性能提升40%：腾讯TKE用eBPF绕过conntrack优化Kubernetes Service

Kubernetes Service[1] 用于实现集群中业务之间的互相调用和负载均衡，目前社区的实现主要有userspace，iptables和IPVS三种模式。IPVS模式的性能最好，但依然有优化的空间。该模式利用IPVS内核模块实现DNAT，利用nf_conntrack/iptables实现SNAT。nf_conntrack是为通用目的设计的，其内部的状态和流程都比较复杂，带来很大的性能损耗。

腾讯TKE团队开发了新的IPVS-BPF模式，完全绕过nf_conntrack的处理逻辑，使用eBPF完成SNAT功能。对最常用的Pod访问ClusterIP场景，短连接性能提升40%，p99时延降低31%；NodePort场景提升，详情见下表和性能测量章节。

容器网络现状

iptables模式

存在的问题：

1. 可扩展性差。随着service数据达到数千个，其控制面和数据面的性能都会急剧下降。原因在于iptables控制面的接口设计中，每添加一条规则，需要遍历和修改所有的规则，其控制面性能是O(n²)。在数据面，规则是用链表组织的，其性能是O(n)

2. LB调度算法仅支持随机转发

IPVS模式

IPVS是专门为LB设计的。它用hash table管理service，对service的增删查找都是O(1)的时间复杂度。不过IPVS内核模块没有SNAT功能，因此借用了iptables的SNAT功能。IPVS针对报文做DNAT后，将连接信息保存在nf_conntrack中，iptables据此接力做SNAT。该模式是目前Kubernetes网络性能最好的选择。但是由于nf_conntrack的复杂性，带来了很大的性能损耗。

IPVS-BPF方案介绍

eBPF介绍

eBPF是Linux内核中软件实现的虚拟机。用户把eBPF程序编译为eBPF指令，然后通过bpf()系统调用将eBPF指令加载到内核的特定挂载点，由特定的事件来触发eBPF指令的执行。在挂载eBPF指令时内核会进行充分验证，避免eBPF代码影响内核的安全和稳定性。另外内核也会进行JIT编译，把eBPF指令翻译为本地指令，减少性能开销。

内核在网络处理路径上中预置了很多eBPF的挂载点，例如xdp、qdisc、tcp-bpf、socket等。eBPF程序可以加载到这些挂载点，并调用内核提供的特定API来修改和控制网络报文。eBPF程序可以通过map数据结构来保存和交换数据。

基于eBPF的IPVS-BPF优化方案

针对nf_conntrack带来的性能问题，腾讯TKE团队设计实现了IPVS-BPF。核心思想是绕过nf_conntrack，减少处理每个报文的指令数目，从而节约CPU，提高性能。其主要逻辑如下：

1. 在IPVS内核模块中引入开关，支持原生IPVS逻辑和IPVS-BPF逻辑的切换

2. 在IPVS-BPF模式下，将IPVS hook点从LOCALIN前移到PREROUTING，使访问service的请求绕过nf_conntrack

3. 在IPVS新建连接和删除连接的代码中，相应的增删eBPF map中的session信息

4. 在qdisc挂载eBPF的SNAT代码，根据eBPF map中的session信息执行SNAT

此外，针对icmp、fragmentation均有专门处理，详细背景和细节后面文章会介绍。

优化前后报文处理流程的对比：

可以看到，报文处理流程得到了极大简化。

为什么不直接采用全eBPF方式

很多读者会问，为什么还要用IPVS模块跟eBPF相结合，而不是直接使用eBPF把Service功能都实现了呢？

我们在设计之初也仔细研究了这个问题，主要有以下几点考虑：

• nf_conntrack对CPU指令和时延的消耗，大于IPVS模块，是转发路径的头号性能杀手。而IPVS本身是为高性能而设计的，不是性能瓶颈所在

• IPVS有接近20年的历史，广泛应用于生产环境，性能和成熟度都有保障

• IPVS内部通过timer来维护session表的老化，而eBPF不支持timer, 只能通过用户空间代码来协同维护session表

• IPVS支持丰富的调度策略，用eBPF来重写这些调度策略，代码量大不说，很多调度策略需要的循环语句，eBPF也不支持

我们的目标是实现代码量可控，能落地的优化方案。基于以上考虑，我们选择了复用IPVS模块，绕过nf_conntrack，用eBPF完成SNAT的方案。最终数据面代码量为：500+行BPF代码， 1000+行IPVS模块改动（大部分为辅助SNAT map管理的新增代码）。

性能测量

本章节通过量化分析的方法，用perf工具读取CPU性能计数器，从微观的角度解释宏观的性能数据。本文采用的压测程序是wrk和iperf。

测试环境

复现该测试需要注意两点：

1. 不同的集群和机器，即使机型都一样，也可能因为各自母机和机架的拓扑不同，造成性能数据有背景差异。为了减少这类差异带来的误差，我们对比IPVS模式和IPVS-BPF模式时，是使用同一个集群，同样一组后端Pod, 并且使用同一个LB节点。先在IPVS模式下测出IPVS性能数据，然后把LB节点切换到IPVS-BPF模式, 再测出IPVS-BPF模式的性能数据。（注：切换模式是通过后台把控制面从kube-proxy切换为kube-proxy-bpf来实现的，产品功能上并不支持这样在线切换）

