网络性能优化思路

网络性能优化思路

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前言

网络问题比我们前面学过的 CPU、内存或磁盘 I/O 都要复杂。无论是应用层的各种 I/O 模型，冗长的网络协议栈和众多的内核选项，抑或是各种复杂的网络环境，都提高了网络的复杂性。不过，也不要过分担心，只要你掌握了 Linux 网络的基本原理和常见网络协议的工作流程，再结合各个网络层的性能指标来分析，你会发现，定位网络瓶颈并不难。找到网络性能瓶颈后，下一步要做的就是优化了，也就是如何降低网络延迟，并提高网络的吞吐量，优化网络性能问题的思路和一些注意事项。

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一、确定优化目标

跟 CPU 和 I/O 方面的性能优化一样，优化前，我会先问问自己，网络性能优化的目标是什么？换句话说，我们观察到的网络性能指标，要达到多少才合适呢？

实际上，虽然网络性能优化的整体目标，是降低网络延迟（如 RTT）和提高吞吐量（如 BPS 和 PPS），但具体到不同应用中，每个指标的优化标准可能会不同，优先级顺序也大相径庭。对于数据库、缓存等系统，快速完成网络收发，即低延迟，是主要的性能目标。而对于我们经常访问的 Web 服务来说，则需要同时兼顾吞吐量和延迟。所以，为了更客观合理地评估优化效果，我们首先应该明确优化的标准，即要对系统和应用程序进行基准测试，得到网络协议栈各层的基准性能。Linux 网络协议栈，是我们需要掌握的核心原理。它是基于 TCP/IP 协议族的分层结构，我用一张图来表示这个结构。

明白了这一点，在进行基准测试时，我们就可以按照协议栈的每一层来测试。由于底层是其上方各层的基础，底层性能也就决定了高层性能。所以我们要清楚，底层性能指标，其实就是对应高层的极限性能。我们从下到上来理解这一点。

首先是网络接口层和网络层，它们主要负责网络包的封装、寻址、路由，以及发送和接收。每秒可处理的网络包数 PPS，就是它们最重要的性能指标（特别是在小包的情况下）。你可以用内核自带的发包工具 pktgen ，来测试 PPS 的性能。

再向上到传输层的 TCP 和 UDP，它们主要负责网络传输。对它们而言，吞吐量（BPS）、连接数以及延迟，就是最重要的性能指标。你可以用 iperf 或 netperf ，来测试传输层的性能。不过要注意，网络包的大小，会直接影响这些指标的值。所以，通常，你需要测试一系列不同大小网络包的性能。

最后，再往上到了应用层，最需要关注的是吞吐量（BPS）、每秒请求数以及延迟等指标。你可以用 wrk、ab 等工具，来测试应用程序的性能。不过，这里要注意的是，测试场景要尽量模拟生产环境，这样的测试才更有价值。比如，你可以到生产环境中，录制实际的请求情况，再到测试中回放。总之，根据这些基准指标，再结合已经观察到的性能瓶颈，我们就可以明确性能优化的目标。

二、网络性能工具

同前面学习一样，我建议从指标和工具两个不同维度出发，整理记忆网络相关的性能工具。第一个维度，从网络性能指标出发，你更容易把性能工具同系统工作原理关联起来，对性能问题有宏观的认识和把握。这样，当你想查看某个性能指标时，就能清楚知道，可以用哪些工具。

这里，我把提供网络性能指标的工具，做成了一个表格，方便你梳理关系和理解记忆。你可以把它保存并打印出来，随时查看。当然，你也可以把它当成一个“指标工具”指南来使用。

再来看第二个维度，从性能工具出发。这可以让你更快上手使用工具，迅速找出想要观察的性能指标。特别是在工具有限的情况下，我们更要充分利用好手头的每一个工具，用少量工具也要尽力挖掘出大量信息。

