Netfilter/iptables的一些新进展
关注了一下Netfilter的最新进展，新东西还真不少哇！但是最让人心动的有两个。
一.新的bpf模块
基于Linux kernel 3.9版本的patch是xt_bpf的支持，对应的iptables模块是libxt_bpf，这个在iptables-1.4.19版本中已经支持，顾名思义，bpf其实就是伯克利包过滤的缩写，对于它的描述，参见《 BPF(BSD Packet Filter)--应用和理念扩展》。从名称上看，BPF理应就是iptables包过滤的首选技术，但是不知道什么原因，xt_tables一直维护着自己的数据结构保存rule的match和target，现在有了BPF的支持，我想内核协议栈在处理iptables规则时的效率会高很多，以往的一系列的多个match，现在封装进一个match，该match可以通过bytecode参数来指示，它是已经编译好的字节码，内核直接去执行，速度非常快。以往的match匹配基本就是遍历，现在基于bpf的不再依赖遍历了，而是去“执行”那段bytecode！
tcpdump工具一直以来都是基于BPF的，虽然它的match在语法上和iptables的极其类似，其匹配效率却比iptales高很多，类似
-i eth2 tcp port 1234 and host 1.2.3.4
这一串匹配在iptables中需要建立4个entry，然而使用BPF的话，就可以编译成一段以下顺序执行的代码：
1.加载dev字段
2.判断dev字段，如果不是eth2则跳到x
3.加载协议字段
4.判断协议字段，如果不是tcp则跳到x
...
x.返回
这段代码类似汇编代码，被内核解释执行。不过，我在kernel 2.6.32上开始没有编译成功，因为这个版本太老了，很多接口和新的内核都不兼容，改了好久才勉强能运行，但是不能插入复杂的bytecode，否则就panic！
不管怎样，采用这个BPF的架构，内核空间的代码执行效率会提高很多，并且代码量也会减少很多，像ipt_do_table这个巨无霸函数也能瘦身了。
二.最新的nftables项目
说到iptables内核代码的瘦身，Netfilter网站上开辟了另外一条路，那就是 nftables项目，它旨在完全替换掉既有的iptables/ebtables/arptables以及对应的v6版本。
nftables最主要的革新在于两点，其一就是命令语法的完全改变，第二就是内核代码的优化。它采取了类似BPF的过滤方式，其matches的匹配过程就是一个状态机转换的过程，最终的终止节点就是target。在代码层面，它彻底改变了iptables对match存储的混乱场面，以下是匹配的核心代码：
//更加合理的数据结构，比iptables的平坦化的数据结构布局好多了
struct nft_expr {
const struct nft_expr_ops *ops;
unsigned char data[];
};
struct nft_rule {
struct list_head list;
struct list_head dirty_list;
struct rcu_head rcu_head;
u64 handle:46,
genmask:2,
dlen:16;
unsigned char data[]
__attribute__((aligned(__alignof__(struct nft_expr))));
};
//net/netfilter/nf_tables_core.c
unsigned int
nft_do_chain_pktinfo(struct nft_pktinfo *pkt, const struct nf_hook_ops *ops)
{
const struct nft_chain *chain = ops->priv;
const struct nft_rule *rule;
const struct nft_expr *expr, *last;
struct nft_data data[NFT_REG_MAX + 1];
unsigned int stackptr = 0;
struct nft_jumpstack jumpstack[NFT_JUMP_STACK_SIZE];
int rulenum = 0;
/*
* Cache cursor to avoid problems in case that the cursor is updated
* while traversing the ruleset.
*/
unsigned int gencursor = chain->net->nft.gencursor;
do_chain:
rule = list_entry(&chain->rules, struct nft_rule, list);
next_rule:
data[NFT_REG_VERDICT].verdict = NFT_CONTINUE;
list_for_each_entry_continue_rcu(rule, &chain->rules, list) {
/* This rule is not active, skip. */
if (unlikely(rule->genmask & (1 << gencursor)))
continue;
rulenum++;
nft_rule_for_each_expr(expr, last, rule) {
if (expr->ops == &nft_cmp_fast_ops)
nft_cmp_fast_eval(expr, data);
else if (expr->ops != &nft_payload_fast_ops ||
!nft_payload_fast_eval(expr, data, pkt))
expr->ops->eval(expr, data, pkt);
if (data[NFT_REG_VERDICT].verdict != NFT_CONTINUE)
break;
}
switch (data[NFT_REG_VERDICT].verdict) {
case NFT_BREAK:
data[NFT_REG_VERDICT].verdict = NFT_CONTINUE;
/* fall through */
case NFT_CONTINUE:
continue;
}
break;
}
switch (data[NFT_REG_VERDICT].verdict) {
//结果判定
case NF_ACCEPT:
case NF_DROP:
case NF_QUEUE:
nft_chain_stats(chain, pkt, jumpstack, stackptr);
if (unlikely(pkt->skb->nf_trace))
nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RULE);
return data[NFT_REG_VERDICT].verdict;
case NFT_JUMP:
//stack结构更好地组织了rule
if (unlikely(pkt->skb->nf_trace))
nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RULE);
BUG_ON(stackptr >= NFT_JUMP_STACK_SIZE);
jumpstack[stackptr].chain = chain;
jumpstack[stackptr].rule = rule;
jumpstack[stackptr].rulenum = rulenum;
stackptr++;
/* fall through */
case NFT_GOTO:
chain = data[NFT_REG_VERDICT].chain;
goto do_chain;
case NFT_RETURN:
if (unlikely(pkt->skb->nf_trace))
nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RETURN);
/* fall through */
case NFT_CONTINUE:
break;
default:
WARN_ON(1);
}
if (stackptr > 0) {
if (unlikely(pkt->skb->nf_trace))
nft_trace_packet(pkt, chain, ++rulenum, NFT_TRACE_RETURN);
stackptr--;
chain = jumpstack[stackptr].chain;
rule = jumpstack[stackptr].rule;
rulenum = jumpstack[stackptr].rulenum;
goto next_rule;
}
nft_chain_stats(chain, pkt, jumpstack, stackptr);
if (unlikely(pkt->skb->nf_trace))
nft_trace_packet(pkt, chain, ++rulenum, NFT_TRACE_POLICY);
return nft_base_chain(chain)->policy;
}
新的nftables瘦身的原因在于大量采用了回调函数，使判定逻辑独立出来，核心的do_tables变成了一个单纯的状态机！这个抽取动作带来了的效果就是rule更加灵活了，类似BPF的思想，数据包可以根据每一步的结果在不同的rule或者不同的match之间任意跳转了。相比iptables在匹配过程中的大量判断，结果硬编码，nftables确实有一个质的飞跃，期待nftables早日出炉！