《云原生网络数据面可观测性最佳实践》—— 一、容器网络内核原理——3.tc子系统(上)

简介: 《云原生网络数据面可观测性最佳实践》—— 一、容器网络内核原理——3.tc子系统(上)

Linux Traffic Control (TC) 子系统是Linux操作系统中用于对从网络设备驱动进出的流量进行分配,整形,调度以及其他修改操作的子系统,借助对数据包比较直接的处理,可以实现流量控制,过滤,行为模拟和带宽限制等功能。

 

1) Linux Traffic Control的核心原理

对于网络数据报文,网络设备驱动通过将二层的以太网数据报文按照Linux内核定义的网络设备驱动规范,以sk_buff结构体的方式进行接收或者发送,即通常我们所描述的报文的最小单元skb。

 

内核通过将网络设备缓冲区环形队列中skb取出,并按照以太网层,网络层,传输层顺序处理后,将报文数据放置到对应Socket缓冲区中,通知用户程序进行读取,从而完成收包

内核为Socket缓冲区待发送数据封装为skb,经过传输层,网络层和以太网层依次填充对应报头后,调用网络设备驱动方法将skb发送到网络上,从而完成发包

 

TC子系统通过工作在网络设备驱动操作和内核真正进行每一层的收包与发包动作之间,按照不同的模式对数据包进行处理,实现复杂的功能。

 

TC子系统比较常见的作用是对需要发送的数据包进行操作,由于作为收包一侧的Linux内核,无法控制所有发送方的行为,因此TC子系统主要的功能实现都是围绕着发送方向,以下介绍也都是基于发送方向的TC子系统进行。

TC子系统的关键概念

TC子系统与netfilter框架工作在内核网络数据处理流程的不同位置,相比于netfilter,TC子系统工作的实际更加靠近网络设备,因此,在TC子系统的设计中,是与网络设备密不可分,在TC子系统中,有三个关键的概念用于对TC子系统的工作流程进行描述:

 

Qdisc是queueing discipline简写,与我们理解网卡队列(queue)不同,qdisc是sk_buff报文进行排队等待处理队列,不同类型qdisc有着不同排队规则,TC子系统会为每个网卡默认创建一个根队列,在跟队列基础上,可以通过Class来创建不同子队列,用于对流量进行分类处理

Class,如下图所示,class将流量进行分类,不同分类流量会进入不同qdisc进行处理

Filter,如下图所示,filter通过指定匹配规则来实现将流量进行分类作用,filter与class配合之后就可以将流量按照特征,采用不同qdisc进行处理

 image.png

 

不同的qdisc之间的主要差别就是他们对排队的数据包进行调度的算法的区别,你可以通过一下命令查看网卡的qdisc信息:

# 查看eth0的class为2的流量的默认qdisc,其中handle指代qdisc id, parent指代class id
tc qdisc show dev eth0 handle 0 parent 2

常见的qdisc包含以下几种:

 

mq(Multi Queue),即默认有多个qdisc

fq_codel(Fair Queuing Controlled Delay),一种公平和随机分配流量带宽算法,会根据数据包大小,五元组等信息,尽量公平得分配不同流之间带宽

pfifo_fast,一种不分类常见先进先出队列,但是默认有三个不同band,可以支持简单tos优先级

netem,network emulator队列,常见依赖TC子系统进行延迟,乱序和丢包模拟,都是通过netem来实现

clsact,这是TC子系统专门为了支持eBPF功能而提供一种qdisc队列,在通过class分配到这个qdisc之后,流量会触发已经挂载到TC子系统上对应eBPF程序处理流程

htb,一种通过令牌桶算法对流量进行带宽控制常用qdisc,用于在单个往卡上对不同用户,场景流量进行独立带宽限流

报文在TC子系统的处理

在egress方向,当以太网层完成数据报文skb的报头封装后,一个skb就可以直接调用网卡的方法进行发送了,而在Linux内核中,当以太网层完成封装并调用__dev_queue_xmit时,会将skb放入他所在网络设备的TC队列中:

static inline int c(struct sk_buff *skb, struct Qdisc *q,
         struct net_device *dev,
         struct netdev_queue *txq)
{
  if (q->flags & TCQ_F_NOLOCK) {
    if (unlikely(test_bit(__QDISC_STATE_DEACTIVATED, &q->state))) {
      __qdisc_drop(skb, &to_free);
      rc = NET_XMIT_DROP;
    } else {
            // 对于大多数数据包,都会从这里进入qdisc进行排队
      rc = q->enqueue(skb, q, &to_free) & NET_XMIT_MASK;
      qdisc_run(q);
    }
    if (unlikely(to_free))
      kfree_skb_list(to_free);
    return rc;
  }
}