同样的，我也将这些常用工具，汇总成了一个表格，方便你区分和理解。自然，你也可以当成一个“工具指标”指南使用，需要时查表即可。

网络性能优化

总的来说，先要获得网络基准测试报告，然后通过相关性能工具，定位出网络性能瓶颈。再接下来的优化工作，就是水到渠成的事情了。

当然，还是那句话，要优化网络性能，肯定离不开 Linux 系统的网络协议栈和网络收发流程的辅助。

接下来，我们就可以从应用程序、套接字、传输层、网络层以及链路层等几个角度，分别来看网络性能优化的基本思路。

应用程序

应用程序，通常通过套接字接口进行网络操作。由于网络收发通常比较耗时，所以应用程序的优化，主要就是对网络 I/O 和进程自身的工作模型的优化。

从网络 I/O 的角度来说，主要有下面两种优化思路。

• 第一种是最常用的 I/O 多路复用技术 epoll，主要用来取代 select 和 poll。这其实是解决 C10K问题的关键，也是目前很多网络应用默认使用的机制。
• 第二种是使用异步 I/O（Asynchronous I/O，AIO）。AIO 允许应用程序同时发起很多 I/O 操作，而不用等待这些操作完成。等到 I/O 完成后，系统会用事件通知的方式，告诉应用程序结果。不过，AIO 的使用比较复杂，你需要小心处理很多边缘情况。

而从进程的工作模型来说，也有两种不同的模型用来优化。

• 第一种，主进程 + 多个 worker 子进程。其中，主进程负责管理网络连接，而子进程负责实际的业务处理。这也是最常用的一种模型。
• 第二种，监听到相同端口的多进程模型。在这种模型下，所有进程都会监听相同接口，并且开启 SO_REUSEPORT 选项，由内核负责，把请求负载均衡到这些监听进程中去。

除了网络 I/O 和进程的工作模型外，应用层的网络协议优化，也是至关重要的一点。我总结了常见的几种优化方法。

• 使用长连接取代短连接，可以显著降低 TCP 建立连接的成本。在每秒请求次数较多时，这样做的效果非常明显。
• 使用内存等方式，来缓存不常变化的数据，可以降低网络 I/O 次数，同时加快应用程序的响应速度。
• 使用 Protocol Buffer 等序列化的方式，压缩网络 I/O 的数据量，可以提高应用程序的吞吐。
• 使用 DNS 缓存、预取、HTTPDNS 等方式，减少 DNS 解析的延迟，也可以提升网络 I/O 的整体速度。

套接字

套接字可以屏蔽掉 Linux 内核中不同协议的差异，为应用程序提供统一的访问接口。每个套接字，都有一个读写缓冲区。

• 读缓冲区，缓存了远端发过来的数据。如果读缓冲区已满，就不能再接收新的数据。
• 写缓冲区，缓存了要发出去的数据。如果写缓冲区已满，应用程序的写操作就会被阻塞。

所以，为了提高网络的吞吐量，你通常需要调整这些缓冲区的大小。比如：

• 增大每个套接字的缓冲区大小net.core.optmem_max；
• 增大套接字接收缓冲区大小 net.core.rmem_max 和发送缓冲区大小net.core.wmem_max；
• 增大 TCP 接收缓冲区大小 net.ipv4.tcp_rmem 和发送缓冲区大小 net.ipv4.tcp_wmem。

至于套接字的内核选项，我把它们整理成了一个表格，方便你在需要时参考：

不过有几点需要你注意。

• tcp_rmem 和 tcp_wmem 的三个数值分别是 min，default，max，系统会根据这些设置，自动调整 TCP 接收 /发送缓冲区的大小。
• udp_mem 的三个数值分别是 min，pressure，max，系统会根据这些设置，自动调整 UDP 发送缓冲区的大小。

当然，表格中的数值只提供参考价值，具体应该设置多少，还需要你根据实际的网络状况来确定。比如，发送缓冲区大小，理想数值是吞吐量 * 延迟，这样才可以达到最大网络利用率。

