Cilium系列-11-启用带宽管理器

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前言

将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提升 Cilium 的网络性能. 具体调优项包括不限于:

  • 启用本地路由(Native Routing)
  • 完全替换 KubeProxy
  • IP 地址伪装(Masquerading)切换为基于 eBPF 的模式
  • Kubernetes NodePort 实现在 DSR(Direct Server Return) 模式下运行
  • 绕过 iptables 连接跟踪(Bypass iptables Connection Tracking)
  • 主机路由(Host Routing)切换为基于 BPF 的模式 (需要 Linux Kernel >= 5.10)
  • 启用 IPv6 BIG TCP (需要 Linux Kernel >= 5.19)
  • 禁用 Hubble(但是不建议, 可观察性比一点点的性能提升更重要)
  • 修改 MTU 为巨型帧(jumbo frames) (需要网络条件允许)
  • 启用带宽管理器(Bandwidth Manager) (需要 Kernel >= 5.1)
  • 启用 Pod 的 BBR 拥塞控制 (需要 Kernel >= 5.18)
  • 启用 XDP 加速 (需要 支持本地 XDP 驱动程序)
  • (高级用户可选)调整 eBPF Map Size
  • Linux Kernel 优化和升级
    • CONFIG_PREEMPT_NONE=y
  • 其他:
    • tuned network-* profiles, 如: tuned-adm profile network-latencynetwork-throughput
    • CPU 调为性能模式
    • 停止 irqbalance,将网卡中断引脚指向特定 CPU

在网络/网卡设备/OS等条件满足的情况下, 我们尽可能多地启用这些调优选项, 相关优化项会在后续文章逐一更新. 敬请期待.

今天我们来调优 Cilium, 启用带宽管理器, 以更有效地管理网络流量,改善整体应用的延迟和吞吐量。

测试环境

  • Cilium 1.13.4
  • K3s v1.26.6+k3s1
  • OS
    • 3 台 Ubuntu 23.04 VM, Kernel 6.2, x86

带宽管理器

Cilium 的带宽管理器(Bandwidth Manager)负责更有效地管理网络流量,目的是改善整体应用的延迟和吞吐量。

除了原生支持 Kubernetes Pod bandwidth annotations 外,带宽管理器(首次在 Cilium 1.9 中引入)还在所有面向外部的网络设备上设置公平队列(FQ)队列规则,以支持 TCP 堆栈步调(例如 EDT/BBR),并为网络堆栈设置最佳的服务器级 sysctl 设置。

带宽管理器的功能主要集中在两个方面,即从上层协议和从队列规范的角度。

带宽管理器启用后,默认情况下会将 TCP 拥塞控制算法切换为 BBR,从而实现更高的带宽和更低的延迟,尤其是面向互联网的流量。它将内核网络堆栈配置为更面向服务器的 sysctl 设置,这些设置已在生产环境中证明是有益的。它还重新配置了流量控制队列规则(Qdisc)层,以便在 Cilium 使用的所有面向外部的网络设备上使用多队列 Qdiscs 和公平队列(FQ)。切换到公平队列后,带宽管理器还在 eBPF 的帮助下实现了对最早出发时间 Earliest Departure Time(EDT)速率限制的支持,并且现在原生支持 kubernetes.io/egress-bandwidth Pod 注释。

这也消除了对带宽 CNI 插件链的需求,因为该插件使用了 TBF(Token Bucket Filter, 令牌桶过滤器),在可扩展性方面受到限制。通过基于 EDT 的模型,可以避免 Qdisc 层的全局锁定,尤其是在多队列网卡的情况下。Cilium 的 eBPF 数据路径会将网络流量分类到每个节点的聚合中,然后在将数据包传递到 FQ leaf Qdiscs 前不久,通过在出口的网络数据包上设置最早离开时间戳,执行用户定义的 kubernetes.io/egress-bandwidth 速率。Qdiscs 维护每个流的状态,并根据数据包的时间戳来安排数据包的离开时间,确保数据包不会在时间戳规定的时间之前被发送出去。通过 eBPF 的灵活性,对 Pod 聚合体的分类不仅适用于直接路由,也适用于隧道或使用 L7 代理的情况。

Cilium系列-11-启用带宽管理器_第1张图片

与 eBPF 和 FQ 相比,在使用 HTB(Hierarchical Token Bucket, 分层令牌桶)进行速率限制的情况下,对应用延迟进行的评估表明,在改善传输延迟的同时,CPU 利用率也能显著降低。当 eBPF 和 FQ 结合使用时,第 95 百分位的延迟降低了约 20 倍,第 99 百分位的延迟降低了约 10 倍。

需求

  • Kernel >= 5.1
  • Direct-routing 配置 或 隧道
  • 基于 eBPF 的 kube-proxy 替换

实战: 启用带宽管理器

要启用带宽管理器:

helm upgrade cilium cilium/cilium --version 1.13.4 \
  --namespace kube-system \
  --reuse-values \
  --set bandwidthManager.enabled=true 

