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分类: 嵌入式

2016-05-19 16:40:17

RPS和RFS

  • RPS 全称是 Receive Packet Steering, 这是Google工程师 Tom Herbert ( )提交的内核补丁, 在2.6.35进入Linux内核. 这个patch采用软件模拟的方式,实现了多队列网卡所提供的功能,分散了在多CPU系统上数据接收时的负载, 把软中断分到各个CPU处理,而不需要硬件支持,大大提高了网络性能。
  • RFS 全称是 Receive Flow Steering, 这也是Tom提交的内核补丁,它是用来配合RPS补丁使用的,是RPS补丁的扩展补丁,它把接收的数据包送达应用所在的CPU上,提高cache的命中率。
  • 这两个补丁往往都是一起设置,来达到最好的优化效果, 主要是针对单队列网卡多CPU环境(多队列多重中断的网卡也可以使用该补丁的功能,但多队列多重中断网卡有更好的选择:)

原理

RPS: RPS实现了数据流的hash归类,并把软中断的负载均衡分到各个cpu,实现了类似多队列网卡的功能。由于RPS只是单纯的把同一流的数据包分发给同一个CPU核来处理了,但是有可能出现这样的情况,即给该数据流分发的CPU核和执行处理该数据流的应用程序的CPU核不是同一个:数据包均衡到不同的cpu,这个时候如果应用程序所在的cpu和软中断处理的cpu不是同一个,此时对于cpu cache的影响会很大。那么RFS补丁就是用来确保应用程序处理的cpu跟软中断处理的cpu是同一个,这样就充分利用cpu的cache。


  • 应用RPS之前: 所有数据流被分到某个CPU, 多CPU没有被合理利用, 造成瓶颈

  • 应用RPS之后: 同一流的数据包被分到同个CPU核来处理,但可能出现cpu cache迁跃

  • 应用RPS+RFS之后: 同一流的数据包被分到应用所在的CPU核

必要条件

使用RPS和RFS功能,需要有大于等于2.6.35版本的Linux kernel.

如何判断内核版本?


1
2
$ uname -r
2.6.38-2-686-bigmem

对比测试

类别 测试客户端 测试服务端
型号 BladeCenter HS23p BladeCenter HS23p
CPU Xeon E5-2609 Xeon E5-2630
网卡 Broadcom NetXtreme II BCM5709S Gigabit Ethernet Emulex Corporation OneConnect 10Gb NIC
内核 3.2.0-2-amd64 3.2.0-2-amd64
内存 62GB 66GB
系统 Debian 6.0.4 Debian 6.0.5
超线程
CPU核 4 6
驱动 bnx2 be2net
  • 客户端: netperf
  • 服务端: netserver
  • RPS cpu bitmap测试分类: 0(不开启rps功能), one cpu per queue(每队列绑定到1个CPU核上), all cpus per queue(每队列绑定到所有cpu核上), 不同分类的设置值如下
  1. 0(不开启rps功能)
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_cpus 00000000
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_cpus 00000000
    
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_flow_cnt 0
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_flow_cnt 0
    
    /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries 0
  2. one cpu per queue(每队列绑定到1个CPU核上)
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus 00000001
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_cpus 00000002
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_cpus 00000004
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_cpus 00000008
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_cpus 00000010
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_cpus 00000020
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_cpus 00000040
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_cpus 00000080
    
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_flow_cnt 4096
    
    /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries 32768
  3. all cpus per queue(每队列绑定到所有cpu核上)
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_cpus 000000ff
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_cpus 000000ff
    
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-2/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-3/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-4/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-5/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-6/rps_flow_cnt 4096
    /sys/class/net/eth0/queues/rx-7/rps_flow_cnt 4096
    
    /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries 32768

测试方法: 每种测试类型执行3次,中间睡眠10秒, 每种测试类型分别执行100、500、1500个实例, 每实例测试时间长度为60秒

  • TCP_RR 1 byte: 测试TCP 小数据包 request/response的性能
    1
    netperf -t TCP_RR -H $serverip -c -C -l 60
  • UDP_RR 1 byte: 测试UDP 小数据包 request/response的性能
    1
    netperf -t UDP_RR -H $serverip -c -C -l 60
  • TCP_RR 256 byte: 测试TCP 大数据包 request/response的性能
    1
    netperf -t TCP_RR -H $serverip -c -C -l 60 -- -r256,256
  • UDP_RR 256 byte: 测试UDP 大数据包 request/response的性能
    1
    netperf -t UDP_RR -H $serverip -c -C -l 60 -- -r256,256


