虚拟网络排查问题困难，传统的traceroute等工具很难起到太大作用，大部分情况下都需要到宿主机、混合云网关上抓包来troubleshooting，耗时又费力。有些场景中包的传送路径比较长（如跨域、混合云等），可能丢包的地方比较多，更增加了故障排查的难度。

为此，我们设计了一款支持全链路大规模的网络连通性内部检测系统BigBrother。基于TCP报文的染色可将检测报文和用户流量区分开，能支持物理云和跨地域的复杂场景，还打造了完整的检测框架，帮助运维同事直接定位故障点，或一键判断虚拟网络是否存在问题。

BigBrother上线后即用于云主机迁移前后的连通性验证，保证出现异常后可以及时告警回滚。从8月初至今历时两个月，共迁移2000多台主机，及时发现迁移异常近10起。

一、第一代网络连通性工具的不足

在设计BigBrother这前，我们也有第一代的网络连通性检查工具，原理就是通过SSH跳转到目标宿主机上，利用ovs的packet out命令将构造的报文发出去，最后在对端的宿主机上tcpdump该报文，从而验证两端的连通性。但是从它的原理就不难看出，这种检测方式有着很大的缺点：

检测效率低下，无论是ssh、packet out，还是tcpdump都无法支持大规模的快速检查；
适应的场景有限，对于部分dpdk、p4网关类产品，无法通过tcpdump进行抓包判断。

因此做一款支持全链路大规模的连通性检测系统是非常有必要的，我们的目标就是让运维、NOC的同学能够迅速发现并解决网络不通的问题，同时为我们的虚拟网络服务变更保驾护航。

二、BigBrother的实现原理

BigBrother（下文简称BB）一词源自乔治奥威尔的小说《1984》，将此检测系统命名为BigBrother寓意就是可以将全网资源连通情况都实时监控起来。整个BB检测系统由若干个组件配合完成，mafia提供console进行创建及展示task的结果，minitrue用于将用户传入的参数转化为注包的范围，telescreen用于构造报文及收发报文。

1 Entrypoint和Endpoint

在具体介绍BB的原理前，我们先来看两个概念。在我们的虚拟网络中，每个实例（uhost、umem、udb等）都是通过接入点来接入虚拟网络，接入点由两部分组成：

Entrypoint： inbound/outbound报文都是经由Entrypoint进行接受和发送的。
Endpoint：连接实例的端点，Endpoint为最接近实例的网元。

例如在公有云场景中，entrypoint和endpoint都是openvswitch，而在物理云场景中，entrypoint是我们的物理云转发网关（vpcgw、hybridgw），endpoint则是物理云主机的上联ToR。

场景	Entrypoint	Endpoint
公有云	ovs	ovs
物理云	vpcgw、hybridgw	ToR
托管云	hcgw、cloudgw	PE
跨域网关	sdngw	ovs
公共服务	ovs	ovs
CNAT	ovs	ovs
托管云（UXR）	UXR	PE
跨域网关（UXR）	UXR	ovs
CNAT（UXR）	UXR	ovs

以上就是各种场景中的接入点说明，之所以要明确这两个概念，是因为在BB系统中，我们将Entrypoint作为注包点，向其发送GRE探测报文，同时将Endpoint作为采样点，Endpoint会识别并镜像特殊的探测报文至BB。

