,我们将千兆网卡服务器替换为了万兆网卡服务器,本以为可以高枕无忧,但是没想到,在业务高峰时段,机器也竟然出现了丢包问题,而此时网卡带宽使用还远远没有达到瓶颈。
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首先,我们在系统监控的net.if.in.dropped
指标中,看到有大量数据丢包异常,那么第一步就是要了解这个指标代表什么。
cdn.xitu.io/2019/6/18/16b69caa0edce2ac?imageView2/0/w/1280/h/960/format/webp/ignore-error/1">
这个指标的数据源,是读取/proc/net/dev
中的数据,监控Agent做简单的处理之后上报。以下为/proc/net/dev
的一个示例,可以看到第一行Receive代表in,Transmit代表out,第二行即各个表头字段,再往后每一行代表一个网卡设备具体的值。
其中各个字段意义如下:
字段 | 解释 |
---|---|
bytes | The total number of bytes of data transmitted or received by the interface. |
packets | The total number of packets of data transmitted or received by the interface. |
errs | The total number of transmit or receive errors detected by the device driver. |
drop | The total number of packets dropped by the device driver. |
fifo | The number of FIFO buffer errors. |
frame | The number of packet framing errors. |
colls | The number of collisions detected on the interface. |
compressed | The number of compressed packets transmitted or received by the device driver. (This appears to be unused in the 2.2.15 kernel.) |
carrier | The number of carrier losses detected by the device driver. |
multicast | The number of multicast frames transmitted or received by the device driver. |
通过上述字段解释,我们可以了解丢包发生在网卡设备驱动层面;但是想要了解真正的原因,需要继续深入源码。
/proc/net/dev
的数据来源,根据源码文件net/core/net-procfs.c
,可以知道上述指标是通过其中的dev_seq_show()
函数和dev_seq_printf_stats()
函数输出的:
static int dev_seq_show(struct seq_file *seq, void *v) { if (v == SEQ_START_TOKEN) /* 输出/proc/net/dev表头部分 */ seq_puts(seq, "Inter-| Receive " " | Transmit\n" " face |bytes packets errs drop fifo frame " "compressed multicast|bytes packets errs " "drop fifo colls carrier compressed\n"); else /* 输出/proc/net/dev数据部分 */ dev_seq_printf_stats(seq, v); return 0; } static void dev_seq_printf_stats(struct seq_file *seq, struct net_device *dev) { struct rtnl_link_stats64 temp; /* 数据源从下面的函数中取得 */ const struct rtnl_link_stats64 *stats = dev_get_stats(dev, &temp); /* /proc/net/dev 各个字段的数据算法 */ seq_printf(seq, "%6s: %7llu %7llu %4llu %4llu %4llu %5llu %10llu %9llu " "%8llu %7llu %4llu %4llu %4llu %5llu %7llu %10llu\n", dev->name, stats->rx_bytes, stats->rx_packets, stats->rx_errors, stats->rx_dropped + stats->rx_missed_errors, stats->rx_fifo_errors, stats->rx_length_errors + stats->rx_over_errors + stats->rx_crc_errors + stats->rx_frame_errors, stats->rx_compressed, stats->multicast, stats->tx_bytes, stats->tx_packets, stats->tx_errors, stats->tx_dropped, stats->tx_fifo_errors, stats->collisions, stats->tx_carrier_errors + stats->tx_aborted_errors + stats->tx_window_errors + stats->tx_heartbeat_errors, stats->tx_compressed); } 复制代码
dev_seq_printf_stats()
函数里,对应drop输出的部分,能看到由两块组成:stats-
>rx_dropped+stats
->rx_missed_errors
。
继续查找dev_get_stats
函数可知,rx_dropped
和rx_missed_errors
都是从设备获取的,并且需要设备驱动实现。
