即时通讯为什么要tcp加速产品tcp动态加速解决方案！

需求和现状

行业需求

近年来，随着互联网在全球的快速发展和普及，网民数量的增加，生活中各方面对互联网依赖的增强，带来互联网访问量的爆发性增长。 并且随着web页面内容元素越来越丰富，对交互延时的要求， 给服务端的并发能力和处理能力提出了新的要求。 横向上可以增加机器来提高web服务的可用性和解决并发量的增长。虽然硬件越来越便宜，但是一味增加机器会造成大量的维护成本和非高峰时候资源的闲置。 结合对现有机器的优化和合理的资源配置，提高网络带宽的利用率，才是更有效的解决方法。

现状

当前linux内核的TCP实现存在一些设计和实现上的缺陷， 虽然业界有很多相关的paper和方案，但是社区方面推动比较谨慎和缓慢。 同时随着网络的爆发性增长和C10M概念的出现，基于数据面的实现(绕过内核协议栈)也逐渐成为了业界关注之一。

目标

提高单台机器的新建连接并发能力， 减少访问延时， 提高网络带宽利用率。

单边加速

需要明确的是，本文的目标是tcp加速，目标场景是web server， 而不是路由设备

在峰值带宽的情况下，网络的配置是在高吞吐量和低延时之间的权衡

网卡性能调优

cpu offload

对于大量小包为主cpu密集型场景，可以使用网卡的offload特性，减小cpu的负载，让网卡计算校验和，利用网卡来执行tcp分段， 将小包组装成大包再交给内核协议栈等。可以使用ethtool工具来开启相应特性。

网卡驱动调优

默认的ixgbe配置是在是在高吞吐和低延时之际的权衡， 可以更改相应的硬编码的配置或者ethtool进行更改，对于本文我们的场景来说，意义不是太大

利用网卡MSI-X多队列特性

MSI方式的中断对cpu多核的利用不佳，网卡中断全都落在某个cpu核心上，MSI-X方式可以为每个队列申请一个中断号，然后设置中断亲和性，把该队列的中断映射到某个特定的cpu核心上， 分担了cpu的单核压力。

目前绝大多数网卡都支持该特性，并且该特性是本文其他优化方案的基础条件。

多队列网卡RSS特性

支持RSS的网卡，可以根据TCP头部的某些信息位，比如来源ip端口，目标ip端口等，计算一个hash值，然后通过hash值在一个表里找到该数据要排入的接收队列。

Intel Ethernet Flow Director

RSS解决了cpu的单核心负载高的问题，把不同的数据流分发到不同的cpu上， 但是有可能应用程序并不在该cpu上。

因此Flow Director就是因此而来，它有两种模式：EP（Externally Programed）模式和ATR （automated Application Targeting Routing）模式。

当系统管理员了解整个网络主要的数据包路径的时候可以配置EP模式， 否则应使用默认的ATR模式。ATR模式会采样发送流量，然后根据tcp头的来源与目标信息把数据包交给之前发送该数据流的cpu核心。

Flow Director支持配置一些action, 可以把满足action条件的数据包发到特定的接收队列或者drop。

因此也可以做一些负载均衡和硬件防火墙。

多核优化

通过上图可以看到随着cpu核心数的增加，tcp每秒连接数并不会线性增长。

因为内核实现的限制，多个核心会竞争一些全局性的锁， 比如listen socket锁，后面会看到具体锁的实现和优化方案。

多核优化原则

通过网卡多队列的支持， 就可以有效利用多核心。

网卡收到数据包后，把相同的tcp数据流发送到同一个cpu上， 同时可以设置应用程序的cpu亲和性绑定到cpu。

这样同一个tcp流都在同一个cpu上处理，大幅度提升cpu cache的命中。

如果服务端开启了irqbalance服务，系统会根据cpu的负载来动态的分发网卡中断，因此如果自己指定整个tcp处理路径，需要停止该服务。

因此多核优化的原则主要如下：

相同的数据流在相同的cpu上处理，避免cache bouncing

尽量使用percpu本地变量，避免或减少全局锁的粒度

CPU负载均衡，在保持cpu本地化处理的基础上，避免单核压力过高

RPS/RFS/XPS google patch

RPS（Receive Packet Steering）：数据包被网卡RSS发送到对应接收队列后，

RPS就会选择特定的cpu做协议栈处理， 映射关系可以通过/sys/class/net//queues/rx-/rps_cpus来配置。 但是RPS并不清楚应用程序在哪个cpu上。

RFS（Receive Flow Steering）：RFS是在RPS的基础上， 解决了RPS的问题。 当应用程序调用recvmsg的时候，会记录所在的cpu到hash表中，hash表的key是网卡RSS计算的hash值。 因此下一次数据包来的时候就可以直接发到应用程序所在cpu进行处理。

