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绕过conntrack,使用eBPF增强 IPVS优化K8s网络性能

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腾讯云原生
修改2020-09-02 12:03:52
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作者范建明、洪志国、张浩,均为腾讯云容器产品中心高级工程师,负责容器网络和Service Mesh,容器Runtime,调度等相关研发工作。

Kubernetes Service1 用于实现集群中业务之间的互相调用和负载均衡,目前社区的实现主要有userspace,iptables和IPVS三种模式。IPVS模式的性能最好,但依然有优化的空间。该模式利用IPVS内核模块实现DNAT,利用nf_conntrack/iptables实现SNAT。nf_conntrack是为通用目的设计的,其内部的状态和流程都比较复杂,带来很大的性能损耗。

腾讯TKE团队2 开发了新的IPVS-BPF模式,完全绕过nf_conntrack的处理逻辑,使用eBPF完成SNAT功能。对最常用的Pod访问ClusterIP场景,短连接性能提升40%,p99时延降低31%;NodePort场景提升,详情见下表和性能测量章节。

一、容器网络现状

iptables模式

存在的问题:

1.可扩展性差。随着service数据达到数千个,其控制面和数据面的性能都会急剧下降。原因在于iptables控制面的接口设计中,每添加一条规则,需要遍历和修改所有的规则,其控制面性能是O(n²)。在数据面,规则是用链表组织的,其性能是O(n)

2.LB调度算法仅支持随机转发

IPVS模式

IPVS 是专门为LB设计的。它用hash table管理service,对service的增删查找都是O(1)的时间复杂度。不过IPVS内核模块没有SNAT功能,因此借用了iptables的SNAT功能。IPVS 针对报文做DNAT后,将连接信息保存在nf_conntrack中,iptables据此接力做SNAT。该模式是目前Kubernetes网络性能最好的选择。但是由于nf_conntrack的复杂性,带来了很大的性能损耗。

二、IPVS-BPF方案介绍

eBPF 介绍

eBPF3是Linux内核中软件实现的虚拟机。用户把eBPF程序编译为eBPF指令,然后通过bpf()系统调用将eBPF指令加载到内核的特定挂载点,由特定的事件来触发eBPF指令的执行。在挂载eBPF指令时内核会进行充分验证,避免eBPF代码影响内核的安全和稳定性。另外内核也会进行JIT编译,把eBPF指令翻译为本地指令,减少性能开销。

内核在网络处理路径上中预置了很多eBPF的挂载点,例如xdp, qdisc, tcp-bpf, socket等。eBPF程序可以加载到这些挂载点,并调用内核提供的特定API来修改和控制网络报文。eBPF程序可以通过map数据结构来保存和交换数据。

基于eBPF的IPVS-BPF优化方案

针对nf_conntrack带来的性能问题,腾讯TKE团队设计实现了IPVS-BPF。核心思想是绕过nf_conntrack,减少处理每个报文的指令数目,从而节约CPU,提高性能。其主要逻辑如下:

  1. 在IPVS内核模块中引入开关,支持原生IPVS逻辑和IPVS-BPF逻辑的切换
  2. 在IPVS-BPF模式下,将IPVS hook点从LOCALIN前移到PREROUTING,使访问service的请求绕过nf_conntrack
  3. 在IPVS新建连接和删除连接的代码中,相应的增删eBPF map中的session信息
  4. 在qdisc挂载eBPF的SNAT代码,根据eBPF map中的session信息执行SNAT

此外,针对icmp, fragmentation均有专门处理,详细背景和细节,会在后续的QCon在线会议4上介绍, 欢迎一起探讨。

优化前后报文处理流程的对比

可以看到,报文处理流程得到了极大简化。

为什么不直接采用全eBPF方式

很多读者会问,为什么还要用IPVS模块跟eBPF相结合,而不是直接使用eBPF把Service功能都实现了呢?

我们在设计之初也仔细研究了这个问题, 主要有以下几点考虑:

  • nf_conntrack对CPU指令和时延的消耗,大于IPVS模块,是转发路径的头号性能杀手。而IPVS本身是为高性能而设计的,不是性能瓶颈所在
  • IPVS有接近20年的历史,广泛应用于生产环境,性能和成熟度都有保障
  • IPVS内部通过timer来维护session表的老化,而eBPF不支持timer, 只能通过用户空间代码来协同维护session表
  • IPVS支持丰富的调度策略,用eBPF来重写这些调度策略,代码量大不说,很多调度策略需要的循环语句,eBPF也不支持

我们的目标是实现代码量可控,能落地的优化方案。基于以上考虑,我们选择了复用IPVS模块,绕过nf_conntrack,用eBPF完成SNAT的方案。最终数据面代码量为:500+行BPF代码, 1000+行IPVS模块改动(大部分为辅助SNAT map管理的新增代码)。

三、性能测量

本章节通过量化分析的方法,用perf工具读取CPU性能计数器,从微观的角度解释宏观的性能数据。本文采用的压测程序是wrk和iperf。

测试环境

复现该测试需要注意两点:

  1. 不同的集群和机器,即使机型都一样,也可能因为各自母机和机架的拓扑不同,造成性能数据有背景差异。为了减少这类差异带来的误差,我们对比IPVS模式和IPVS-BPF模式时,是使用同一个集群,同样一组后端Pod, 并且使用同一个LB节点。先在IPVS模式下测出IPVS性能数据,然后把LB节点切换到IPVS-BPF模式, 再测出IPVS-BPF模式的性能数据。(注:切换模式是通过后台把控制面从kube-proxy切换为kube-proxy-bpf来实现的,产品功能上并不支持这样在线切换)
  2. 本测试的目标是测量LB上软件模块优化对于访问service性能的影响,不能让客户端和RS目标服务器的带宽与CPU成为瓶颈。所以被压测的LB节点采用1核机型,不运行后端Pod实例;而运行后端服务的节点采用8核机型
NodePort