/** * dev_get_stats - get network device statistics * @dev: device to get statistics from * @storage: place to store stats * * Get network statistics from device. Return @storage. * The device driver may provide its own method by setting * dev->netdev_ops->get_stats64 or dev->netdev_ops->get_stats; * otherwise the internal statistics structure is used. */ struct rtnl_link_stats64 *dev_get_stats(struct net_device *dev, struct rtnl_link_stats64 *storage) { const struct net_device_ops *ops = dev->netdev_ops; if (ops->ndo_get_stats64) { memset(storage, 0, sizeof(*storage)); ops->ndo_get_stats64(dev, storage); } else if (ops->ndo_get_stats) { netdev_stats_to_stats64(storage, ops->ndo_get_stats(dev)); } else { netdev_stats_to_stats64(storage, &dev->stats); } storage->rx_dropped += (unsigned long)atomic_long_read(&dev->rx_dropped); storage->tx_dropped += (unsigned long)atomic_long_read(&dev->tx_dropped); storage->rx_nohandler += (unsigned long)atomic_long_read(&dev->rx_nohandler); return storage; } 复制代码
结构体 rtnl_link_stats64
的定义在 /usr/include/linux/if_link.h
中:
/* The main device statistics structure */ struct rtnl_link_stats64 { __u64 rx_packets; /* total packets received */ __u64 tx_packets; /* total packets transmitted */ __u64 rx_bytes; /* total bytes received */ __u64 tx_bytes; /* total bytes transmitted */ __u64 rx_errors; /* bad packets received */ __u64 tx_errors; /* packet transmit problems */ __u64 rx_dropped; /* no space in linux buffers */ __u64 tx_dropped; /* no space available in linux */ __u64 multicast; /* multicast packets received */ __u64 collisions; /* detailed rx_errors: */ __u64 rx_length_errors; __u64 rx_over_errors; /* receiver ring buff overflow */ __u64 rx_crc_errors; /* recved pkt with crc error */ __u64 rx_frame_errors; /* recv'd frame alignment error */ __u64 rx_fifo_errors; /* recv'r fifo overrun */ __u64 rx_missed_errors; /* receiver missed packet */ /* detailed tx_errors */ __u64 tx_aborted_errors; __u64 tx_carrier_errors; __u64 tx_fifo_errors; __u64 tx_heartbeat_errors; __u64 tx_window_errors; /* for cslip etc */ __u64 rx_compressed; __u64 tx_compressed; }; 复制代码
至此,我们知道rx_dropped
是Linux中的缓冲区空间不足导致的丢包,而rx_missed_errors
则在注释中写的比较笼统。有资料指出,rx_missed_errors
是fifo队列(即rx ring buffer
)满而丢弃的数量,但这样的话也就和rx_fifo_errors
等同了。后来公司内网络内核研发大牛王伟给了我们点拨:不同网卡自己实现不一样,比如Intel的igb网卡rx_fifo_errors
在missed
的基础上,还加上了RQDPC
计数,而ixgbe
就没这个统计。RQDPC计数是描述符不够的计数,missed
是fifo
满的计数。所以对于ixgbe
来说,rx_fifo_errors
和rx_missed_errors
确实是等同的。
通过命令ethtool -S eth0
可以查看网卡一些统计信息,其中就包含了上文提到的几个重要指标rx_dropped
、rx_missed_errors
、rx_fifo_errors
等。但实际测试后,我发现不同网卡型号给出的指标略有不同,比如Intel ixgbe
就能取到,而Broadcom bnx2/tg3
则只能取到rx_discards
(对应rx_fifo_errors
)、rx_fw_discards
(对应rx_dropped
)。这表明,各家网卡厂商设备内部对这些丢包的计数器、指标的定义略有不同,但通过驱动向内核提供的统计数据都封装成了struct rtnl_link_stats64
定义的格式。
在对丢包服务器进行检查后,发现rx_missed_errors
为0,丢包全部来自rx_dropped
。说明丢包发生在Linux内核的缓冲区中。接下来,我们要继续探索到底是什么缓冲区引起了丢包问题,这就需要完整地了解服务器接收数据包的过程。
接收数据包是一个复杂的过程,涉及很多底层的技术细节,但大致需要以下几个步骤:
网卡收到数据包。
将数据包从网卡硬件缓存转移到服务器内存中。
通知内核处理。
经过TCP/IP协议逐层处理。