XPS（Transmit Packet Streering）：xps维护了发送队列和cpu的映射关系。网卡发送队列发送数据包完成后，可以中断到特定的cpu上， 因此可以让更少的cpu竞争该发送队列，减少中断造成的cache miss减少。

可以通过/sys/class/net//queues/tx-/xps_cpus配置映射关系。

内核优化

由于目前的linux发行版本依然存在很多TCP方面的性能问题， 因此优化内核是比较直接且有效的方式。

但是需要对内核上游源码持续跟踪，关注bug和新特性，需要长期维护， 并且未来新版本很可能也会推出类似方面的优化patch。

内核新建连接瓶颈

在tcp三次握手的过程中，syn包连接请求会查找全局的一个listen表，找到后就会和应用程序accept的时候竞争该锁。

每个listen socket都有一个accept队列，三次握手完成后会把连接放到accept队列，等待用户程序accept的时候获取listener自旋锁并出队连接，最后通过VFS虚拟文件系统分配文件描述符后返回。

SO_REUSEPORT和SO_INCOMING_CPU

REUSEPORT: 每个listener只有一个accept队列， reuseport通过多个不同的socket文件描述符 listen在同一个地址端口，增加可以竞争的锁的数量，提升并发度，避免accept锁和惊群，并且内核提供负载均衡能力。

SO_INCOMING_CPU：内核4.4版本提供的socket选项，

如果启用RPS/RFS或者根据网卡的RSS和中段亲和等， 数据包在cpu0上接收， 但是accept()后， 使用在cpu1上的reuseport listener,

accept()后通过调用SO_INCOMING_CPU选项就能得到数据包被处理的cpu， 这时候应用程序做一定的调整，比如说把这个socket分发到绑定到该cpu上的worker进程处理。

这样就不需要通过启用rps/rfs，来发送IPI中断，在协议栈的层次变更处理路线。 尤其在长连接中，应该有较好的性能提升

 getsockopt(fd, SOL_SOCKET, SO_INCOMING_CPU, &cpu, &len);

SO_ATTACH_REUSEPORT_EBPF和SO_ATTACH_REUSEPORT_CBPF

如上述SO_INCOMING_CPU需要应用程序调正处理逻辑， 那有没办法直接在reuseport选择listener的时候直接选择当前协议栈所在cpu上的reuseport listener呢?

通过SO_ATTACH_REUSEPORT_EBPF和SO_ATTACH_REUSEPORT_CBPF选项可以指定自己reuseport算法。

内核4.4 lockless listener

老版本的内核，在每个listener里都有一个request队列，每收到一个syn包后都要锁listener并创建一个新的request插入。 4.4版本在listener之外维护了request，使用tcp的ehash表，这样就大幅度减少了listener锁的竞争。

Fastsocket

Fastsocket是新浪开源的，并在生产环境部署的一个内核优化版本

使用的时候，只需要启动时指定LD_PRELOAD环境变量，使用它的动态库来替换原生socket接口。 容易回滚到原生接口。

基于centos-6.5, kernel 2.6.32版本，(对docker支持不好，高版本内核发行版使用systemd管理服务，不容易降级)

根据官方报告，跟原生centos-6.5相比，提升260%-620%(24核以上)

Fastsocket架构

上图可以很清楚的看到， 它也是利用本文前述的技术原理和多核优化原则。

通过在网卡多队列RSS， 使用flow director或者google的rps/rfs/xps把数据包都发送到应用程序所在的cpu上，应用程序启动时也设置cpu亲和性绑定到特定的cpu上，让相同的数据流都在同一个cpu上处理。

每个cpu维护一份本地的Established表和Local Listen表， 在reuseport的基础上，进一步减少listener锁的竞争。

优化VFS文件系统，因为socket不需要inode和dentry，可以忽略一些需要同步的代码路径。

Fastsocket优化收益

可以看到VFS的优化空间很大，其次多核tcp路径的优化，然后是增加cpu本地listen表。

使用数据面方案-绕过内核协议栈

内核本身不可避免的开销

系统调用，陷入内核态，上下文切换

内核态到用户态的数据拷贝

中断处理

还有诸如不容易调试， 代码比较复杂等等都会增加开发和维护难度。

使用DPDK

DPDK是intel推出的快速的数据包处理框架

通过内核uio机制，使数据包直接dma发送到用户态内存中

因为不走内核协议栈，需要结合其他用户态协议栈一起使用

支持intel网卡，其他网卡支持有限

根据官方数据转发一个包大概80个时钟周期(一次ddr3访问就需要近200个时钟周期)

基于DPDK的应用架构

上图可以看到dpdk应用为每个网卡队列启动了一个线程，每个线程绑定到一个cpu上， 通过内核的uio驱动机制，网卡队列的数据包可以直接发送到用户态的缓存中，然后dpdk线程循环拉取该缓存，之后递交到用户态协议栈处理。