除此之外，套接字接口还提供了一些配置选项，用来修改网络连接的行为：

• 为 TCP 连接设置 TCP_NODELAY 后，就可以禁用 Nagle 算法；
• 为 TCP 连接开启 TCP_CORK 后，可以让小包聚合成大包后再发送（注意会阻塞小包的发送）；
• 使用 SO_SNDBUF 和 SO_RCVBUF ，可以分别调整套接字发送缓冲区和接收缓冲区的大小。

传输层

传输层最重要的是 TCP 和 UDP 协议，所以这儿的优化，其实主要就是对这两种协议的优化。我们首先来看 TCP 协议的优化。TCP 提供了面向连接的可靠传输服务。要优化 TCP，我们首先要掌握 TCP 协议的基本原理，比如流量控制、慢启动、拥塞避免、延迟确认以及状态流图（如下图所示）等。

掌握这些原理后，你就可以在不破坏 TCP 正常工作的基础上，对它进行优化。

下面，我分几类情况详细说明。第一类，在请求数比较大的场景下，你可能会看到大量处于 TIME_WAIT 状态的连接，它们会占用大量内存和端口资源。这时，我们可以优化与 TIME_WAIT 状态相关的内核选项，比如采取下面几种措施。

• 增大处于 TIME_WAIT 状态的连接数量 net.ipv4.tcp_max_tw_buckets ，并增大连接跟踪表的大小net.netfilter.nf_conntrack_max。减小 net.ipv4.tcp_fin_timeout 和net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait ，让系统尽快释放它们所占用的资源。
• 开启端口复用 net.ipv4.tcp_tw_reuse。这样，被 TIME_WAIT 状态占用的端口，还能用到新建的连接中。
• 增大本地端口的范围 net.ipv4.ip_local_port_range 。这样就可以支持更多连接，提高整体的并发能力。
• 增加最大文件描述符的数量。你可以使用 fs.nr_open 和 fs.file-max ，分别增大进程和系统的最大文件描述符数；或在应用程序的 systemd 配置文件中，配置 LimitNOFILE ，设置应用程序的最大文件描述符数。

第二类，为了缓解 SYN FLOOD 等，利用 TCP 协议特点进行攻击而引发的性能问题，你可以考虑优化与 SYN 状态相关的内核选项，比如采取下面几种措施。

• 增大 TCP 半连接的最大数量 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog ，或者开启 TCP SYN Cookiesnet.ipv4.tcp_syncookies ，来绕开半连接数量限制的问题（注意，这两个选项不可同时使用）。
• 减少 SYN_RECV状态的连接重传 SYN+ACK 包的次数 net.ipv4.tcp_synack_retries。

第三类，在长连接的场景中，通常使用 Keepalive 来检测 TCP 连接的状态，以便对端连接断开后，可以自动回收。但是，系统默认的 Keepalive 探测间隔和重试次数，一般都无法满足应用程序的性能要求。所以，这时候你需要优化与 Keepalive 相关的内核选项，比如：

• 缩短最后一次数据包到 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_time；
• 缩短发送 Keepalive 探测包的间隔时间 net.ipv4.tcp_keepalive_intvl；
• 减少 Keepalive 探测失败后，一直到通知应用程序前的重试次数 net.ipv4.tcp_keepalive_probes。

讲了这么多 TCP 优化方法，我也把它们整理成了一个表格，方便你在需要时参考（数值仅供参考，具体配置还要结合你的实际场景来调整）：

优化 TCP 性能时，你还要注意，如果同时使用不同优化方法，可能会产生冲突。比如，服务器端开启 Nagle 算法，而客户端开启延迟确认机制，就很容易导致网络延迟增大。

