一、網絡IO的處境和趨勢 從我們用戶的使用就可以感受到網速一直在提升，而網絡技術的發展也從1GE/10GE/25GE /40GE/100GE的演變，從中可以得出單機的網絡IO能力必須跟上時代的發展。

傳統的電信領域

IP層及以下，例如路由器、交換機、防火墻、基站等設備都是采用硬件解決方案。基于專用網絡處理器（NP），有基于FPGA，更有基于ASIC的。但是基于硬件的劣勢非常明顯，發生Bug不易修復，不易調試維護，并且網絡技術一直在發展，例如2G/3G/4G/5G等移動技術的革新，這些屬于業務的邏輯基于硬件實現太痛苦，不能快速迭代。傳統領域面臨的挑戰是急需一套軟件架構的高性能網絡IO開發框架。

云的發展

私有云的出現通過網絡功能虛擬化（NFV）共享硬件成為趨勢，NFV的定義是通過標準的服務器、標準交換機實現各種傳統的或新的網絡功能。急需一套基于常用系統和標準服務器的高性能網絡IO開發框架。

單機性能的飆升

網卡從1G到100G的發展，CPU從單核到多核到多CPU的發展，服務器的單機能力通過橫行擴展達到新的高點。但是軟件開發卻無法跟上節奏，單機處理能力沒能和硬件門當戶對，如何開發出與時并進高吞吐量的服務，單機百萬千萬并發能力。即使有業務對QPS要求不高，主要是CPU密集型，但是現在大數據分析、人工智能等應用都需要在分布式服務器之間傳輸大量數據完成作業。這點應該是我們互聯網后臺開發最應關注，也最關聯的。

二、Linux + x86網絡IO瓶頸

在數年前曾經寫過《網卡工作原理及高并發下的調優》一文，描述了Linux的收發報文流程。根據經驗，在C1（8核）上跑應用每1W包處理需要消耗1%軟中斷CPU，這意味著單機的上限是100萬PPS（Packet Per Second）。從TGW（Netfilter版）的性能100萬PPS，AliLVS優化了也只到150萬PPS，并且他們使用的服務器的配置還是比較好的。假設，我們要跑滿10GE網卡，每個包64字節，這就需要2000萬PPS（注：以太網萬兆網卡速度上限是1488萬PPS，因為最小幀大小為84B《Bandwidth, Packets Per Second, and Other Network Performance Metrics》），100G是2億PPS，即每個包的處理耗時不能超過50納秒。而一次Cache Miss，不管是TLB、數據Cache、指令Cache發生Miss，回內存讀取大約65納秒，NUMA體系下跨Node通訊大約40納秒。所以，即使不加上業務邏輯，即使純收發包都如此艱難。我們要控制Cache的命中率，我們要了解計算機體系結構，不能發生跨Node通訊。 從這些數據，我希望可以直接感受一下這里的挑戰有多大，理想和現實，我們需要從中平衡。問題都有這些

傳統的收發報文方式都必須采用硬中斷來做通訊，每次硬中斷大約消耗100微秒，這還不算因為終止上下文所帶來的Cache Miss。

數據必須從內核態用戶態之間切換拷貝帶來大量CPU消耗，全局鎖競爭。

收發包都有系統調用的開銷。

內核工作在多核上，為可全局一致，即使采用Lock Free，也避免不了鎖總線、內存屏障帶來的性能損耗。

從網卡到業務進程，經過的路徑太長，有些其實未必要的，例如netfilter框架，這些都帶來一定的消耗，而且容易Cache Miss。

三、DPDK的基本原理

從前面的分析可以得知IO實現的方式、內核的瓶頸，以及數據流過內核存在不可控因素，這些都是在內核中實現，內核是導致瓶頸的原因所在，要解決問題需要繞過內核。所以主流解決方案都是旁路網卡IO，繞過內核直接在用戶態收發包來解決內核的瓶頸。 Linux社區也提供了旁路機制Netmap，官方數據10G網卡1400萬PPS，但是Netmap沒廣泛使用。其原因有幾個：

