简单讲,一个qidsc就是一个调度器。每个出接口都需要某种类型的调度器,默认的调度器为FIFO。Linux下的其他qdisc会根据调度器的规则来重新安排进入调度器队列的报文。
笔者有一个需要搭建弱网环境来复现某个网络问题的需求,因此开始在网络中寻找能够快速搭建弱网环境的方式。
如果你对 Linux 流控感兴趣,如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
本篇主要讲述了利用tc工具对 Linux 进行高级流量控制.TC流量控制工具 , 从 Linux2.2 版开始已并入内核而且功能非常强大。如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
netem 与 tc: netem 是 Linux 2.6 及以上内核版本提供的一个网络模拟功能模块。该功能模块可以用来在性能良好的局域网中,模拟出复杂的互联网传输性能,诸如低带宽、传输延迟、丢包等等情况。使用 Linux 2.6 (或以上) 版本内核的很多发行版 Linux 都开启了该内核功能,比如 Fedora、Ubuntu、Redhat、OpenSuse、CentOS、Debian 等等。 tc 是Linux 系统中的一个工具,全名为 traffic control(流量控制)。tc 可以用来控制 netem 的工作模式,也就是说,如果想使用 netem ,需要至少两个条件,一个是内核中的 netem 功能被包含,另一个是要有 tc 。
近日的工作多多少少和Linux的流控有点关系。自打几年前知道有TC这么一个玩意儿而且多多少少理解了它的原理之后,我就没有再动过它,由于我不喜欢TC命令行,实在是太繁琐了。iptables命令行也比較繁琐,可是比TC命令行直观,而TC命令行则太过于技术化。
tc 是linux 内置的命令;使用man pages 查看 我们看到,其功能为 show / manipulate traffic control settings,可对操作系统进行流量控制;
许多发行版都为内核提供了模块化或整体式的流量控制(QOS)。自定义的内核可能不会支持这些特性。
可以使用classful qdisc的代理来解锁Linux流量控制的灵活性和控制力。classful qdisc可以附加过滤器,允许将报文重定向到特定的类和子队列。
https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
WebjxCom 友情提示: 公司一台服务器,网络环境太高,那台服务器和源服务器连接下载,就跑到 400M-500M,为了控制一下,所以研究了一下 TC. 来做流量控制。给他控制到小点,不要让这一台占了所有的网络。TC 很是强大啊,很多所谓的硬件路由器,都是基于这个做的。
本文翻译自 2020 年 Quentin Monnet 的一篇英文博客:Understanding tc “direct action” mode for BPF[1]。
运维过程中,最复杂的问题,莫过于网络的问题,而网络问题最烦的就是无法复现,这篇介绍一个强大的网络模拟工具Netem
当我们有要在某两台设备之间的链路上人为增加一定的时延,丢包,损伤的需求时,最简易的方法是在两台设备之间加入一台 Linux 服务器,分别与两个设备直连,服务器上作为一个纯二层 bridge 透传报文;同时使用Linux操作系统中的流量控制器TC(Traffic Control)用于Linux内核的流量控制来实现对于链路流量增加时延,丢包及损伤。
在前面的几篇文章中,我们解决了pod连接主机、pod连接外网、pod与相同节点或不同节点的pod连接、用clusterIP和nodeport的方式访问pod等几个问题,可以说,对于组织pod的网络的每一环都已经完成了。
TC(traffic control)是Linux中的流量控制工具。它是通过控制netem来实现的网络场景模拟。该工具是直接对物理网卡生效的,如果是逻辑网卡,则该控制无效。如果是用的虚拟机,可视虚拟网卡为物理网卡。
在做MHA测试的时候,有一个重要的环节就是测试MHA Manager节点和Master节点的网络情况,如果产生了抖动,那么MHA本身提供了一个参数secondary_check来保证,但是如果你的部署环境中是一主一从的话,这个参数就不会起作用了,因为latest slave和oldest slave是同一个库,简单来说,连不上就是连不上了,至于切还是不切,这个还不好说。我们测试的场景下,有时候切,有时候不切。所以我们原本测试的MHA0.57版本就降级为了0.56,仔细测试发现,其实也存在这样的问题,综合再三
