DPDK系列(二)——性能提升

本文探讨了DPDK如何实现高性能网络处理,通过硬件加速和避免内核上下文切换,达到比Linux内核协议栈更高的包处理速度。介绍了DPDK利用direct cache access技术减少访问延迟,以及在多线程场景下遇到的锁竞争问题和可能的解决方案,包括修改内核协议栈和使用虚拟机技术。此外,还提到了商业解决方案在纯转发性能上的优势。

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首先,DPDK和内核网络协议栈不是对等的概念。
DPDK只是单纯的从驱动拿数据,然后组织成数据块给人用,跑在用户态。功能相当于linux的设备无关接口层,处于socket之下,驱动之上。只不过linux协议栈的这部分在核心态。
你说的包处理器,很多时候是不用linux内核协议栈的,而是用专用包处理程序,类似于DPDK加上层应用处理。通常会有些硬件加速器,包处理效率更高些。缺点是一旦用不上某些功能,那些加速器就白费了。而纯软件处理就非常灵活,不过代价就是功耗和性能。
纯DPDK性能非常高,intel自己给出的数据是,处理一个包80时钟周期。一个3.6Ghz的单核双线程至强,64字节小包,纯转发能力超过90Mpps,也就是每秒9千万包。
不知你有没有看出来,80周期是一个非常惊人的数字?正常情况下,处理器访问一下ddr3内存都需要200个周期,而包处理程序所需要操作的数据,是从pcie设备送到ddr内存的,然后再由处理器读出来,也就是说,通常至少需要200周期。为啥现在80周期就能完成所有处理?我查了下文档,发现原因是使用了stashing或者叫direct cache access技术,对于PCIe网卡发过来的包,会存在一个特殊字段。x86的pcie控制器看到这个字段后,会把包头自动塞到处理器的缓存,无序处理器来干预。由于包头肯定是会被读取的,这样相当于提前预测,访问的时间大大缩短。
如果加上linux socket协议栈,比如跑个纯http包反弹,那么根据我的测量,会掉到3000-4000周期处理一个包,单核双线程在2.4Mpps,每秒两百四十万包,性能差40倍。

### DPDK基本原理与功能总结 #### 基本原理 DPDK(Data Plane Development Kit)是一种用于加速数据包处理的开源软件库集合。其核心目标是通过绕过传统操作系统协议栈中的某些开销,从而显著提高网络性能和吞吐量[^1]。为了实现这一目标,DPDK采用了一系列关键技术: - **轮询模式**:传统的中断驱动模型在网络流量较低时可能导致CPU空转并浪费能量。而DPDK引入了轮询模式,在这种模式下,应用程序持续查询网卡队列以获取新到达的数据包,而不是依赖于硬件中断通知。这种方式减少了上下文切换次数,提升了实时性和效率[^4]。 - **内存池管理**:DPDK提供了高效的内存分配机制——mempool(内存池)。Mempool预先分配了一定数量的小型固定大小缓冲区供后续使用,避免频繁调用通用动态内存分配器带来的延迟问题[^3]。 - **多核支持与亲和性绑定**:现代服务器通常配备多个物理或逻辑处理器核心。DPDK允许开发者将特定的任务调度到指定的核心执行,并保持这些任务始终运行在同一颗核心之上,减少跨NUMA节点访问远程内存所带来的额外成本[^2]。 - **零拷贝技术**:尽可能让数据流直接从接收端传递至最终目的地而不经过中间暂存区域复制过程,以此降低CPU负载并加快传输速度。 #### 功能概述 基于上述提到的各项基础理论和技术手段,以下是DPDK所能提供的主要功能性描述: - 提升报文转发速率:借助高度优化过的API接口以及贴近底层硬件的操作方法论,使得单位时间内能够完成更多次数的有效载荷交换动作。 - 支持多种类型的NIC设备适配:无论是标准千兆级还是万兆级别的网卡型号都可以很好地融入整个生态系统当中去工作。 - 开发框架友好易扩展:除了本身自带的一些常用工具外还鼓励第三方贡献插件模块来丰富整体解决方案的选择范围;同时也方便用户自行定制满足特殊需求的应用程序实例。 ```python import dpdk_api as dapi def simple_packet_forwarding(): port_id = 0 num_queues = 8 # 初始化环境参数配置项 init_params = {"coremask": "0xf", "ports": [port_id]} dapi.init(init_params) # 配置各队列关联的具体RX/TX函数指针地址位置关系表结构体成员变量赋初值操作... while True: for queue_idx in range(num_queues): packets = dapi.recv(port_id, queue_idx) if not packets: continue processed_packets = process(packets) # 自定义业务逻辑处理流程 send_to_next_hop(processed_packets) # 将结果发送出去给下一跳邻居路由器或者其他目的实体对象实例化表达形式呈现出来即可。 ```
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