Netmap需要驅動的支持，即需要網卡廠商認可這個方案。

Netmap仍然依賴中斷通知機制，沒完全解決瓶頸。

Netmap更像是幾個系統調用，實現用戶態直接收發包，功能太過原始，沒形成依賴的網絡開發框架，社區不完善。

那么，我們來看看發展了十幾年的DPDK，從Intel主導開發，到華為、思科、AWS等大廠商的加入，核心玩家都在該圈子里，擁有完善的社區，生態形成閉環。早期，主要是傳統電信領域3層以下的應用，如華為、中國電信、中國移動都是其早期使用者，交換機、路由器、網關是主要應用場景。但是，隨著上層業務的需求以及DPDK的完善，在更高的應用也在逐步出現。 DPDK旁路原理：?

? 左邊是原來的方式數據從 網卡 -> 驅動 -> 協議棧 -> Socket接口 -> 業務 右邊是DPDK的方式，基于UIO（Userspace I/O）旁路數據。數據從 網卡 -> DPDK輪詢模式-> DPDK基礎庫 -> 業務 用戶態的好處是易用開發和維護，靈活性好。并且Crash也不影響內核運行，魯棒性強。 DPDK支持的CPU體系架構：x86、ARM、PowerPC（PPC） DPDK支持的網卡列表：https://core.dpdk.org/supported/，我們主流使用Intel 82599（光口）、Intel x540（電口）

四、DPDK的基石UIO

為了讓驅動運行在用戶態，Linux提供UIO機制。使用UIO可以通過read感知中斷，通過mmap實現和網卡的通訊。 UIO原理：?

要開發用戶態驅動有幾個步驟：

開發運行在內核的UIO模塊，因為硬中斷只能在內核處理

通過/dev/uioX讀取中斷

通過mmap和外設共享內存

五、DPDK核心優化：PMD

DPDK的UIO驅動屏蔽了硬件發出中斷，然后在用戶態采用主動輪詢的方式，這種模式被稱為PMD（Poll Mode Driver）。 UIO旁路了內核，主動輪詢去掉硬中斷，DPDK從而可以在用戶態做收發包處理。帶來Zero Copy、無系統調用的好處，同步處理減少上下文切換帶來的Cache Miss。 運行在PMD的Core會處于用戶態CPU100%的狀態?

網絡空閑時CPU長期空轉，會帶來能耗問題。所以，DPDK推出Interrupt DPDK模式。 Interrupt DPDK：?

? 它的原理和NAPI很像，就是沒包可處理時進入睡眠，改為中斷通知。并且可以和其他進程共享同個CPU Core，但是DPDK進程會有更高調度優先級。

六、DPDK的高性能代碼實現

采用HugePage減少TLB Miss

默認下Linux采用4KB為一頁，頁越小內存越大，頁表的開銷越大，頁表的內存占用也越大。CPU有TLB（Translation Lookaside Buffer）成本高所以一般就只能存放幾百到上千個頁表項。如果進程要使用64G內存，則64G/4KB=16000000（一千六百萬）頁，每頁在頁表項中占用16000000 * 4B=62MB。如果用HugePage采用2MB作為一頁，只需64G/2MB=2000，數量不在同個級別。 而DPDK采用HugePage，在x86-64下支持2MB、1GB的頁大小，幾何級的降低了頁表項的大小，從而減少TLB-Miss。并提供了內存池（Mempool）、MBuf、無鎖環（Ring）、Bitmap等基礎庫。根據我們的實踐，在數據平面（Data Plane）頻繁的內存分配釋放，必須使用內存池，不能直接使用rte_malloc，DPDK的內存分配實現非常簡陋，不如ptmalloc。