DPDK的内存优化

所有内存资源启动时一次性分配完毕

支持numa， cpu就近分配内存

使用hugepage，减少tlb miss的时候，访问多级页表的开销

在cache line的基础上，支持多通道和内存条rank级并行优化。一个内存通道一般使用64位数据总线，双通道同时工作提供了128位传输能力。Rank是指DIMM上几个内存颗粒共同提供的64位数据，同一条内存上的不同rank因为共享数据总线而不能被同时访问，但内存可以利用交错的片选信号来访问不同rank中数据。

数据。

上图可以看到通过数据包对象位于不同的channel和rank， 使对象并行加载。

支持DPDK的用户态协议栈问题

有mtcp，seastar等等

接口不兼容， 分配的fd描述符不是内核分配的，不能和内核文件接口通用。 比如mtcp实现的epoll就不能加入内核文件描述符。因此大多数开源软件要转到dpdk协议栈接口就有这方面的设计问题。

生产环境稳定性有待验证

因为不走内核了，不支持netstat等工具链

总之做tcp webserver的考虑各方面研发运维成本，目前使用dpdk并不十分合适

DPDK DNS缓存系统

虽然DPDK的tcp协议栈有比较多工作要做，但是目前DPDK在网络监控快速的数据包分旁路阻断， 或者在DNS方面还是有很多公司在跟进。

我们可以利用DPDK来做一个DNS的缓存系统， 实时解析DNS的数据包，其他所有的包或者缓存中未命中的包都通过kni机制重新走内核协议栈。 既利用了DPDK快速处理能力，又避免了DPDK在TCP协议栈方面的坑。

但是写本文的时候kni只支持单队列，需要修改底层模块来进行支持

通过DPDK收到本机DNS请求的包后，解析请求，查询缓存（无阻塞）。

所有非本机DNS查询的数据包或缓存未命中的包，通过DPDK的kni机制，重新走内核协议栈。（会增加一点延时，但是通过缓存的高命中率确保整体的收益非常高）

拥塞控制

拥塞控制是分布式异步算法来共享带宽，它有两部分组成：

TCP：发送窗口=min(rwnd, cwnd)

AQM：网络中间设备调整和反馈拥塞信息，在高吞吐和低延时之间做出平衡，如设备队列满主动丢包等

期望达到一个高吞吐，公平，稳定的带宽利用

传统拥塞算法弊端

慢启动，指数增加（有可能被推迟确认），http/2.0通过减少连接数来避免慢启动，上图经过4个RTT时间cwnd从1个MSS增加到慢启动阈值16

增加到慢启动阈值后，线性增加慢。 在一个RTT时间内收到所有确认只能增加1个MSS

丢包的后阈值减半，重新进入慢启动，空闲一个重传超时RTO后也会重新慢启动(net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle=1), 抖动非常严重

收到3个相同ACK后，会进入快重传阶段，不降低阈值，线性增加

上述算法是把丢包作为拥塞信号，但是丢包不一定拥塞， 比如在无线／移动环境中。 并且经常性的慢启动和降阈值造成的抖动，造成带宽利用率大幅度降低。

如何优化拥塞算法

增加延时作为拥塞反馈信号

建立更好的数学模型， 更快达到网络最大利用率(减少慢启动和线性增加所做的逐步探测网络带宽的过程)。

根据丢包和延时动态计算一个网络的均衡点(在这个点实现了网络利用率的最大化，并且能尽量保证各方的公平性)。 离均衡点越远，拥塞窗口调整越快， 否则越慢。

以上就是FAST TCP的思路。

FAST TCP

FAST TCP首先被Fastsoft公司商业化，后被Akamai收购。

Akamai是全球最大cdn服务商，承载全球15%－30％流量

需要稳定性公平性等多维度测试, 确定经验值的选取

以上可以看到FAST TCP的带宽利用率最高，抖动最少。

Zeta TCP

华夏创新推出的基于传输历史学习的算法

成功案例： 爱奇艺，蓝汛cdn／腾讯视频

适用于网络链路比较差或延迟带宽积比较高的网络环境(导致大量国外vps的客户购买)， 并且需要大部分tcp包在50kb以上的场景， 否则效果更差。

Google BBR

google bbr算法已经被merge到linux 4.9中，并且效果不错，并经过Google大规模测试

主要的缺点就是新版内核的拥塞框架回调点和旧版本有很大区别，并不容易移植到低版本

双边加速

由于内核TCP实现的以上各种问题，所以目前大多数双边加速都是在UDP的基础上，增加应用层的TCP的可靠性机制（确认，重传，按序等等）。

因为客户端和服务端都需要调用该协议SDK， 如果要对现有的软件接入该SDK，基本上需要对软件进行重构和重写, 因此开发成本还是比较大的。