2 检测流程

检测方案如图所示，可分为两部分组成，在图中的流向分为橙色和紫色。

以橙色流向部分为例（SRC->DST）：

1）BigBrother模拟DST向Endpoint发送探测报文；

2）SRC端Entrypoint收到该探测报文后转发给Endpoint；

3）Endpoint将该报文镜像至BigBrother；

4）Endpoint将报文正常转发至实例；

5）实例回复报文给Endpoint；

6）Endpoint收到该回复报文后进行GRE封装，然后镜像至BigBrother；

7）Endpoint将报文正常转发至Entrypoint；

8）SRC Entrypoint将回复报文发送至DST Entrypoint；

9）DST Entrypoint收到回复报文后发送给Endpoint；

10）DST Endpoint将回复报文镜像至Bigbrother。

至此，单边的检测结束。在检测过程中，BigBrother发送了1个探测报文，共收到了3个采样报文，通过分析这3个采样点可以确认SRC->DST方向是否通信正常。

反之亦然，紫色部分原理相同。全部检测结束后，BigBrother共可以收到6个探测报文，如果6个报文均收到则表示连通性正常。

3 探测报文设计

上文中介绍了BB的检测流程，下面我们再来看下探测报文及转发面的设计实现。公有云和混合云的设计存在很多不同。公有云转发面需要在全局hook点(table_1)，分别hook探测报文的request和response，然后进行染色、镜像至BB等步骤。而混合云转发面则需要ToR、PE交换机开启ERSPAN功能，将染色的报文镜像至BB即可。

整体数据包交互如下图所示：

而一个合格的探测报文首先应该具备以下特征：

染色信息与主机、OS无关；
ovs2.3、ovs2.6版本（现网主要版本）可以识别并处理此种染色信息。

因此我们详细比较了如下两种候选方案。

1）icmp + tos方案

第一种方案以icmp报文为载体，使用tos对icmp_request进行染色，采集时将此tos的icmp报文镜像至BB即可。

cookie=0x20008,table=1,priority=40000,metadata=0x1,icmp,icmp_type=8,icmp_code=0,nw_tos=0x40 actions=Send_BB(),Learn(),Back_0()

对于hook icmp_request的flow可以简化为如下逻辑：action部分主要由三部分组成：

Send_BB() 将报文镜像给BB；
Learn() 通过icmp_request报文学习到一条用于匹配icmp_reply报文的flow，该条flow的主要动作包括：染色、镜像至BB；

# 1. 􏲌􏳳REG3 􏱛64200
# (global hook) reg3 load:64200->NXM_NX_REG3[], 
# 2. learn action learn(table=31,idle_timeout=2,hard_timeout=4,priority=30000,dl_type=0x0800,ip_proto=1,icmp_type=0,icmp_code=0,NXM_OF_IP_SRC[]=NXM_OF_IP_DST[],NXM_OF_IP_DST[ ]=NXM_OF_IP_SRC[],Stain(),Send_BB()),
# 3. REG3 0
load:0->NXM_NX_REG3[]

Back_0() 将该报文送回table_0，进行常规的转发操作。

对于hook icmp_reply的flow可以简化为如下逻辑：

cookie=0x20008,table=1,priority=40000,metadata=0x1,icmp,icmp_type=0,icmp_code=0,nw_tos=0x40

action部分主要由四部分组成：

Save(in_port, tun_src) 将报文中的in_port和tun_src保存下来；
Resubmit(table=31) 跳转至table31，匹配icmp_request learn生成的flow；
Restore(in_port, tun_src) 恢复in_port和tun_src；
Back_0() 将该报文送回table_0，进行常规的转发操作。

以上讨论的是公有云侧ovs的染色及镜像方法，而混合云侧就需要交换机ERSPAN来进行支持，为了使ERSPAN规则可以镜像tos染色报文，需要GRE外层Ip Header中的tos继承overlay Ip Header中标记的tos，所以需要全网对GRE隧道设置继承内层tos的隧道属性，执行命令如下：

ovs-vsctl set in <gre_iface_name> options:tos=inherit

此种方案虽然可以实现染色及镜像的功能，但是hook点预埋的flow过于复杂，不容易维护，最关键的一点在于，混合云网络中，该方案无法支持 learn flow，所以无法对反向的流量进行染色。

2）tcp方案

第二种方案以tcp报文为载体，使用特定的端口作为染色条件，采集时将此源目端口的tcp报文镜像至BB即可。

cookie=0x20008,table=1,priority=40000,tcp,metadata=0x1,tp_src=[port],tp_dst=[port]
 actions=Send_BB(),Back_0()