应用程序通过read()
从socket buffer
读取数据。
NIC在接收到数据包之后,首先需要将数据同步到内核中,这中间的桥梁是rx ring buffer
。它是由NIC和驱动程序共享的一片区域,事实上,rx ring buffer
存储的并不是实际的packet数据,而是一个描述符,这个描述符指向了它真正的存储地址,具体流程如下:
驱动在内存中分配一片缓冲区用来接收数据包,叫做sk_buffer
;
将上述缓冲区的地址和大小(即接收描述符),加入到rx ring buffer
。描述符中的缓冲区地址是DMA使用的物理地址;
驱动通知网卡有一个新的描述符;
网卡从rx ring buffer
中取出描述符,从而获知缓冲区的地址和大小;
网卡收到新的数据包;
网卡将新数据包通过DMA直接写到sk_buffer
中。
当驱动处理速度跟不上网卡收包速度时,驱动来不及分配缓冲区,NIC接收到的数据包无法及时写到sk_buffer
,就会产生堆积,当NIC内部缓冲区写满后,就会丢弃部分数据,引起丢包。这部分丢包为rx_fifo_errors
,在/proc/net/dev
中体现为fifo字段增长,在ifconfig中体现为overruns指标增长。
这个时候,数据包已经被转移到了sk_buffer
中。前文提到,这是驱动程序在内存中分配的一片缓冲区,并且是通过DMA写入的,这种方式不依赖CPU直接将数据写到了内存中,意味着对内核来说,其实并不知道已经有新数据到了内存中。那么如何让内核知道有新数据进来了呢?答案就是中断,通过中断告诉内核有新数据进来了,并需要进行后续处理。
提到中断,就涉及到硬中断和软中断,首先需要简单了解一下它们的区别:
硬中断: 由硬件自己生成,具有随机性,硬中断被CPU接收后,触发执行中断处理程序。中断处理程序只会处理关键性的、短时间内可以处理完的工作,剩余耗时较长工作,会放到中断之后,由软中断来完成。硬中断也被称为上半部分。
软中断: 由硬中断对应的中断处理程序生成,往往是预先在代码里实现好的,不具有随机性。(除此之外,也有应用程序触发的软中断,与本文讨论的网卡收包无关。)也被称为下半部分。
当NIC把数据包通过DMA复制到内核缓冲区sk_buffer
后,NIC立即发起一个硬件中断。CPU接收后,首先进入上半部分,网卡中断对应的中断处理程序是网卡驱动程序的一部分,之后由它发起软中断,进入下半部分,开始消费sk_buffer
中的数据,交给内核协议栈处理。
通过中断,能够快速及时地响应网卡数据请求,但如果数据量大,那么会产生大量中断请求,CPU大部分时间都忙于处理中断,效率很低。为了解决这个问题,现在的内核及驱动都采用一种叫NAPI(new API)的方式进行数据处理,其原理可以简单理解为 中断+轮询,在数据量大时,一次中断后通过轮询接收一定数量包再返回,避免产生多次中断。
整个中断过程的源码部分比较复杂,并且不同驱动的厂商及版本也会存在一定的区别。 以下调用关系基于Linux-3.10.108及内核自带驱动drivers/net/ethernet/intel/ixgbe
:
注意到,enqueue_to_backlog
函数中,会对CPU的softnet_data
实例中的接收队列(input_pkt_queue
)进行判断,如果队列中的数据长度超过netdev_max_backlog
,那么数据包将直接丢弃,这就产生了丢包。netdev_max_backlog
是由系统参数net.core.netdev_max_backlog
指定的,默认大小是 1000。
/* * enqueue_to_backlog is called to queue an skb to a per CPU backlog * queue (may be a remote CPU queue). */ static int enqueue_to_backlog(struct sk_buff *skb, int cpu, unsigned int *qtail) { struct softnet_data *sd; unsigned long flags; sd = &per_cpu(softnet_data, cpu); local_irq_save(flags); rps_lock(sd); /* 判断接收队列是否满,队列长度为 netdev_max_backlog */ if (skb_queue_len(&sd->input_pkt_queue) <= netdev_max_backlog) { if (skb_queue_len(&sd->input_pkt_queue)) { enqueue: /* 队列如果不会空,将数据包添加到队列尾 */ __skb_queue_tail(&sd->input_pkt_queue, skb); input_queue_tail_incr_save(sd, qtail); rps_unlock(sd); local_irq_restore(flags); return NET_RX_SUCCESS; } /* Schedule NAPI for backlog device * We can use non atomic operation since we own the queue lock */ /* 队列如果为空,回到 ____napi_schedule加入poll_list轮询部分,并重新发起软中断 */ if (!__test_and_set_bit(NAPI_STATE_SCHED, &sd->backlog.state)) { if (!rps_ipi_queued(sd)) ____napi_schedule(sd, &sd->backlog); } goto enqueue; } /* 队列满则直接丢弃,对应计数器 +1 */ sd->dropped++; rps_unlock(sd); local_irq_restore(flags); atomic_long_inc(&skb->dev->rx_dropped); kfree_skb(skb); return NET_RX_DROP; } 复制代码
内核会为每个CPU Core
都实例化一个softnet_data
对象,这个对象中的input_pkt_queue
用于管理接收的数据包。假如所有的中断都由一个CPU Core
来处理的话,那么所有数据包只能经由这个CPU的input_pkt_queue
,如果接收的数据包数量非常大,超过中断处理速度,那么input_pkt_queue
中的数据包就会堆积,直至超过netdev_max_backlog
,引起丢包。这部分丢包可以在cat /proc/net/softnet_stat
的输出结果中进行确认:
其中每行代表一个CPU,第一列是中断处理程序接收的帧数,第二列是由于超过 netdev_max_backlog
而丢弃的帧数。 第三列则是在net_rx_action
函数中处理数据包超过netdev_budge
指定数量或运行时间超过2个时间片的次数。在检查线上服务器之后,发现第一行CPU。硬中断的中断号及统计数据可以在/proc/interrupts
中看到,对于多队列网卡,当系统启动并加载NIC设备驱动程序模块时,每个RXTX队列会被初始化分配一个唯一的中断向量号,它通知中断处理程序该中断来自哪个NIC队列。在默认情况下,所有队列的硬中断都由CPU 0处理,因此对应的软中断逻辑也会在CPU 0上处理,在服务器 TOP 的输出中,也可以观察到 %si 软中断部分,CPU 0的占比比其他core高出一截。
到这里其实有存在一个疑惑,我们线上服务器的内核版本及网卡都支持NAPI,而NAPI的处理逻辑是不会走到enqueue_to_backlog
中的,enqueue_to_backlog
主要是非NAPI的处理流程中使用的。对此,我们觉得可能和当前使用的Docker架构有关,事实上,我们通过net.if.dropped
指标获取到的丢包,都发生在Docker虚拟网卡上,而非宿主机物理网卡上,因此很可能是Docker虚拟网桥转发数据包之后,虚拟网卡层面产生的丢包,这里由于涉及虚拟化部分,就不进一步分析了。
驱动及内核处理过程中的几个重要函数:
(1)注册中断号及中断处理程序,根据网卡是否支持MSI/MSIX
,结果为:MSIX
→ ixgbe_msix_clean_rings
,MSI
→ ixgbe_intr
,都不支持 → ixgbe_intr
。
/** * 文件:ixgbe_main.c * ixgbe_request_irq - initialize interrupts * @adapter: board private structure * * Attempts to configure interrupts using the best available * capabilities of the hardware and kernel. **/ static int ixgbe_request_irq(struct ixgbe_adapter *adapter) { struct net_device *netdev = adapter->netdev; int err; /* 支持MSIX,调用 ixgbe_request_msix_irqs 设置中断处理程序*/ if (adapter->flags & IXGBE_FLAG_MSIX_ENABLED) err = ixgbe_request_msix_irqs(adapter); /* 支持MSI,直接设置 ixgbe_intr 为中断处理程序 */ else if (adapter->flags & IXGBE_FLAG_MSI_ENABLED) err = request_irq(adapter->pdev->irq, &ixgbe_intr, 0, netdev->name, adapter); /* 都不支持的情况,直接设置 ixgbe_intr 为中断处理程序 */ else err = request_irq(adapter->pdev->irq, &ixgbe_intr, IRQF_SHARED, netdev->name, adapter); if (err) e_err(probe, "request_irq failed, Error %d\n", err); return err; } /** * 文件:ixgbe_main.c * ixgbe_request_msix_irqs - Initialize MSI-X interrupts * @adapter: board private structure * * ixgbe_request_msix_irqs allocates MSI-X vectors and requests * interrupts from the kernel. **/ static int (struct ixgbe_adapter *adapter) { … for (vector = 0; vector < adapter->num_q_vectors; vector++) { struct ixgbe_q_vector *q_vector = adapter->q_vector[vector]; struct msix_entry *entry = &adapter->msix_entries[vector]; /* 设置中断处理入口函数为 ixgbe_msix_clean_rings */ err = request_irq(entry->vector, &ixgbe_msix_clean_rings, 0, q_vector->name, q_vector); if (err) { e_err(probe, "request_irq failed for MSIX interrupt '%s' " "Error: %d\n", q_vector->name, err); goto free_queue_irqs; } … } } 复制代码
(2)线上的多队列网卡均支持MSIX,中断处理程序入口为ixgbe_msix_clean_rings
,里面调用了函数napi_schedule(&q_vector->napi)
。
/** * 文件:ixgbe_main.c **/ static irqreturn_t ixgbe_msix_clean_rings(int irq, void *data) { struct ixgbe_q_vector *q_vector = data; /* EIAM disabled interrupts (on this vector) for us */ if (q_vector->rx.ring || q_vector->tx.ring) napi_schedule(&q_vector->napi); return IRQ_HANDLED; } 复制代码
(3)之后经过一些列调用,直到发起名为NET_RX_SOFTIRQ
的软中断。到这里完成了硬中断部分,进入软中断部分,同时也上升到了内核层面。
