写一个每秒接收 100 万数据包的程序究竟有多难？

在上周的一次非正式谈话中，我偶然听同事说：“Linux 的网络栈太慢了！你别指望每秒在每个核上传输超过 5 万的数据包”。
这让我陷入了沉思，虽然对于任意的实际应用来说，每个核 5 万的速率可能是极限了，但 Linux 的网络栈究竟可能达到多少呢？我们换一种更有趣的方式来问：

在 Linux 上，编写一个每秒接收 100 万 UDP 数据包的程序究竟有多难？

我希望，通过对这个问题的解答，我们将获得关于如何设计现代网络栈很好的一课。

首先，我们假设：

测量每秒的数据包(pps)比测量每秒字节数(Bps)更有意思。您可以通过更好的管道输送以及发送更长数据包来获取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困难得多。

因为我们对pps感兴趣，我们的实验将使用较短的 UDP 消息。准确来说是 32 字节的 UDP 负载，这相当于以太网层的 74 字节。

在实验中，我们将使用两个物理服务器：“接收器”和“发送器”。

它们都有两个六核2 GHz的 Xeon处理器。每个服务器都启用了 24 个处理器的超线程(HT)，有Solarflare 的 10G 多队列网卡，有 11 个接收队列配置。稍后将详细介绍。

测试程序的源代码分别是：udpsender、udpreceiver。

预备知识

我们使用4321作为UDP数据包的端口，在开始之前，我们必须确保传输不会被iptables干扰：

receiver$iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT

receiver$iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK

为了后面测试方便，我们显式地定义IP地址：

receiver$for i in `seq 1 20`; do \

ip addr add 192.168.254.$i/24 deveth2; \

done

sender$ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3

1. 简单的方法

开始我们做一些最简单的试验。通过简单地发送和接收，有多少包将会被传送？

模拟发送者的伪代码：

fd= socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

fd.bind(("0.0.0.0",65400)) # select source port to reduce nondeterminism

fd.connect(("192.168.254.1",4321))

whileTrue:

fd.sendmmsg(["\x00" * 32] * 1024)

因为我们使用了常见的系统调用的send，所以效率不会很高。上下文切换到内核代价很高所以最好避免它。幸运地是，最近Linux加入了一个方便的系统调用叫sendmmsg。它允许我们在一次调用时，发送很多的数据包。那我们就一次发1024个数据包。

模拟接受者的伪代码：

fd= socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

fd.bind(("0.0.0.0",4321))

whileTrue:

packets = [None] * 1024

fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)

同样地，recvmmsg 也是相对于常见的 recv 更有效的一版系统调用。

让我们试试吧：

sender$./udpsender 192.168.254.1:4321

receiver$./udpreceiver1 0.0.0.0:4321

0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb

0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb

0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb

0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb

0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb

0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb

0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb

0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb

测试发现，运用最简单的方式可以实现 197k – 350k pps。看起来还不错嘛，但不幸的是，很不稳定啊，这是因为内核在核之间交换我们的程序，那我们把进程附在 CPU 上将会有所帮助。

sender$taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321

receiver$taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321

0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb

0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb

0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb

0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb

0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb

0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb

现在内核调度器将进程运行在特定的CPU上，这提高了处理器缓存，使数据更加一致，这就是我们想要的啊！

2. 发送更多的数据包

虽然 370k pps 对于简单的程序来说已经很不错了，但是离我们 1Mpps 的目标还有些距离。为了接收更多，首先我们必须发送更多的包。那我们用独立的两个线程发送，如何呢：

sender$taskset -c 1,2 ./udpsender \

192.168.254.1:4321192.168.254.1:4321

receiver$taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321

0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb

0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb

0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb

0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb

接收一端的数据没有增加，ethtool –S 命令将显示数据包实际上都去哪儿了：

receiver$watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'

rx_nodesc_drop_cnt: 451.3k/s

rx-0.rx_packets: 8.0/s

rx-1.rx_packets: 0.0/s

rx-2.rx_packets: 0.0/s

rx-3.rx_packets: 0.5/s

rx-4.rx_packets: 355.2k/s

rx-5.rx_packets: 0.0/s

rx-6.rx_packets: 0.0/s

rx-7.rx_packets: 0.5/s

rx-8.rx_packets: 0.0/s

rx-9.rx_packets: 0.0/s

rx-10.rx_packets: 0.0/s

通过这些统计，NIC 显示 4 号 RX 队列已经成功地传输大约 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的计数器，表明NIC发送到内核未能实现发送 450kpps。

有时候，这些数据包没有被发送的原因不是很清晰，然而在我们这种情境下却很清楚：4号RX队列发送数据包到4号CPU，然而4号CPU已经忙不过来了，因为它最忙也只能读350kpps。

多队列NIC 速成课程

从历史上看，网卡拥有单个RX队列，用于硬件和内核之间传递数据包。这样的设计有一个明显的限制，就是不可能比单个CPU处理更多的数据包。

为了利用多核系统，NIC开始支持多个RX队列。这种设计很简单：每个RX队列被附到分开的CPU上，因此，把包送到所有的RX队列网卡可以利用所有的CPU。但是又产生了另一个问题：对于一个数据包，NIC怎么决定把它发送到哪一个RX队列？

用 Round-robin 的方式来平衡是不能接受的，因为这有可能导致单个连接中数据包的重排序。另一种方法是使用数据包的hash值来决定RX号码。Hash值通常由一个元组（源IP，目标IP，源port，目标port）计算而来。这确保了从一个流产生的包将最终在完全相同的RX队列，并且不可能在一个流中重排包。

在我们的例子中，hash值可能是这样的：

RX_queue_number= hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues

多队列hash 算法

Hash算法通过ethtool配置，设置如下：

receiver$ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4

UDPover IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:

IPSA

IPDA

对于IPv4 UDP数据包，NIC将hash(源 IP,目标 IP)地址。即

RX_queue_number= hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues

这是相当有限的，因为它忽略了端口号。很多NIC允许自定义hash。再一次，使用ethtool我们可以选择元组(源 IP、目标 IP、源port、目标port)生成hash值。

receiver$ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn

Cannotchange RX network flow hashing options: Operation not supported

不幸地是，我们的NIC不支持自定义，我们只能选用(源IP、目的 IP) 生成hash。

NUMA性能报告

到目前为止，我们所有的数据包都流向一个RX队列，并且一个CPU。我们可以借这个机会为基准来衡量不同CPU的性能。在我们设置为接收方的主机上有两个单独的处理器，每一个都是一个不同的NUMA节点。

在我们设置中，可以将单线程接收者依附到四个CPU中的一个，四个选项如下：

另一个CPU上运行接收器，但将相同的NUMA节点作为RX队列。性能如上面我们看到的，大约是360 kpps。

将运行接收器的同一 CPU 作为RX队列，我们可以得到大约430kpps。但这样也会有很高的不稳定性，如果NIC被数据包所淹没，性能将下降到零。

当接收器运行在HT对应的处理RX队列的CPU之上，性能是通常的一半，大约在200kpps左右。

接收器在一个不同的NUMA节点而不是RX队列的CPU上，性能大约是330 kpps。但是数字会不太一致。

虽然运行在一个不同的NUMA节点上有10%的代价，听起来可能不算太坏，但随着规模的变大，问题只会变得更糟。在一些测试中，每个核只能发出250 kpps，在所有跨NUMA测试中，这种不稳定是很糟糕。跨NUMA节点的性能损失，在更高的吞吐量上更明显。在一次测试时，发现在一个坏掉的NUMA节点上运行接收器，性能下降有4倍。

3.多接收IP

因为我们NIC上hash算法的限制，通过RX队列分配数据包的唯一方法是利用多个IP地址。下面是如何将数据包发到不同的目的IP：

sender$taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321

ethtool证实了数据包流向了不同的 RX 队列：

receiver$watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'

rx-0.rx_packets: 8.0/s

rx-1.rx_packets: 0.0/s

rx-2.rx_packets: 0.0/s

rx-3.rx_packets: 355.2k/s

rx-4.rx_packets: 0.5/s

rx-5.rx_packets: 297.0k/s

rx-6.rx_packets: 0.0/s

rx-7.rx_packets: 0.5/s

rx-8.rx_packets: 0.0/s

rx-9.rx_packets: 0.0/s

rx-10.rx_packets: 0.0/s

接收部分：

receiver$taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321

0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb

0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb

0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb

万岁！有两个核忙于处理RX队列，第三运行应用程序时，可以达到大约650 kpps !

我们可以通过发送数据到三或四个RX队列来增加这个数值，但是很快这个应用就会有另一个瓶颈。这一次rx_nodesc_drop_cnt没有增加，但是netstat接收到了如下错误：

receiver$watch 'netstat -s --udp'

Udp:

437.0k/s packets received

0.0/s packets to unknown port received.

386.9k/s packet receive errors

0.0/s packets sent

RcvbufErrors: 123.8k/s

SndbufErrors: 0

InCsumErrors: 0

这意味着虽然NIC能够将数据包发送到内核，但是内核不能将数据包发给应用程序。在我们的case中，只能提供440 kpps，其余的390 kpps + 123 kpps的下降是由于应用程序接收它们不够快。

4.多线程接收

我们需要扩展接收者应用程序。最简单的方式是利用多线程接收，但是不管用：

sender$taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321

receiver$taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2

0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb

0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb

0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb

0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb

接收性能较于单个线程下降了，这是由UDP接收缓冲区那边的锁竞争导致的。由于两个线程使用相同的套接字描述符，它们花费过多的时间在UDP接收缓冲区的锁竞争。这篇论文详细描述了这一问题。

看来使用多线程从一个描述符接收，并不是最优方案。

5. SO_REUSEPORT

幸运地是，最近有一个解决方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 标志位（flag）。当这个标志位设置在一个套接字描述符上时，Linux将允许许多进程绑定到相同的端口，事实上，任何数量的进程将允许绑定上去，负载也会均衡分布。

有了SO_REUSEPORT，每一个进程都有一个独立的socket描述符。因此每一个都会拥有一个专用的UDP接收缓冲区。这样就避免了以前遇到的竞争问题：

eceiver$taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1

1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb

1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb

1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb

现在更加喜欢了，吞吐量很不错嘛！

更多的调查显示还有进一步改进的空间。即使我们开始4个接收线程，负载也会不均匀地分布.

两个进程接收了所有的工作，而另外两个根本没有数据包。这是因为hash冲突，但是这次是在SO_REUSEPORT层。

结束语

我做了一些进一步的测试，完全一致的RX队列，接收线程在单个NUMA节点可以达到1.4Mpps。在不同的NUMA节点上运行接收者会导致这个数字做多下降到1Mpps。

总之，如果你想要一个完美的性能，你需要做下面这些：

确保流量均匀分布在许多RX队列和SO_REUSEPORT进程上。在实践中，只要有大量的连接(或流动)，负载通常是分布式的。

需要有足够的CPU容量去从内核上获取数据包。

Tomake the things harder, both RX queues and receiver processes should be on asingle NUMA node.

为了使事情更加稳定，RX队列和接收进程都应该在单个NUMA节点上。

虽然我们已经表明，在一台Linux机器上接收1Mpps在技术上是可行的，但是应用程序将不会对收到的数据包做任何实际处理——甚至连看都不看内容的流量。别太指望这样的性能，因为对于任何实际应用并没有太大用处。

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