对于hook tcp_request的flow可以简化为如下逻辑：

action部分主要由两部分组成：

Send_BB() 将报文镜像给BB；
Back_0() 将该报文送回table_0，进行常规的转发操作。

以上两种方案进行对比不难看出，第一种方案依赖较多并且适用场景受限，所以BB采用的是第二种方案。但是tcp方案也有一定的缺陷，如何选择染色的port并且要与用户的流量区分开来，这是一个难点。经过我们几次踩坑后分析，最后决定使用tcp源目port=11来进行染色（目前已告知用户会使用TCP 端口11进行扫描，详见文档），报文如下图所示。

4 各场景下探测报文的生命周期

BB被设计为支持多种网络场景，能应对物理云和跨域互通的网络复杂性。这章节我们以探测物理云和跨域为例，详细分析下BB探测报文的生命周期。

物理云

公有云互通物理云场景下，探测报文生命周期如下：

公有云—> 物理云

1）BigBrother向公有云宿主机发送探测报文

2）ovs收到报文后镜像至BigBrother

3）ovs将报文送至实例

4）实例回应报文

5）ovs将回应报文镜像至BigBrother

6）物理云核心交换机收到报文，并发送给汇聚交换机

7）8）9）10）物理云汇聚交换机发送报文给vpcgw，vpcgw处理报文后回送至汇聚交换机

11）在物理云汇聚交换机配置ERSPAN，将报文镜像至BigBrother。

物理云—> 公有云

1）BigBrother向vpcgw发送探测报文

2）3）vpcgw处理报文后回送至汇聚交换机

4）在物理云汇聚交换机配置ERSPAN，将报文镜像至BigBrother

5）汇聚交换机将报文送至phost的上联Tor

6）Tor将报文送至phost

7）phost回应报文

8）在phost的上联Tor配置ERSPAN，将报文镜像至BigBrother

9）报文送至公有云宿主机ovs

10）ovs收到报文后镜像至BigBrother

跨域网关

公有云跨域互通场景下，探测报文生命周期如下：

本地域—> 地域B

1）BigBrother 向本域主机发送探测报文

2）ovs收到报文后镜像至BigBrother

3）ovs将报文送至实例

4）实例回应报文

5）ovs将回应报文镜像至BigBrother

6）ovs将报文送至sdngw

7）sdngw将报文镜像至BigBrother

地域B—> 本地域

1）BigBrother 向本域sdngw发送探测报文

2）sdngw收到报文后镜像至BigBrother

3）sdngw将报文送至对端sdngw进行转发

4）本域sdngw收到对端回应报文

5）sdngw将回应报文镜像至BigBrother

6）sdngw将报文送至本地域宿主机

7）ovs将报文镜像至BigBrother

三、Bigbrother服务框架

整个BB检测系统由若干个组件配合完成，minitrue用于将用户传入的参数转化为注包的范围，telescreen用于构造报文及收发报文。

1 服务框架图

API： FE服务对外提供的HTTP接口，用于创建任务和查询任务进度；

Logic：业务处理层，⽤于分析⼊参并将其转换为若干源⽬主机对放入Disruptor中；

Disruptor：此组件为开源高性能队列；

Sender：将Disruptor中pop的数据组装成GRE packet，并发送给EntryPoint；

Receiver：接收从EndPoint上报的GRE packet；

Analysis：将接收的报⽂存入内存中，同时对报文进⾏分析。

2 Task的执行及结果分析

1）task

上文中我们详细介绍了BB探测报文的设计和生命周期，但是我们还有一个问题需要解决：提高BB的并发能力。按照上文的介绍，每次BB只能执行一次探测，顺序执行才能保证检测结果的准确性，所以我们设计利用TCP报头中的序列号来提高并发。

以下是一个TCP报文的首部结构：

其中32位的Seq序列号就是我们要利用的，在BB探测过程中每个Seq序列号都唯⼀标识⼀个pair对，然后我们将Seq序列号分成了两部分：

Task_id：⽤于标识一个Task，由于仅有5位，所以每次同时进⾏的Task不能超过32个；
Pair_id：用于标识在一个Task内，待检测的一个pair对。