/** * 文件:include/linux/netdevice.h * napi_schedule - schedule NAPI poll * @n: NAPI context * * Schedule NAPI poll routine to be called if it is not already * running. */ static inline void napi_schedule(struct napi_struct *n) { if (napi_schedule_prep(n)) /* 注意下面调用的这个函数名字前是两个下划线 */ __napi_schedule(n); } /** * 文件:net/core/dev.c * __napi_schedule - schedule for receive * @n: entry to schedule * * The entry's receive function will be scheduled to run. * Consider using __napi_schedule_irqoff() if hard irqs are masked. */ void __napi_schedule(struct napi_struct *n) { unsigned long flags; /* local_irq_save用来保存中断状态,并禁止中断 */ local_irq_save(flags); /* 注意下面调用的这个函数名字前是四个下划线,传入的 softnet_data 是当前CPU */ ____napi_schedule(this_cpu_ptr(&softnet_data), n); local_irq_restore(flags); } /* Called with irq disabled */ static inline void ____napi_schedule(struct softnet_data *sd, struct napi_struct *napi) { /* 将 napi_struct 加入 softnet_data 的 poll_list */ list_add_tail(&napi->poll_list, &sd->poll_list); /* 发起软中断 NET_RX_SOFTIRQ */ __raise_softirq_irqoff(NET_RX_SOFTIRQ); } 复制代码
(4)NET_RX_SOFTIRQ
对应的软中断处理程序接口是net_rx_action()
。
/* * 文件:net/core/dev.c * Initialize the DEV module. At boot time this walks the device list and * unhooks any devices that fail to initialise (normally hardware not * present) and leaves us with a valid list of present and active devices. * */ /* * This is called single threaded during boot, so no need * to take the rtnl semaphore. */ static int __init net_dev_init(void) { … /* 分别注册TX和RX软中断的处理程序 */ open_softirq(NET_TX_SOFTIRQ, net_tx_action); open_softirq(NET_RX_SOFTIRQ, net_rx_action); … } 复制代码
(5)net_rx_action功能就是轮询调用poll方法,这里就是ixgbe_poll。一次轮询的数据包数量不能超过内核参数net.core.netdev_budget指定的数量(默认值300),并且轮询时间不能超过2个时间片。这个机制保证了单次软中断处理不会耗时太久影响被中断的程序。
/* 文件:net/core/dev.c */ static void net_rx_action(struct softirq_action *h) { struct softnet_data *sd = &__get_cpu_var(softnet_data); unsigned long time_limit = jiffies + 2; int budget = netdev_budget; void *have; local_irq_disable(); while (!list_empty(&sd->poll_list)) { struct napi_struct *n; int work, weight; /* If softirq window is exhuasted then punt. * Allow this to run for 2 jiffies since which will allow * an average latency of 1.5/HZ. */ /* 判断处理包数是否超过 netdev_budget 及时间是否超过2个时间片 */ if (unlikely(budget <= 0 || time_after_eq(jiffies, time_limit))) goto softnet_break; local_irq_enable(); /* Even though interrupts have been re-enabled, this * access is safe because interrupts can only add new * entries to the tail of this list, and only ->poll() * calls can remove this head entry from the list. */ n = list_first_entry(&sd->poll_list, struct napi_struct, poll_list); have = netpoll_poll_lock(n); weight = n->weight; /* This NAPI_STATE_SCHED test is for avoiding a race * with netpoll's poll_napi(). Only the entity which * obtains the lock and sees NAPI_STATE_SCHED set will * actually make the ->poll() call. Therefore we avoid * accidentally calling ->poll() when NAPI is not scheduled. */ work = 0; if (test_bit(NAPI_STATE_SCHED, &n->state)) { work = n->poll(n, weight); trace_napi_poll(n); } …… } } 复制代码