为了采集CPI等指标,这里LB节点(红色部分)采用黑石裸金属机器,但通过hotplug只打开一个核,关闭其余核。

ClusterIP

这里LB节点(左边的Node)采用SA2 1核1G机型。

测量结果

IPVS-BPF模式相对IPVS模式,NodePort短连接性能提高了64%,ClusterIP短连接性能提高了40%。

NodePort优化效果更明显,是因为NodePort需要SNAT,而我们的eBPF SNAT比iptables SNAT更高效,所以性能提升更多。

如上图所示,iperf带宽测试中IPVS-BPF模式相对IPVS mode性能提升了22%。

上图中,wrk测试表明NodePort 短连接p99延迟降低了47%。

上图中,wrk测试表明ClusterIP短连接的p99延迟降低了31%。

指令数和CPI

上图中从Perf工具看,平均每个请求耗费的CPU指令数,IPVS-BPF模式下降了38%。这也是性能提升的最主要原因。

IPVS-BPF 模式下CPI略有增加,大概16%。

测试总结

Service类型

短连接cps

短连接p99延迟

长连接吞吐

clusterIP

+40%

-31%

无,见下文

nodePort

+64%

-47%

+22%

如上表,IPVS-BPF模式相对原生IPVS模式,Nodeport处理短连接性能提升了64%,p99延迟降低了47%,处理长连接带宽提升了22%;ClusterIP处理短连接吞吐量提升了40%, p99延迟降低了31%。

测试ClusterIP长连接吞吐时,iperf本身消耗了99% 的CPU,使得优化效果不容易直接测量。另外我们还发现IPVS-BPF模式下CPI有增加,值得进一步研究。

四、其他优化,特性限制和后续工作

在开发IPVS-BPF方案过程中,顺便解决或优化了一些其他问题

  • conn_reuse_mode = 1时新建性能低5以及no route to host问题6 这个问题是当client发起大量新建TCP连接时,新的连接被转发到terminating的Pod上,导致持续丢包。此问题在IPVS conn_reuse_mode=1的情况下不会有。但是conn_reuse_mode=1时,有另外的新建连接性能急剧下降的bug, 故一般都设置成了conn_reuse_mode=0。我们在TencentOS内核中彻底修复了该问题,代码在ef8004f878ec35911807a6e5ff639 同时也正在向内核社区提交修复。
  • DNS解析偶尔5s延时10 iptables SNAT分配lport到调用插入nf_conntrack,这中间是采用乐观锁机制。这中间如果发生竞争,相同的lport和五元组同时插入nf_conntrack会导致丢包。在IPVS-BPF模式下,SNAT选择lport的过程和插入hash table的过程在同一个循环中,循环次数最大为5次,从而减少了该问题的概率。
  • externalIP优化11造成clb健康检查失败问题 详情见:https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/79783#issuecomment-509007864

特性限制

  • Pod访问自身所在的service,IPVS-BPF模式会把请求转发给其他pod,不会把请求转发给Pod自己

后续工作

  • 借鉴Cilium提出的方法,利用eBPF进一步优化clusterIP性能
  • 研究IPVS-BPF模式下CPI上升的原因,探索进一步提升性能的可能性

五、如何在TKE启用IPVS-BPF模式

如下图,在腾讯云TKE控制台12创建集群时,高级设置下的Kube-proxy代理模式选项,选择 ipvs-bpf即可。

目前该特性需要申请白名单。请通过申请页13提交申请。

六、相关专利

本产品产生的相关专利申请如下:

2019050831CN 一种报文传输的方法及相关装置 

2019070906CN 负载均衡方法、装置、设备及存储介质

2020030535CN 一种利用eBPF技术探测网络服务应用闲置的方法 

2020040017CN 宿主机实时负载感知的自适应的负载均衡调度算法

参考资料

1

Kubernetes Service: https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/

2

腾讯TKE: https://cloud.tencent.com/product/tke

3

eBPF: https://lwn.net/Articles/740157/

4

QCon在线会议: https://qcon.infoq.cn/2020/beijing/presentation/2321

5

conn_reuse_mode = 1时新建性能低: https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/81775

6

no route to host问题: https://tencentcloudcontainerteam.github.io/2019/12/15/no-route-to-host/

7

ef8004f8: https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/ef8004f8fe7d46e758955799a41cc9d66fa1ae34

8

8ec35911: https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/8ec35911f7c5e1cb29059c18d42cf3aec4fcc673

9

07a6e5ff63: https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/07a6e5ff63a74efcca67d496f6ac8126f1f114ff

10

DNS解析偶尔5s延时: https://tencentcloudcontainerteam.github.io/2018/10/26/DNS-5-seconds-delay/

11

externalIP优化: https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/63066

12

腾讯云TKE控制台: https://console.cloud.tencent.com/tke2/cluster?rid=16

13

申请页: https://cloud.tencent.com/apply/p/iwezhfpubqi

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原始发表:2020-08-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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                • 五、如何在TKE启用IPVS-BPF模式
                • 六、相关专利
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                  腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine, TKE)基于原生 kubernetes 提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务,覆盖 Serverless、边缘计算、分布式云等多种业务部署场景,业内首创单个集群兼容多种计算节点的容器资源管理模式。同时产品作为云原生 Finops 领先布道者,主导开源项目Crane,全面助力客户实现资源优化、成本控制。
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