验证

状态验证

要验证您的安装是否与带宽管理器一起运行,请在任何 Cilium pod 中运行 cilium status,并查找报告 "BandwidthManager"状态的行,该行应显示 "EDT with BPF"。

具体如下:

$ kubectl -n kube-system exec ds/cilium -- cilium status | grep BandwidthManager
BandwidthManager:           EDT with BPF [CUBIC] [eth0]

带宽管理器功能验证

下面是一个应用 Pod 的部署示例,由于使用了 kubernetes.io/egress-bandwidth 注释,其出口带宽被限制为 50 Mbit/s:

cat << EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
   name: iperf3
   labels:
      app: iperf3
spec:
   selector:
      matchLabels:
        app: iperf3
   template:
      metadata:
         labels:
            app: iperf3
         annotations:
            kubernetes.io/egress-bandwidth: '50M'
      spec:
         containers:
         -  name: iperf3
            image: clearlinux/iperf:3
            command: ['/bin/sh', '-c', 'sleep 1d']
            ports:
            - containerPort: 5201
EOF

结果如下:

$ k3s kubectl get pod -o wide -l app=iperf3
NAME           READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP           NODE          NOMINATED NODE   READINESS GATES
iperf3-g54rg   1/1     Running   0          2m9s   10.0.0.127   cilium-62-1              
iperf3-4fwnf   1/1     Running   0          97s    10.0.1.101   cilium-62-2              
iperf3-688m4   1/1     Running   0          65s    10.0.2.247   cilium-62-3              

选择一个 pod 作为 server(cilium-62-2 node 上的为 server), 另一个作为 client(cilium-62-3 node 上的为client).

Server (iperf3-4fwnf) 运行的命令为:

kubectl exec -it iperf3-4fwnf -- iperf3 -s -f M

Client (iperf3-688m4) 运行的命令为:

$ kubectl exec -it iperf3-688m4 -- iperf3 -c 10.0.1.101 -f m
Connecting to host 10.0.1.101, port 5201
[  5] local 10.0.2.247 port 33300 connected to 10.0.1.101 port 5201
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr  Cwnd
[  5]   0.00-1.00   sec  7.51 MBytes  63.0 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   1.00-2.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   2.00-3.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   3.00-4.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   4.00-5.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   5.00-6.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   6.00-7.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   7.00-8.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   8.00-9.00   sec  5.65 MBytes  47.4 Mbits/sec    0    385 KBytes
[  5]   9.00-10.00  sec  6.46 MBytes  54.2 Mbits/sec    0    385 KBytes
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec  59.2 MBytes  49.7 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.02  sec  57.0 MBytes  47.8 Mbits/sec                  receiver

iperf Done.

实测带宽为: 49.7 Mbits/sec 47.8 Mbits/sec, 确实实现了 50 Mb/s 的带宽限制. ️️️

总结

本文继续调优 Cilium, 启用带宽管理器, 以更有效地管理网络流量,改善整体应用的延迟和吞吐量。并实战验证了带宽限制的功能.

至此,性能调优已完成实战验证:

  • ✔️ 启用本地路由 (Native Routing)
  • ✔️ 完全替换 KubeProxy
  • ✔️ IP 地址伪装 (Masquerading) 切换为基于 eBPF 的模式
  • ✔️ Kubernetes NodePort 实现在 DSR(Direct Server Return) 模式下运行
  • ✔️ 绕过 iptables 连接跟踪 (Bypass iptables Connection Tracking)
  • ✔️ 主机路由 (Host Routing) 切换为基于 BPF 的模式 (需要 Linux Kernel >= 5.10)
  • ❌ 启用 IPv6 BIG TCP (需要 Linux Kernel >= 5.19, 支持的 NICs: mlx4, mlx5)
    • 由于没有支持的网卡, 无法完成验证
  • ❌ 修改 MTU 为巨型帧 (jumbo frames) (需要网络条件允许)
  • ✔️ 启用带宽管理器 (Bandwidth Manager) (需要 Kernel >= 5.1)
  • 启用 Pod 的 BBR 拥塞控制 (需要 Kernel >= 5.18)
  • 启用 XDP 加速 (需要 支持本地 XDP 驱动程序)

️参考文档

  • Bandwidth Manager - Tuning Guide — Cilium 1.13.4 documentation
  • Bandwidth Manager - Cilium 1.9: Maglev, Deny Policies, VM Support, OpenShift, Hubble mTLS, Bandwidth Manager, eBPF Node-Local Redirect, Datapath Optimizations, and more

三人行, 必有我师; 知识共享, 天下为公. 本文由东风微鸣技术博客 EWhisper.cn 编写.

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