(6)ixgbe_poll
之后的一系列调用就不一一详述了,有兴趣的同学可以自行研究,软中断部分有几个地方会有类似if (static_key_false(&rps_needed))
这样的判断,会进入前文所述有丢包风险的enqueue_to_backlog
函数。 这里的逻辑为判断是否启用了RPS机制,RPS是早期单队列网卡上将软中断负载均衡到多个CPU Core
的技术,它对数据流进行hash并分配到对应的CPU Core
上,发挥多核的性能。不过现在基本都是多队列网卡,不会开启这个机制,因此走不到这里,static_key_false
是针对默认为false
的static key
的优化判断方式。这段调用的最后,deliver_skb
会将接收的数据传入一个IP层的数据结构中,至此完成二层的全部处理。
/** * netif_receive_skb - process receive buffer from network * @skb: buffer to process * * netif_receive_skb() is the main receive data processing function. * It always succeeds. The buffer may be dropped during processing * for congestion control or by the protocol layers. * * This function may only be called from softirq context and interrupts * should be enabled. * * Return values (usually ignored): * NET_RX_SUCCESS: no congestion * NET_RX_DROP: packet was dropped */ int netif_receive_skb(struct sk_buff *skb) { int ret; net_timestamp_check(netdev_tstamp_prequeue, skb); if (skb_defer_rx_timestamp(skb)) return NET_RX_SUCCESS; rcu_read_lock(); #ifdef CONFIG_RPS /* 判断是否启用RPS机制 */ if (static_key_false(&rps_needed)) { struct rps_dev_flow voidflow, *rflow = &voidflow; /* 获取对应的CPU Core */ int cpu = get_rps_cpu(skb->dev, skb, &rflow); if (cpu >= 0) { ret = enqueue_to_backlog(skb, cpu, &rflow->last_qtail); rcu_read_unlock(); return ret; } } #endif ret = __netif_receive_skb(skb); rcu_read_unlock(); return ret; } 复制代码
数据包进到IP层之后,经过IP层、TCP层处理(校验、解析上层协议,发送给上层协议),放入socket buffer
,在应用程序执行read() 系统调用时,就能从socket buffer中将新数据从内核区拷贝到用户区,完成读取。
这里的socket buffer
大小即TCP接收窗口,TCP由于具备流量控制功能,能动态调整接收窗口大小,因此数据传输阶段不会出现由于socket buffer
接收队列空间不足而丢包的情况(但UDP及TCP握手阶段仍会有)。涉及TCP/IP协议的部分不是此次丢包问题的研究重点,因此这里不再赘述。
查看网卡型号
# lspci -vvv | grep Eth 01:00.0 Ethernet controller: Intel Corporation Ethernet Controller 10-Gigabit X540-AT2 (rev 03) Subsystem: Dell Ethernet 10G 4P X540/I350 rNDC 01:00.1 Ethernet controller: Intel Corporation Ethernet Controller 10-Gigabit X540-AT2 (rev 03) Subsystem: Dell Ethernet 10G 4P X540/I350 rNDC # lspci -vvv 07:00.0 Ethernet controller: Intel Corporation I350 Gigabit Network Connection (rev 01) Subsystem: Dell Gigabit 4P X540/I350 rNDC Control: I/O- Mem+ BusMaster+ SpecCycle- MemWINV- VGASnoop- ParErr- Stepping- SERR- FastB2B- DisINTx+ Status: Cap+ 66MHz- UDF- FastB2B- ParErr- DEVSEL=fast >TAbort-SERR- 可以看出,网卡的中断机制是MSI-X,即网卡的每个队列都可以分配中断(MSI-X支持2048个中断)。
网卡队列
... #define IXGBE_MAX_MSIX_VECTORS_82599 0x40 ... u16 ixgbe_get_pcie_msix_count_generic(struct ixgbe_hw *hw) { u16 msix_count; u16 max_msix_count; u16 pcie_offset; switch (hw->mac.type) { case ixgbe_mac_82598EB: pcie_offset = IXGBE_PCIE_MSIX_82598_CAPS; max_msix_count = IXGBE_MAX_MSIX_VECTORS_82598; break; case ixgbe_mac_82599EB: case ixgbe_mac_X540: case ixgbe_mac_X550: case ixgbe_mac_X550EM_x: case ixgbe_mac_x550em_a: pcie_offset = IXGBE_PCIE_MSIX_82599_CAPS; max_msix_count = IXGBE_MAX_MSIX_VECTORS_82599; break; default: return 1; } ... 复制代码根据网卡型号确定驱动中定义的网卡队列,可以看到X540网卡驱动中定义最大支持的IRQ Vector为0x40(数值:64)。
