1. 数据中心面临的问题

随着滴滴云规模的不断扩大，业务层面对延迟以及带宽的要求越来越高。2018年滴滴云网络团队上线了基于开源社区的OVS-DPDK方案。DPDK是X86平台报文快速处理的库和驱动的集合, 其主要优势为通过Bypass Linux内核，Hugepage内存以及PMD(Poll Mode Driver)模型驱动的方式实现加速。我们为OVS-DPDK提供了在线热升级功能，该功能保证了在升级过程中虚拟机业务无感知，并且网络Downtime时间为毫秒级别。同时我们优化了OVS-DPDK数据转发平面。实现了不同物理主机上的虚拟机网络延迟<150us，单核性能约~400w pps(双向)。（具体介绍见使用 OVS-DPDK 加速滴滴云网络)

滴滴内部上云、高性能计算HPC，以及机器学习，对网络提出了更高的要求。通过CPU DPDK处理报文的方式，虽然在性能以及延迟方面远优于基于Linux 内核的转发实现。但CPU DPDK已经不能满足数据中心流量激增带来的需求。

2. 技术方案选择

云网络环境中，在计算节点DPDK不会占用过多的CPU，否则会影响CPU售卖，一般会使用1-2 CPU用于数据报文处理。同时DPDK 处理数据报文的性能强依赖CPU算力。因此在计算节点网络的横向扩展以及纵向扩展都具有局限性。

在边际网关节点，我们可以通过扩展服务器的方式，提高网络处理容量进而满足业务需求。但是大规模的扩展服务器，需要承担更多的机器、功耗以及运维成本。

软件定义网络（Software Defined Network，SDN）是一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式。其核心思想是将网络设备的控制面与数据面分离开来。控制层面可以通过集中控制的方式实现不同的业务逻辑：拓扑发现，路由管理，安全策略，网络虚拟化等。数据平面更专注在数据报文转发。2018年AWS re:Invent，AWS 介绍了Nitro System。该系统通过硬件芯片加速虚拟机IO处理(网络、存储、安全等)。

目前工业界，加速网络处理的焦点聚集到了硬件层面：AISC，FPGA，P4，可编程网卡，以及智能网卡等。

3. 基于可编程芯片的解决方案

3.1 硬件芯片选择

传统AISC卡

该卡比较成熟，但业务逻辑固定，很难适应云上复杂的业务场景。
可编程门队列FPGA

FPGA 实现网络加速需要专业FPGA技术人员，以及专业网络RD。同时在成本，和研发周期都需要具有一定的局限性。
P4

P4 具有灵活的可编程性，较为合适做为网关节点数据处理。并不适合在计算节点使用。同时价格也是需要考虑的因素。
可编程网卡芯片

通过调研发现，可编程网卡除了具有通用网卡的功能外，还可以通过下发流表规则的方式，实现报文匹配并对报文执行特定的action如：修改，封装，以及转发、上送报文至CPU等。这种具有灵活性、可编程性的‍‍硬件芯片，能够满足快速迭代的需求。

3.2 转发模型

为了满足网元业务灵活性、多样性的需求，我们将网元业务和底层平台功能分离，舍去了传统的数据面Pipeline转发模型，采用了类似Open Flow的macth+action的方式。这样不同的match规则和不同action 匹配能够实现不同的业务逻辑。这种弱依赖的关系能够剥离了业务和底层细节，方便业务功能迭代、快速上线，同时底层可编程芯片的更新不会对业务逻辑产生影响。

3.3 网络平台化

随着‍‍云上业务场景的复杂化，以及上云的客户越来越多，云上网络的功能也复杂化。为了统一计算节点以及网关节点功能，我们实现了统一的编程框架。这样能够快速开发不同功能的网关节点，减少运维负担。

3.4 落地实践

我们基于OVS-DPDK Offload 框架实现流表规则offload。OVS 采用首个报文触发的方式下发硬件流表规则，该方式的优点为在必须的时候下发规则，能够达到节省流表的目的，但是缺点却会导致首个报文延迟。经调研我们发现网卡支持至少百万级流表量(使用x86内存或者其他扩展内存)，最终我们舍去OVS-DPDK ofproto 转发层，使用dpctl 接口下发流表，这样就不存在首个报文延迟问题，同时也缩减了使用TC Flower时数据面过多问题(这些转发平面包括：硬件芯片转发，TC数据面，OVS Linux 内核模块转发，以及ofproto层)。我们修改了OVS-DPDK 流表老化方式，保证通过dpctl 下发的规则不会被删除。最后通过upcall limit 限制了upcall 报文处理。

滴滴云网络数据平面主要分为两大部分：计算节点和网关节点。计算节点主要负责虚拟机、容器网络的虚拟化，网关节点主要负责各种边际节点业务如：SLB负载均衡、vRouter EIP报文处理，分流器、SNAT、FullNAT、云企业网等。可编程网卡芯片通过平台化的方式在两个主要节点均有应用。

SLB负载均衡

提供四层负载均衡，根据用户策略将underlayer网络报文分发到虚拟网络服务节点。
vRouter

提供弹性EIP服务。用户可以将一个公网IP地址绑定到虚拟机、容器、或者裸金属，从而获得公网访问功能。
iRouter

将滴滴数据中心和滴滴云虚拟网络打通，滴滴数据中心可以方便快捷的访问云上资源。
SNAT

为虚拟机、容器以及裸金属提供访问公网服务。
云企业网互联

互联服务支持将滴滴云上的多个VPC网络加入云互联，任意两个VPC网络即可实现资源之间的互访。
计算节点

在计算节点主要有两大应用场景：一种场景为在计算节点为虚拟机、容器提供VPC服务(网络隧道，限速，转发，报文修改，公网服务)，RDMA网络。另外一个场景使用智能网卡为裸金属提供VPC服务。

3.5 遇到的问题

在调研开发过程中遇到诸多问题，在这里和大家总结分享下:

3.6 性能数据

以实现的vRouter 弹性公网网关为例(基础网络10Gpbs)：

|pps(64B)||Mpbs(64B)||pps(1500B)||Mpbs(1500B)|
|-|-|-|-|
|9495892||8660.25||811935||10067.98|

业务延迟数据如下(使用pktgen-dpdk latency)：

|背景流量||网关延迟||10W条流表以及并发1Gbps 64B流量|
|-|-|
|3u||10W条流表以及并发5Gbps 64B流量||6u|

4. 开源社区贡献

除了为开源社区提供 bug patch，我们也将新增特性、性能优化patch回馈至开源社区：OVS、DPDK、Linux 内核社区(约80+ patch), 其中Linux 内核补丁列表如下：

作者介绍：

专注于高性能网络技术，从事云网络研发工作。活跃于Linux 内核、OVS、DPDK开源社区。

本文转载自公众号滴滴技术（ID：didi_tech）。

原文链接：

可编程网卡芯片在滴滴云网络的应用实践

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