问题导读 1.网络作为Yarn的资源,有什么好处? 2.Yarn是否只支持调度和强制执行“传出流量”? 3.Yarn是否支持入口流量? 4.DistributedShell是否可以让用户指定网络带宽
1 限制流出速度 限制流出速度,主要通过tc这个工具,常用的有三个队列: tbf队列,令牌桶队列,适用于流量×××; cbq队列,分类的队列,用于实现精细的qos控制,配置复杂; htb队列,分层的令牌桶队列,用于实现精细的qos控制,配置比cbq简单些; 通过tbf限制流程速度的例子: tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 51200kbit latency 50ms minburst 200k burst 200k 限制网卡eth0流出速度为51200kbit,正确的设置方法,和minburst这个参数有很大的关系,不同的硬件环境和系统需要具体调试。 通过htb实现不同目标地址的限速 删除 tc qdisc del dev eth0 root tbf 修改 tc qdisc change dev eth0 root tbf rate 2200kbit latency 5000ms burst 1540 查看当前队列 tc -s -d qdisc ls
Linux操作系统中的流量控制器TC(Traffic Control)用于Linux内核的流量控制,主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后,经过流量限制丢弃不符合规定的数据包,由输入多路分配器进行判断选择:
关键词:QOS 限速 惩罚机制 断流 腾讯云 轻量 Youtube卡顿 tc 流量控制 技术 随笔
笔者最近在对一个公网传输方案做测试时,需要模拟一些公网中遇到的极端情况(延迟、丢包、重复、损坏和乱序等)。惊喜地发现,Linux原生已经集成了TC和netem这对组合,只需要几个命令即可快速地实现上述功能。
在介绍tc qdisc之前,先解释下tc是什么, tc(traffic control)是Linux内核中的一个网络流量控制工具,它可以用来控制网络流量的带宽、延迟、丢包等参数,从而实现网络流量的优化和管理。详细介绍可以参考Linux TC工具的官方文档和man手册。而qdisc (queueing disciplines), 是tc工具中的一部分,叫做队列规则,是一种可以定义Linux网络流量队列规则的一种机制,可以进行流量排队、调度以及限速等操作,达到对网络流量的精细控制和管理。如下是几个qdisc的例子:
netem 是 Linux 2.6 及以上内核版本提供的一个网络模拟功能模块。该功能模块可以用来在性能良好的局域网中,模拟出复杂的互联网传输性能,诸如低带宽、传输延迟、丢包等等情况。使用 Linux 2.6 (或以上) 版本内核的很多发行版 Linux 都开启了该内核功能,比如Fedora、Ubuntu、Redhat、OpenSuse、CentOS、Debian等等。
tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 51200kbit latency 50ms minburst 200k burst 200k
本文涉及的队列规则(Qdisc)都可以作为接口上的主qdisc,或作为一个classful qdiscs的叶子类。这些是Linux下使用的基本调度器。默认的调度器为pfifo_fast。
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
Docker目前已经在安全方面做了一定的工作,包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;在构建和使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力(capability)的接口;通过定义seccomp profile限制容器内进程系统调用的范围等。如果合理地实现上述安全方案,可以在很大程度上提高Docker容器的安全性。
本文内容来自 Linux Advanced Routing & Traffic Control HOWTO[1] (2012) , 这是一份在线文档(小书),直译为《Linux 高级路由与流量控制手册》。本文翻译第九章 Chapter 9. Queueing Disciplines for Bandwidth Management[2]。