static int ixgbe_acquire_msix_vectors(struct ixgbe_adapter *adapter) { struct ixgbe_hw *hw = &adapter->hw; int i, vectors, vector_threshold; /* We start by asking for one vector per queue pair with XDP queues * being stacked with TX queues. */ vectors = max(adapter->num_rx_queues, adapter->num_tx_queues); vectors = max(vectors, adapter->num_xdp_queues); /* It is easy to be greedy for MSI-X vectors. However, it really * doesn't do much good if we have a lot more vectors than CPUs. We'll * be somewhat conservative and only ask for (roughly) the same number * of vectors as there are CPUs. */ vectors = min_t(int, vectors, num_online_cpus()); 复制代码通过加载网卡驱动,获取网卡型号和网卡硬件的队列数;但是在初始化misx vector的时候,还会结合系统在线CPU的数量,通过Sum = Min(网卡队列,CPU Core) 来激活相应的网卡队列数量,并申请Sum个中断号。
如果CPU数量小于64,会生成CPU数量的队列,也就是每个CPU会产生一个external IRQ。
我们线上的CPU一般是48个逻辑core,就会生成48个中断号,由于我们是两块网卡做了bond,也就会生成96个中断号。
验证与复现网络丢包
我们在测试环境做了测试,发现测试环境的中断确实有集中在
CPU 0
的情况,下面使用systemtap
诊断测试环境软中断分布的方法:global hard, soft, wq probe irq_handler.entry { hard[irq, dev_name]++; } probe timer.s(1) { println("==irq number:dev_name") foreach( [irq, dev_name] in hard- limit 5) { printf("%d,%s->%d\n", irq, kernel_string(dev_name), hard[irq, dev_name]); } println("==softirq cpu:h:vec:action") foreach( [c,h,vec,action] in soft- limit 5) { printf("%d:%x:%x:%s->%d\n", c, h, vec, symdata(action), soft[c,h,vec,action]); } println("==workqueue wq_thread:work_func") foreach( [wq_thread,work_func] in wq- limit 5) { printf("%x:%x->%d\n", wq_thread, work_func, wq[wq_thread, work_func]); } println("\n") delete hard delete soft delete wq } probe softirq.entry { soft[cpu(), h,vec,action]++; } probe workqueue.execute { wq[wq_thread, work_func]++ } probe begin { println("~") } 复制代码下面执行
i.stap
的结果:==irq number:dev_name 87,eth0-0->1693 90,eth0-3->1263 95,eth2-3->746 92,eth2-0->703 89,eth0-2->654 ==softirq cpu:h:vec:action 0:ffffffff81a83098:ffffffff81a83080:0xffffffff81461a00->8928 0:ffffffff81a83088:ffffffff81a83080:0xffffffff81084940->626 0:ffffffff81a830c8:ffffffff81a83080:0xffffffff810ecd70->614 16:ffffffff81a83088:ffffffff81a83080:0xffffffff81084940->225 16:ffffffff81a830c8:ffffffff81a83080:0xffffffff810ecd70->224 ==workqueue wq_thread:work_func ffff88083062aae0:ffffffffa01c53d0->10 ffff88083062aae0:ffffffffa01ca8f0->10 ffff88083420a080:ffffffff81142160->2 ffff8808343fe040:ffffffff8127c9d0->2 ffff880834282ae0:ffffffff8133bd20->1 复制代码下面是
action
对应的符号信息:addr2line -e /usr/lib/debug/lib/modules/2.6.32-431.20.3.el6.mt20161028.x86_64/vmlinux ffffffff81461a00 /usr/src/debug/kernel-2.6.32-431.20.3.el6/linux-2.6.32-431.20.3.el6.mt20161028.x86_64/net/core/dev.c:4013 复制代码打开这个文件,我们发现它是在执行
static void net_rx_action(struct softirq_action *h)
这个函数,而这个函数正是前文提到的,NET_RX_SOFTIRQ
对应的软中断处理程序。因此可以确认网卡的软中断在机器上分布非常不均,而且主要集中在CPU 0
上。通过/proc/interrupts
能确认硬中断集中在CPU 0
上,因此软中断也都由CPU 0
处理,如何优化网卡的中断成为了我们关注的重点。优化策略
CPU亲缘性
前文提到,丢包是因为队列中的数据包超过了