在入队动作发生后,内核一般都会直接进行一次qdisc的发包操作,将队列进行排序并按照规则发送符合条件的数据包:

void __qdisc_run(struct Qdisc *q)
{
  int quota = dev_tx_weight;
  int packets;
  // 每次restart都会发送数据包,直到发送完成,这并不意味着所有数据都发送完了,只是这次发送完成了
  while (qdisc_restart(q, &packets)) {
    quota -= packets;
    if (quota <= 0 || need_resched()) {
      __netif_schedule(q);
      break;
    }
  }
}

qdisc每次被触发执行,都会将已经进入qdisc的数据进行入队操作,同时选择符合发送条件的数据包进行出队动作,也就是调用网卡的操作方法进行数据的发送,以pfifo_fast为例:

static int pfifo_fast_enqueue(struct sk_buff *skb, struct Qdisc *qdisc)
{
    // 检测 Qdisc 队列数据包数量是否达到 dev 预定的最大值
    if (skb_queue_len(&qdisc->q) < qdisc_dev(qdisc)->tx_queue_len) {
        // 确定数据包需要进入哪个通道
        int band = prio2band[skb->priority & TC_PRIO_MAX];
        struct pfifo_fast_priv *priv = qdisc_priv(qdisc);
        // 获取通道列表的head
        struct sk_buff_head *list = band2list(priv, band);
        priv->bitmap |= (1 << band);
        qdisc->q.qlen++;
        // 添加到通道队尾
        return __qdisc_enqueue_tail(skb, qdisc, list);
    }
    return qdisc_drop(skb, qdisc);
}
static struct sk_buff *pfifo_fast_dequeue(struct Qdisc *qdisc)
{
    struct pfifo_fast_priv *priv = qdisc_priv(qdisc);
    int band = bitmap2band[priv->bitmap];
    if (likely(band >= 0)) {
        struct sk_buff_head *list = band2list(priv, band);
        struct sk_buff *skb = __qdisc_dequeue_head(qdisc, list);
        qdisc->q.qlen--;
        if (skb_queue_empty(list))
            priv->bitmap &= ~(1 << band);
        return skb;
    }
    return NULL;
}

 qdisc流量控制由于设计非常复杂,所以很难简单概括其特性,通常在排查网络问题的过程中,我们需要了解的就是常见的qdisc的算法的大致工作原理,以及查看qdisc统计信息。

 

更多精彩内容,欢迎观看:

《云原生网络数据面可观测性最佳实践》—— 一、容器网络内核原理——3.tc子系统(下):https://developer.aliyun.com/article/1221713?groupCode=supportservice

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic,深度学习探索者。深耕TensorFlow与PyTorch,分享框架对比、性能优化与实战经验,助力技术进阶。
|
2月前
|
监控 负载均衡 安全
WebSocket网络编程深度实践:从协议原理到生产级应用
蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人,以代码为舟、算法为帆,探索实时通信的无限可能。本文深入解析WebSocket协议原理、工程实践与架构设计,涵盖握手机制、心跳保活、集群部署、安全防护等核心内容,结合代码示例与架构图,助你构建稳定高效的实时应用,在二进制星河中谱写极客诗篇。
WebSocket网络编程深度实践:从协议原理到生产级应用
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
410 11
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
本文详细解析了图注意力网络(GAT)的算法原理和实现过程。GAT通过引入注意力机制解决了图卷积网络(GCN)中所有邻居节点贡献相等的局限性,让模型能够自动学习不同邻居的重要性权重。
506 0
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
|
3月前
|
安全 测试技术 虚拟化
VMware-三种网络模式原理
本文介绍了虚拟机三种常见网络模式(桥接模式、NAT模式、仅主机模式)的工作原理与适用场景。桥接模式让虚拟机如同独立设备接入局域网;NAT模式共享主机IP,适合大多数WiFi环境;仅主机模式则构建封闭的内部网络,适用于测试环境。内容简明易懂,便于理解不同模式的优缺点与应用场景。
419 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
301 7
|
6月前
|
安全 Java 程序员
分析Muduo网络库源码中的TcpServer组件工作原理
简言之,TcpServer 在 Muduo 中的角色,就是一位终极交通指挥员,它利用现代计算机网络的魔法,确保数据如同车辆一般,在信息高速公路上自由、安全、高效地流动。
84 0
|
存储 Cloud Native 数据处理
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
本文整理自阿里云资深技术专家、Apache Flink PMC 成员梅源在 Flink Forward Asia 新加坡 2025上的分享,深入解析 Flink 状态管理系统的发展历程,从核心设计到 Flink 2.0 存算分离架构,并展望未来基于流批一体的通用增量计算方向。
312 0
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
|
4月前
|
运维 监控 Cloud Native
从本土到全球,云原生架构护航灵犀互娱游戏出海
本文内容整理自「 2025 中企出海大会·游戏与互娱出海分论坛」,灵犀互娱基础架构负责人朱晓靖的演讲内容,从技术层面分享云原生架构护航灵犀互娱游戏出海经验。
446 16
|
4月前
|
运维 监控 Cloud Native
从本土到全球,云原生架构护航灵犀互娱游戏出海
内容整理自「 2025 中企出海大会·游戏与互娱出海分论坛」,灵犀互娱基础架构负责人朱晓靖的演讲内容,从技术层面分享云原生架构护航灵犀互娱游戏出海经验。

热门文章

最新文章