Qemu-KVM 网络性能优化实践

背景

在做优化之前，腾讯云上使用的母机单队列，性能只有14w pps。

已有的多队列版本，在20w+ pps左右，不是很理想。

主要问题性能

1 . 单队列成为性能瓶颈

物理主机环境，使用多队列已经有多年。

而在公有云上，虚拟化的virtio-net长期使用的多队列。

有如下原因：

• 早期的qemu-kvm版本只支持单队列。
• 为了稳定性，友商如阿里云，virtio-net的网卡到2016年底，仍然是单队列。

2 . 多队列性能并不理想

引入网卡多队列，目的是充分利用SMP处理器的性能。

在物理母机上，多队列性能提升非常明显。

但是在虚拟机上，性能却没有得到明显提升。

已有的kvm-2.0版本，当时是20w pps左右，单队列能到14w pps。

Qemu-kvm多队列原理

上图是多队列的示意图。

和物理机上的多队列类似。

一个virtio-net的队列，对应一个虚拟cpu。

这样，避免了多个虚拟cpu使用同一个队列带来的竞争问题。

性能优化实践

云上Overlay网络的实现

腾讯云网络使用了overlay网络技术。

在用户看来，每个用户都是一个独立的网络，相互隔离。

具体实现如下：

由上图可见，数据包的流程为

• 虚拟机向外发包，经过virtio-net网卡驱动外发（virtio-net前端）
• Qemu实现的tun口（内核态）收到包后，交给网桥
• 网桥上数据包会被VPC截获，实现overlay网络功能
• 数据包经过处理后，交给GRE口，进行overlay封装
• Gre口调用物理口的发包函数进行发送。

进来虚拟机方向的数据包处理流程相应反转即可。

初步分析

从上图可以看出，数据包是经过了一条较长的路径，最终从物理口发送出去。

其中每一个流程都是可以成为瓶颈。

于是，我们做了第一步，让虚拟机支持多队列。

虚拟机多队列的选择

两个方案：

• 升级kvm-2.0
• 在kvm-1.0上移植母机多队列

最终，我们选择了移植的方案，理由如下：

• 腾讯云的物理服务器基本上都是kvm-1.0版本，这个版本是不支持多队列的。
• 有kvm-2.0版本，但多队列性能提升并不明显。
• 在kvm-1.0上，我们已经做了大量的工作，也经过了长期运营的检验。

多队列功能的移植

移植涉及到了qemu-kvm虚拟化的所有核心组件：qemu，libvirt，Linux内核。

移植过程的主要问题：

• Patch非常多，Linux内核20+个patch，qemu 20+patch，libvirt patch相对少一点。
• 要兼容旧的qemu和内核。三个组件存在混合部署的情况。
• 热迁移要实现兼容。

最终，和yunfangtai一起，通过谨慎小心的移植，这些目标都实现了。

还有单队列性能瓶颈

多队列移植后，理论上也只能达到kvm-2.0的性能水平。实测也是如此，在20w pps左右。

当时业界Google的性能能达到40w pps。我们只有20w pps。

这其中存在着很大的提升空间。

Vpc overlay基本不配置规则的情况下，性能损失约10%。不是主要矛盾。

通过内核perf工具和流程分析，发现耗在spin_lock的cpu特别高。

主要是在dev_queue_xmit中加锁消耗的。

分析vpc的代码，发现GRE口实现，还是一个单队列网卡。

前面的并发处理，到了GRE口变成了独木桥，性能损失明显。

还是并发瓶颈

将vpc中的GRE虚拟口实现改为多队列之后，性能仍然没有太大的提升。

通过perf采样发现，spin_lock占用的cpu仍然很高，是最可疑的瓶颈点。

分析内核代码流程，最有可能的还是dev_queue_xmit中的队列锁。

这里存在这样一种情况，虚拟机选择队列后，经过一层层选择，最终到物理队列时，会有多个虚拟队列选中同一个物理网卡队列的情况。

问题基本定位清楚，需要做如下修改：

• 虚拟机virtio-net后端的tun实现，要保持虚拟机选的队列。
• Vpc中的gre口实现，不能修改队列映射关系
• 物理口发包时，要保持映射关系不变。
• 同时，多个虚拟机，要保证尽可能利用不同的物理队列，避免相互干扰。

以上修改做完后，性能有了明显提升，达到了业界第一梯队Google GCE的水平。实现了本身的突破。

其他优化

• Qemu自身队列长度限制位256，修改为1024，在大流量下减少丢包。
• 后端tun网卡队列长度优化。

展望

Virtio-net的性能优化，按目前的vhost-kernel框架下，潜力已经很小。

后续方向：

• 硬件offload方案

如智能网卡方案，将vpc部分逻辑offload到服务器之外的设备上。

• Dpdk+vhost-user方案

提升母机发包引擎的性能，同时poll mode能减少虚拟机发包的负担。

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1005895 

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