netdev_max_backlog
造成了丢弃,因此首先想到是临时调大netdev_max_backlog
能否解决燃眉之急,事实证明,对于轻微丢包调大参数可以缓解丢包,但对于大量丢包则几乎不怎么管用,内核处理速度跟不上收包速度的问题还是客观存在,本质还是因为单核处理中断有瓶颈,即使不丢包,服务响应速度也会变慢。因此如果能同时使用多个CPU Core
来处理中断,就能显著提高中断处理的效率,并且每个CPU都会实例化一个softnet_data
对象,队列数也增加了。中断亲缘性设置
通过设置中断亲缘性,可以让指定的中断向量号更倾向于发送给指定的
CPU Core
来处理,俗称“绑核”。命令grep eth /proc/interrupts
的第一列可以获取网卡的中断号,如果是多队列网卡,那么就会有多行输出:中断的亲缘性设置可以在
cat /proc/irq/${中断号}/smp_affinity 或 cat /proc/irq/${中断号}/smp_affinity_list
中确认,前者是16进制掩码形式,后者是以CPU Core
序号形式。例如下图中,将16进制的400转换成2进制后,为 10000000000,“1”在第10位上,表示亲缘性是第10个CPU Core
。那为什么中断号只设置一个
CPU Core
呢?而不是为每一个中断号设置多个CPU Core
平行处理。我们经过测试,发现当给中断设置了多个CPU Core
后,它也仅能由设置的第一个CPU Core
来处理,其他的CPU Core
并不会参与中断处理,原因猜想是当CPU可以平行收包时,不同的核收取了同一个queue的数据包,但处理速度不一致,导致提交到IP层后的顺序也不一致,这就会产生乱序的问题,由同一个核来处理可以避免了乱序问题。但是,当我们配置了多个Core处理中断后,发现Redis的慢查询数量有明显上升,甚至部分业务也受到了影响,慢查询增多直接导致可用性降低,因此方案仍需进一步优化。
Redis进程亲缘性设置
如果某个
CPU Core
正在处理Redis的调用,执行到一半时产生了中断,那么CPU不得不停止当前的工作转而处理中断请求,中断期间Redis也无法转交给其他core继续运行,必须等处理完中断后才能继续运行。Redis本身定位就是高速缓存,线上的平均端到端响应时间小于1ms,如果频繁被中断,那么响应时间必然受到极大影响。容易想到,由最初的CPU 0
单核处理中断,改进到多核处理中断,Redis进程被中断影响的几率增大了,因此我们需要对Redis进程也设置CPU亲缘性,使其与处理中断的Core互相错开,避免受到影响。使用命令
taskset
可以为进程设置CPU亲缘性,操作十分简单,一句taskset -cp cpu-list pid
即可完成绑定。经过一番压测,我们发现使用8个core处理中断时,流量直至打满双万兆网卡也不会出现丢包,因此决定将中断的亲缘性设置为物理机上前8个core,Redis进程的亲缘性设置为剩下的所有core。调整后,确实有明显的效果,慢查询数量大幅优化,但对比初始情况,仍然还是高了一些些,还有没有优化空间呢?通过观察,我们发现一个有趣的现象,当只有CPU 0处理中断时,Redis进程更倾向于运行在CPU 0,以及CPU 0同一物理CPU下的其他核上。于是有了以下推测:我们设置的中断亲缘性,是直接选取了前8个核心,但这8个core却可能是来自两块物理CPU的,在
/proc/cpuinfo
中,通过字段processor
和physical id
能确认这一点,那么响应慢是否和物理CPU有关呢?物理CPU又和NUMA架构关联,每个物理CPU对应一个NUMA node
,那么接下来就要从NUMA角度进行分析。NUMA
SMP 架构
随着单核CPU的频率在制造工艺上的瓶颈,CPU制造商的发展方向也由纵向变为横向:从CPU频率转为每瓦性能。CPU也就从单核频率时代过渡到多核性能协调。
SMP(对称多处理结构):即CPU共享所有资源,例如总线、内存、IO等。
SMP 结构:一个物理CPU可以有多个物理Core,每个Core又可以有多个硬件线程。即:每个HT有一个独立的L1 cache,同一个Core下的HT共享L2 cache,同一个物理CPU下的多个core共享L3 cache。
下图(摘自内核月谈)中,一个x86 CPU有4个物理Core,每个Core有两个HT(Hyper Thread)。
NUMA 架构
在前面的FSB(前端系统总线)结构中,当CPU不断增长的情况下,共享的系统总线就会因为资源竞争(多核争抢总线资源以访问北桥上的内存)而出现扩展和性能问题。
在这样的背景下,基于SMP架构上的优化,设计出了NUMA(Non-Uniform Memory Access)非均匀内存访问。
内存控制器芯片被集成到处理器内部,多个处理器通过QPI链路相连,DRAM也就有了远近之分。(如下图所示:摘自CPU Cache)
CPU 多层Cache的性能差异是很巨大的,比如:L1的访问时长1ns,L2的时长3ns…跨node的访问会有几十甚至上百倍的性能损耗。
NUMA 架构下的中断优化
这时我们再回归到中断的问题上,当两个NUMA节点处理中断时,CPU实例化的
softnet_data
以及驱动分配的sk_buffer
都可能是跨Node的,数据接收后对上层应用Redis来说,跨Node访问的几率也大大提高,并且无法充分利用L2、L3 cache,增加了延时。同时,由于
Linux wake affinity
特性,如果两个进程频繁互动,调度系统会觉得它们很有可能共享同样的数据,把它们放到同一CPU核心或NUMA Node
有助于提高缓存和内存的访问性能,所以当一个进程唤醒另一个的时候,被唤醒的进程可能会被放到相同的CPU core
或者相同的NUMA节点上。此特性对中断唤醒进程时也起作用,在上一节所述的现象中,所有的网络中断都分配给CPU 0
去处理,当中断处理完成时,由于wakeup affinity
特性的作用,所唤醒的用户进程也被安排给CPU 0
或其所在的numa节点上其他core。而当两个NUMA node
处理中断时,这种调度特性有可能导致Redis进程在CPU core
之间频繁迁移,造成性能损失。综合上述,将中断都分配在同一
NUMA Node
中,中断处理函数和应用程序充分利用同NUMA下的L2、L3缓存、以及同Node下的内存,结合调度系统的wake affinity
特性,能够更进一步降低延迟。彩蛋小福利
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部分资料如下:
当前文章:Redis高负载下的中断优化
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