因此，我们可以将BB并发的任务数提高到了32个，而每个任务支持最大的检测pair对数可以达到2的27次方，相当于每个任务都可以支持一个容量为10000台云主机的VPC进行Full Mesh检测，足以覆盖现有用户的网络规模。

2）task的执行

当运维同学在mafia（任务控制台）上点击创建一个BB task进行连通性检查时，会经历以下几个过程：

请求发送给minitrue服务，根据输入的参数来确定探测范围；
minitrue将计算得到的探测范围以源、目节点列表的形式发送给telescreen服务；
telescreen构建Gre报文，并放入高性能队列中进行发包；同时，telescreen会监听网卡获取镜像报文回来的报文并存入内存；
minitrue的分析程序定时获取telescreen的收包结果并进行分析；
最后运维同学可以在mafia上看到最终的探测结果。

3）task的结果分析

task执行结束后，运维同学可以在mafia查看到最后的检测报告，包括发送的总pair数、收到的pair数、成功以及失败的数量。同时，检测失败的源目详细信息也会展示出来，最终以bitmap的方式呈现出来，0表示没有收到报文，1表示收到报文。

我们以下图的结果为例，解释其含义。图中是检测ip pair(10.9.88.160<—>10.8.17.169)的双向连通性。

我们再回顾下第二章中BigBrother检测的流程图，首先BigBrother会模拟10.9.88.160向10.8.17.169的宿主机上发送探测报文，报文的内容为<flag=SYN, nw_src=10.9.88.160, nw_dst=10.8.17.169>。如果10.8.17.169 —>10.9.88.160 单向连通性正常的话，BigBrother最终会收到3个报文：

（1）<flag=SYN, nw_src=10.9.88.160,

nw_dst=10.8.17.169>

（2）<flag=ACK, nw_src=10.8.17.169,

nw_dst=10.9.88.160>

（3）<flag=ACK, nw_src=10.8.17.169,

nw_dst=10.9.88.160>

上图bitmap后三位的结果为111，表示这3个报文都收到了，即10.8.17.169 —>10.9.88.160 单向的连通性正常。

反之亦然，前三位则表示10.9.88.160 —> 10.8.17.169单向的连通性情况，结果为100，(2)(3)报文没有收到，即表示 10.9.88.160 —> 10.8.17.169单向的连通性异常，虚机10.9.88.160没有回复报文，可以断定虚机内部异常或虚机内部存在iptables规则将探测报文过滤。

3 基于活跃flow的连通性检查

上文我们提到，运维同学可以在mafia上创建BB task来进行连通性的检查，通过传入mac、子网id、VPC id来确定检测的范围，进而进行全量验证。但是大多数场景中，我们不需要进行全互联检查，这样不仅浪费时间而且还会对控制面造成一定的压力。我们仅需要针对指定范围内的活跃flow验证连通性即可，所以我们又引入了活跃flow检测的服务——river。river是虚拟网络亿级别活跃流的分析系统，借助这个系统BB可以拿到用户的活跃通信源目，类似于缓存里的热点数据，这样可以让BB快速精准验证变更。

与上文全量BB探测的区别在于，minitrue无须自己计算源、目节点列表，只需指定范围后向river获取活跃列表，然后通过常规的检测流程将列表传送给telescreen进行发包即可。

四、投入使用和未来计划

BigBrother上线后就参与到了资源整合项目中，用于云主机迁移前后的连通性验证，保证出现异常后可以及时告警回滚。从8月初至今历时两个月，共迁移2000多台主机，及时发现迁移异常近10起。

同时，我们对BigBrother后续版本也有着一定的规划，例如：

除了对连通性的检测外，还需要有平均时延，最大时延对、丢包率的检测；
打算基于BigBrother构建针对指定用户的内网全天候监控。

本文转载自公众号（ID：UCloud技术）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUwOTA1NDg4NQ==&mid=2247486229&idx=1&sn=87d8e042775d607d869e58c0e2f8f39e&chksm=f91951dfce6ed8c95684b519306444f62699f2b0005f6c4f2152e68fbe48fae323d2e5c269eb&scene=27#wechat_redirect

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UCloud 全链路大规模网络连通性检测系统详解