2. 本测试的目标是测量LB上软件模块优化对于访问service性能的影响，不能让客户端和RS目标服务器的带宽与CPU成为瓶颈。所以被压测的LB节点采用1核机型，不运行后端Pod实例；而运行后端服务的节点采用8核机型。

NodePort

为了采集CPI等指标，这里LB节点（红色部分）采用黑石裸金属机器，但通过hotplug只打开一个核，关闭其余核。

ClusterIP

这里LB节点（左边的Node）采用SA2 1核1G机型。

测量结果

IPVS-BPF模式相对IPVS模式，NodePort短连接性能提高了64%，ClusterIP短连接性能提高了40%。

NodePort优化效果更明显，是因为NodePort需要SNAT，而我们的eBPF SNAT比iptables SNAT更高效，所以性能提升更多。

如上图所示，iperf带宽测试中IPVS-BPF模式相对IPVS mode性能提升了22%。

上图中，wrk测试表明NodePort 短连接p99延迟降低了47%。

上图中，wrk测试表明ClusterIP短连接的p99延迟降低了31%。

指令数和CPI

上图中从Perf工具看，平均每个请求耗费的CPU指令数，IPVS-BPF模式下降了38%。这也是性能提升的最主要原因。

IPVS-BPF 模式下CPI略有增加，大概16%。

测试总结

如上表，IPVS-BPF模式相对原生IPVS模式，Nodeport处理短连接性能提升了64%，p99延迟降低了47%，处理长连接带宽提升了22%；ClusterIP处理短连接吞吐量提升了40%, p99延迟降低了31%。

测试ClusterIP长连接吞吐时，iperf本身消耗了99% 的CPU，使得优化效果不容易直接测量。另外我们还发现IPVS-BPF模式下CPI有增加，值得进一步研究。

其他优化，特性限制和后续工作

在开发IPVS-BPF方案过程中，顺便解决或优化了一些其他问题

1、conn_reuse_mode = 1时新建性能低[2]以及no route to host问题[3]。

这个问题是当client发起大量新建TCP连接时，新的连接被转发到terminating的Pod上，导致持续丢包。此问题在IPVS conn_reuse_mode=1的情况下不会有。但是conn_reuse_mode=1时，有另外的新建连接性能急剧下降的bug, 故一般都设置成了conn_reuse_mode=0。我们在TencentOS内核中彻底修复了该问题，代码在ef8004f8[4]、8ec35911[5]、07a6e5ff63[6]同时也正在向内核社区提交修复。

2、DNS解析偶尔5s延时[7]

iptables SNAT分配lport到调用插入nf_conntrack，这中间是采用乐观锁机制。这中间如果发生竞争，相同的lport和五元组同时插入nf_conntrack会导致丢包。在IPVS-BPF模式下，SNAT选择lport的过程和插入hash table的过程在同一个循环中，循环次数最大为5次，从而减少了该问题的概率。

3、externalIP优化[8]造成clb健康检查失败问题

详情见：https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/79783#issuecomment-509007864

特性限制

Pod访问自身所在的service，IPVS-BPF模式会把请求转发给其他Pod，不会把请求转发给Pod自己

后续工作

• 借鉴Cilium提出的方法，利用eBPF进一步优化clusterIP性能

• 研究IPVS-BPF模式下CPI上升的原因，探索进一步提升性能的可能性

如何在TKE启用IPVS-BPF模式

如下图，在腾讯云TKE控制台创建集群时，高级设置下的Kube-proxy代理模式选项，选择 ipvs-bpf即可。

目前该特性需要申请白名单。请通过申请页提交申请。

相关专利

本产品产生的相关专利申请如下：

• 2019050831CN 一种报文传输的方法及相关装置

• 2019070906CN 负载均衡方法、装置、设备及存储介质

• 2020030535CN 一种利用eBPF技术探测网络服务应用闲置的方法

• 2020040017CN 宿主机实时负载感知的自适应的负载均衡调度算法

相关链接：

1. https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/service/

2. https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/81775

3. https://tencentcloudcontainerteam.github.io/2019/12/15/no-route-to-host/

4. https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/ef8004f8fe7d46e758955799a41cc9d66fa1ae34

5. https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/8ec35911f7c5e1cb29059c18d42cf3aec4fcc673

6. https://github.com/Tencent/TencentOS-kernel/commit/07a6e5ff63a74efcca67d496f6ac8126f1f114ff

7. https://tencentcloudcontainerteam.github.io/2018/10/26/DNS-5-seconds-delay/

8. https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/63066

文章来源：腾讯云原生，点击查看原文。

Kubernetes实战培训

Kubernetes实战培训将于2020年7月24日在深圳开课，3天时间带你系统掌握Kubernetes，学习效果不好可以继续学习。本次培训包括：云原生介绍、微服务；Docker基础、Docker工作原理、镜像、网络、存储、数据卷、安全；Kubernetes架构、核心组件、常用对象、网络、存储、认证、服务发现、调度和服务质量保证、日志、监控、告警、Helm、实践案例等，点击下方图片或者阅读原文链接查看详情。