另外，在使用 NAT 的服务器上，如果开启 net.ipv4.tcp_tw_recycle ，就很容易导致各种连接失败。实际上，由于坑太多，这个选项在内核的 4.1 版本中已经删除了。

说完 TCP，我们再来看 UDP 的优化。

UDP 提供了面向数据报的网络协议，它不需要网络连接，也不提供可靠性保障。所以，UDP 优化，相对于 TCP 来说，要简单得多。这里我也总结了常见的几种优化方案。

• 跟上篇套接字部分提到的一样，增大套接字缓冲区大小以及 UDP 缓冲区范围；
• 跟前面 TCP 部分提到的一样，增大本地端口号的范围；
• 根据MTU 大小，调整 UDP 数据包的大小，减少或者避免分片的发生。

网络层

接下来，我们再来看网络层的优化。网络层，负责网络包的封装、寻址和路由，包括 IP、ICMP 等常见协议。在网络层，最主要的优化，其实就是对路由、 IP 分片以及 ICMP 等进行调优。

第一种，从路由和转发的角度出发，你可以调整下面的内核选项。

• 在需要转发的服务器中，比如用作 NAT 网关的服务器或者使用 Docker 容器时，开启 IP 转发，即设置 net.ipv4.ip_forward = 1。
• 调整数据包的生存周期 TTL，比如设置 net.ipv4.ip_default_ttl = 64。注意，增大该值会降低系统性能。
• 开启数据包的反向地址校验，比如设置 net.ipv4.conf.eth0.rp_filter = 1。这样可以防止 IP 欺骗，并减少伪造 IP 带来的 DDoS 问题。

第二种，从分片的角度出发，最主要的是调整 MTU（Maximum Transmission Unit）的大小。通常，MTU 的大小应该根据以太网的标准来设置。以太网标准规定，一个网络帧最大为 1518B，那么去掉以太网头部的 18B 后，剩余的 1500 就是以太网 MTU 的大小。在使用 VXLAN、GRE 等叠加网络技术时，要注意，网络叠加会使原来的网络包变大，导致 MTU 也需要调整。比如，就以 VXLAN 为例，它在原来报文的基础上，增加了 14B 的以太网头部、 8B 的 VXLAN 头部、8B 的 UDP 头部以及 20B 的 IP 头部。换句话说，每个包比原来增大了 50B。所以，我们就需要把交换机、路由器等的 MTU，增大到 1550， 或者把 VXLAN 封包前（比如虚拟化环境中的虚拟网卡）的 MTU 减小为 1450。另外，现在很多网络设备都支持巨帧，如果是这种环境，你还可以把 MTU 调大为 9000（DPDK优化方式），以提高网络吞吐量。

第三种，从 ICMP 的角度出发，为了避免 ICMP 主机探测、ICMP Flood 等各种网络问题，你可以通过内核选项，来限制 ICMP 的行为。

• 比如，你可以禁止 ICMP 协议，即设置 net.ipv4.icmp_echo_ignore_all = 1。这样，外部主机就无法通过ICMP 来探测主机。
• 或者，你还可以禁止广播 ICMP，即设置 net.ipv4.icmp_echo_ignore_broadcasts
  = 1。

链路层

网络层的下面是链路层，所以最后，我们再来看链路层的优化方法。链路层负责网络包在物理网络中的传输，比如 MAC 寻址、错误侦测以及通过网卡传输网络帧等。自然，链路层的优化，也是围绕这些基本功能进行的。接下来，我们从不同的几个方面分别来看。

由于网卡收包后调用的中断处理程序（特别是软中断），需要消耗大量的 CPU。所以，将这些中断处理程序调度到不同的 CPU 上执行，就可以显著提高网络吞吐量。这通常可以采用下面两种方法。

• 为网卡硬中断配置 CPU 亲和性（smp_affinity），或者开启 irqbalance 服务 （DPDK方式）。
• 开启 RPS（Receive Packet Steering）和 RFS（Receive Flow Steering），将应用程序和软中断的处理，调度到相同 CPU 上，这样就可以增加 CPU 缓存命中率，减少网络延迟。