SNA（Shared-nothing Architecture）

軟件架構去中心化，盡量避免全局共享，帶來全局競爭，失去橫向擴展的能力。NUMA體系下不跨Node遠程使用內存。

SIMD（Single Instruction Multiple Data）

從最早的mmx/sse到最新的avx2，SIMD的能力一直在增強。DPDK采用批量同時處理多個包，再用向量編程，一個周期內對所有包進行處理。比如，memcpy就使用SIMD來提高速度。 SIMD在游戲后臺比較常見，但是其他業務如果有類似批量處理的場景，要提高性能，也可看看能否滿足。

不使用慢速API

這里需要重新定義一下慢速API，比如說gettimeofday，雖然在64位下通過vDSO已經不需要陷入內核態，只是一個純內存訪問，每秒也能達到幾千萬的級別。但是，不要忘記了我們在10GE下，每秒的處理能力就要達到幾千萬。所以即使是gettimeofday也屬于慢速API。DPDK提供Cycles接口，例如rte_get_tsc_cycles接口，基于HPET或TSC實現。

5. 編譯執行優化

分支預測

現代CPU通過pipeline、superscalar提高并行處理能力，為了進一步發揮并行能力會做分支預測，提升CPU的并行能力。遇到分支時判斷可能進入哪個分支，提前處理該分支的代碼，預先做指令讀取編碼讀取寄存器等，預測失敗則預處理全部丟棄。我們開發業務有時候會非常清楚這個分支是true還是false，那就可以通過人工干預生成更緊湊的代碼提示CPU分支預測成功率。

CPU Cache預取

Cache Miss的代價非常高，回內存讀需要65納秒，可以將即將訪問的數據主動推送的CPU Cache進行優化。比較典型的場景是鏈表的遍歷，鏈表的下一節點都是隨機內存地址，所以CPU肯定是無法自動預加載的。但是我們在處理本節點時，可以通過CPU指令將下一個節點推送到Cache里。 API文檔：https://doc.dpdk.org/api/rte__prefetch_8h.html

內存對齊

內存對齊有2個好處： 避免結構體成員跨Cache Line，需2次讀取才能合并到寄存器中，降低性能。結構體成員需從大到小排序和以及強制對齊。參考《Data alignment: Straighten up and fly right》 多線程場景下寫產生False sharing，造成Cache Miss，結構體按Cache Line對齊。

常量優化

常量相關的運算的編譯階段完成。比如C++11引入了constexp，比如可以使用GCC的__builtin_constant_p來判斷值是否常量，然后對常量進行編譯時得出結果。 ? ? 5. 使用CPU指令 現代CPU提供很多指令可直接完成常見功能，比如大小端轉換，x86有bswap指令直接支持了。 這個實現，也是GLIBC的實現，先常量優化、CPU指令優化、最后才用裸代碼實現。畢竟都是頂端程序員，對語言、編譯器，對實現的追求不一樣，所以造輪子前一定要先了解好輪子。 Google開源的cpu_features可以獲取當前CPU支持什么特性，從而對特定CPU進行執行優化。高性能編程永無止境，對硬件、內核、編譯器、開發語言的理解要深入且與時俱進。

七、DPDK生態

對我們互聯網后臺開發來說DPDK框架本身提供的能力還是比較裸的，比如要使用DPDK就必須實現ARP、IP層這些基礎功能，有一定上手難度。如果要更高層的業務使用，還需要用戶態的傳輸協議支持。不建議直接使用DPDK。 目前生態完善，社區強大（一線大廠支持）的應用層開發項目是FD.io（The Fast Data Project），有思科開源支持的VPP，比較完善的協議支持，ARP、VLAN、Multipath、IPv4/v6、MPLS等。用戶態傳輸協議UDP/TCP有TLDK。從項目定位到社區支持力度算比較靠譜的框架。 Seastar也很強大和靈活，內核態和DPDK都隨意切換，也有自己的傳輸協議Seastar Native TCP/IP Stack支持，但是目前還未看到有大型項目在使用Seastar，可能需要填的坑比較多。 更多內容參考“中國電信DPDK技術白皮書v1.0、DPDK基礎—認識DPDK技術、DPDK架構高清版、DPDK編程指南（中文版）”。 ?

編輯：黃飛

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