Pipework允许您在任意复杂的场景中将容器连接在一起。Pipework使用cgroups和namespace,并使用“普通”LXC容器(用它创建lxc-start)和令人敬畏的Docker。
本文翻译自 KubeCon+CloudNativeCon Europe 2022 的一篇分享:Better Bandwidth Management with eBPF。
日常在给客户做稳定性治理时,像实例级别的不可用、主从切换、重启、性能等维度的场景做的比较多,随着治理的深入,大家慢慢把目光专项应用程序更不可控的场景:网络数据包异常。
这篇是Network Policy最后一篇,主题是关于eBPF。前面两篇,我们聊完了Network Policy的意义和iptables实现,今天我们聊聊如何借助eBPF来摆脱对iptables的依赖,并实现Network Policy。
2020 年 9 月,UCloud 上线了 Serverless 容器产品 Cube,它具备了虚拟机级别的安全隔离、轻量化的系统占用、秒级的启动速度,高度自动化的弹性伸缩,以及简洁明了的易用性。结合虚拟节点技术(Virtual Kubelet),Cube 可以和 UCloud 容器托管产品 UK8S 无缝对接,极大地丰富了 Kubernetes 集群的弹性能力。如下图所示,Virtual Node 作为一个虚拟 Node 在 Kubernetes 集群中,每个 Cube 实例被视为 VK 节点上的一个 Pod。
在继续分析 dev_queue_xmit 发送数据包之前,我们需要了解以下重要概念。
前面介绍了BCC可观测性和BCC网络,但对底层使用的eBPF的介绍相对较少,且官方欠缺对网络方面的介绍。下面对eBPF进行全面介绍。
前天一个研发的兄弟问我,实现完成了ClickHouse数据备份的功能,然后把数据上传到HDFS之类的文件系统中,但是提交给测试,发现程序把网卡带宽跑满了,就向我咨询在Linux下是否有可以限制某个命令操作的带宽速率的,然后就推荐了trickle这个命令给研发同学,这里我也推荐给大家。
可以使用如下通用规则来学习Linux流量控制。可以使用tcng 或 tc进行初始化配置Linux下的流量控制结构。
最近很多小伙伴都反映腾讯云轻量服务器测速满满的,即使是晚高峰也能在Speedtest跑到多少多少balabala......但是加载Youtube视频却是一卡一卡的断流严重,为什么呢?
将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提升 Cilium 的网络性能. 具体调优项包括不限于:
码农都懂的一句话:C 语言无所不能,什么都能搞。把 C 学好,上手其他语言也会事半功倍。因为热爱 C 语言,所以才有了以下这篇文——
Linux内核在2022年主要发布了5.16-5.19以及6.0和6.1这几个版本,每个版本都为eBPF引入了大量的新特性。本文将对这些新特性进行一点简要的介绍,更详细的资料请参考对应的链接信息。总体而言,eBPF在内核中依然是最活跃的模块之一,它的功能特性也还在高速发展中。某种意义上说,eBPF正朝着一个完备的内核态可编程接口快速进化。
译自:http://docs.cilium.io/en/stable/architecture/
TCP协议是互联网中广泛使用的传输层协议之一,用于可靠地传输数据。其中,滑动窗口是TCP协议中用于控制流量和实现可靠传输的重要机制。本文将介绍TCP协议中滑动窗口的原理,并解释滑动窗口如何控制流量的机制。
最近在评论区收到不少朋友反应RaySync FTP文件传输的效果挺好,谢谢大家的鼓励。也有部分熟悉技术的同学希望介绍下原理,有部分同学咨询RaySync传输协议会不会是通过超量发包来达到快速传输,担心网络流量利用率低,比如net-speeder的双倍发包来抵抗网络丢包。
本文翻译自 LPC 2021 的一篇分享:BPF datapath extensions for K8s workloads[1]。
BCC(BPF编译器集合 )是用于创建足智多谋内核跟踪和操作程序一套功能强大的适当的工具和示例文件。 它采用扩展BPF( Berkeley包过滤器 ),最初被称为eBPF这是在Linux的3.15的新功能之一。
大家对下面这个排队的场景应该非常熟悉,这个是小米手机抢购的用户排队交互图,大家看到这些排队的兔子时,说明也有很多用户在同一时间向小米抢购系统提交了购买请求。
在上一篇文章中,我们简要地解析了 eBPF 内核独立子系统的基本概念、发展历史、架构模型以及优缺点等,具体可参考:Linux eBPF解析。
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