另外，现在的网卡都有很丰富的功能，原来在内核中通过软件处理的功能，可以卸载到网卡中，通过硬件来执行。

• TSO（TCP Segmentation Offload）和 UFO（UDP Fragmentation Offload）：在TCP/UDP 协议中直接发送大包；而 TCP 包的分段（按照 MSS 分段）和 UDP 的分片（按照 MTU 分片）功能，由网卡来完成 （DPDK优化方式）。
• GSO（Generic Segmentation Offload）：在网卡不支持 TSO/UFO 时，将 TCP/UDP 包的分段，延迟到进入网卡前再执行。这样，不仅可以减少 CPU 的消耗，还可以在发生丢包时只重传分段后的包（DPDK优化方式）。
• LRO（Large Receive Offload）：在接收 TCP 分段包时，由网卡将其组装合并后，再交给上层网络处理。不过要注意，在需要 IP 转发的情况下，不能开启 LRO，因为如果多个包的头部信息不一致，LRO 合并会导致网络包的校验错误。
• GRO（Generic Receive Offload）：GRO 修复了 LRO 的缺陷，并且更为通用，同时支持 TCP 和 UDP（DPDK优化方式）。
• RSS（Receive Side Scaling）：也称为多队列接收，它基于硬件的多个接收队列，来分配网络接收进程，这样可以让多个 CPU 来处理接收到的网络包（DPDK优化方式）。
• VXLAN 卸载：也就是让网卡来完成 VXLAN 的组包功能（DPDK优化方式）。

最后，对于网络接口本身，也有很多方法

• 比如，你可以开启网络接口的多队列功能。这样，每个队列就可以用不同的中断号，调度到不同 CPU 上执行，从而提升网络的吞吐量。
• 再如，你可以增大网络接口的缓冲区大小，以及队列长度等，提升网络传输的吞吐量（注意，这可能导致延迟增大）。
• 你还可以使用 Traffic Control 工具，为不同网络流量配置 QoS。

到这里，我就从应用程序、套接字、传输层、网络层，再到链路层，分别介绍了相应的网络性能优化方法。通过这些方法的优化后，网络性能就可以满足绝大部分场景了。最后，别忘了一种极限场景。还记得我们学过的的 C10M 问题吗？在单机并发 1000 万的场景中，对 Linux 网络协议栈进行的各种优化策略，基本都没有太大效果。因为这种情况下，网络协议栈的冗长流程，其实才是最主要的性能负担。

这时，我们可以用两种方式来优化。

• 第一种，使用 DPDK 技术，跳过内核协议栈，直接由用户态进程用轮询的方式，来处理网络请求。同时，再结合大页、CPU 绑定、内存对齐、流水线并发等多种机制，优化网络包的处理效率。
• 第二种，使用内核自带的 XDP 技术，在网络包进入内核协议栈前，就对其进行处理，这样也可以实现很好的性能。

总结

今天，我们一起梳理了常见的 Linux 网络性能优化方法。在优化网络性能时，你可以结合 Linux 系统的网络协议栈和网络收发流程，然后从应用程序、套接字、传输层、网络层再到链路层等，进行逐层优化。当然，其实我们分析、定位网络瓶颈，也是基于这些进行的。定位出性能瓶颈后，就可以根据瓶颈所在的协议层进行优化。比如，今天我们学了应用程序和套接字的优化思路：

• 在应用程序中，主要优化 I/O 模型、工作模型以及应用层的网络协议
• 在套接字层中，主要优化套接字的缓冲区大小。
• 在传输层中，主要是优化 TCP 和 UDP 协议；
• 在网络层中，主要是优化路由、转发、分片以及 ICMP 协议；
• 最后，在链路层中，主要是优化网络包的收发、网络功能卸载以及网卡选项。