28、精准诊断网络功能（NF）性能瓶颈的探索

精准诊断网络功能（NF）性能瓶颈的探索

在实际的网络运维中，网络服务通常有着严格的服务级别协议（SLA）。这些协议不仅对全局处理能力（如吞吐量）有要求，还对每个数据包的处理性能有严格限制。例如，SLA 常常会限制最大延迟为 Tmax，这意味着每个输入数据包的处理时间必须小于 Tmax。也就是说，网络功能（NF）需要在严格的延迟和丢包率约束下，持续提供高吞吐量的数据包处理。除了全局性能数据，NF 还关注每个数据包处理的数据包级性能数据，如延迟。

1. NF 性能诊断的挑战与要求

由于 NF 在性能特征和问题上与通用程序不同，因此需要重新考虑 NF 性能诊断的要求。根据 NF 的性能特征，我们可以识别出 NF 性能诊断面临的三个挑战，并相应地提出三个要求：细粒度、灵活性和无扰动。
- 性能问题的传递性 ：NF 中存在队列和批量操作，这使得在处理某个数据包时发生的异常事件会继续影响后续几个数据包的处理。例如，在一个简单的数据包处理模型中，假设只有一个长度为 2 的 RX 队列和一个最大批量大小为 2 的分类器模块。当分类器处理数据包 p1 时发生异常事件，导致其处理延迟大幅增加（2.5t）。由于分类器被 p1 的异常处理阻塞，后续的三个数据包 p2、p3、p4 不得不排队等待。加上排队延迟，数据包 p2 甚至比 p1 经历了更大的延迟（3t）。此外，由于数据包 p4 和 p5 的批量操作，即使 p5 不需要排队，它也经历了 1.5t 的延迟，而不是 t。在这个例子中，只有数据包 p1 触发了异常，但它影响了后续 4 个数据包的延迟。因此，性能诊断测量需要能够区分不同数据包的处理，找出哪些数据包是罪魁祸首，哪些只是受害者。这意味着性能诊断应该支持数据包级的性能