TPS测试结果

  • TCP_RR 1 byte小包测试结果

  • TCP_RR 256 byte大包测试结果

  • UDP_RR 1 byte小包测试结果

  • UDP_RR 256 byte大包测试结果

CPU负载变化

在测试过程中,使用mpstat收集各个CPU核的负载变化

  1. 关闭RPS/RFS: 可以看出关闭RPS/RFS时,软中断的负载都在cpu0上,并没有有效的利用多CPU的特性,导致了性能瓶颈
    Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
    Average:     all    3.65    0.00   35.75    0.05    0.01   14.56    0.00    0.00   45.98
    Average:       0    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00    0.00    0.00    0.00
    Average:       1    4.43    0.00   37.76    0.00    0.11   11.49    0.00    0.00   46.20
    Average:       2    5.01    0.00   45.80    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.19
    Average:       3    5.11    0.00   45.07    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   49.82
    Average:       4    3.52    0.00   40.38    0.14    0.00    0.00    0.00    0.00   55.96
    Average:       5    3.85    0.00   39.91    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   56.24
    Average:       6    3.62    0.00   40.48    0.14    0.00    0.00    0.00    0.00   55.76
    Average:       7    3.87    0.00   38.86    0.11    0.00    0.00    0.00    0.00   57.16
  2. 每队列关联到一个CPU TCP_RR: 可以看出软中断负载已经能分散到各个CPU核上,有效利用了多CPU的特性,大大提高了系统的网络性能
    Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
    Average:     all    5.58    0.00   59.84    0.01    0.00   22.71    0.00    0.00   11.86
    Average:       0    2.16    0.00   20.85    0.00    0.04   72.03    0.00    0.00    4.93
    Average:       1    4.68    0.00   46.27    0.00    0.00   42.73    0.00    0.00    6.32
    Average:       2    6.76    0.00   63.79    0.00    0.00   11.03    0.00    0.00   18.42
    Average:       3    6.61    0.00   65.71    0.00    0.00   11.51    0.00    0.00   16.17
    Average:       4    5.94    0.00   67.83    0.07    0.00   11.59    0.00    0.00   14.58
    Average:       5    5.99    0.00   69.42    0.04    0.00   12.54    0.00    0.00   12.01
    Average:       6    5.94    0.00   69.41    0.00    0.00   12.86    0.00    0.00   11.78
    Average:       7    6.13    0.00   69.61    0.00    0.00   14.48    0.00    0.00    9.77
  3. 每队列关联到一个CPU UDP_RR: CPU负载未能均衡的分布到各个CPU, 这是由于网卡hash计算在UDP包上的不足, 详细请见本文后记部分
    Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
    Average:     all    3.01    0.00   29.84    0.07    0.01   13.35    0.00    0.00   53.71
    Average:       0    0.00    0.00    0.08    0.00    0.00   90.01    0.00    0.00    9.91
    Average:       1    3.82    0.00   32.87    0.00    0.05   12.81    0.00    0.00   50.46
    Average:       2    4.84    0.00   37.53    0.00    0.00    0.14    0.00    0.00   57.49
    Average:       3    4.90    0.00   37.92    0.00    0.00    0.16    0.00    0.00   57.02
    Average:       4    2.57    0.00   32.72    0.20    0.00    0.09    0.00    0.00   64.42
    Average:       5    2.66    0.00   33.54    0.11    0.00    0.08    0.00    0.00   63.60
    Average:       6    2.75    0.00   32.81    0.09    0.00    0.06    0.00    0.00   64.30
    Average:       7    2.71    0.00   32.66    0.17    0.00    0.06    0.00    0.00   64.40
  4. 每队列关联到所有CPU: 可以看出软中断负载已经能分散到各个CPU核上,有效利用了多CPU的特性,大大提高了系统的网络性能
    Average:     CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest   %idle
    Average:     all    5.39    0.00   59.97    0.00    0.00   22.57    0.00    0.00   12.06
    Average:       0    1.46    0.00   21.83    0.04    0.00   72.08    0.00    0.00    4.59
    Average:       1    4.45    0.00   46.40    0.00    0.04   43.39    0.00    0.00    5.72
    Average:       2    6.84    0.00   65.62    0.00    0.00   11.39    0.00    0.00   16.15
    Average:       3    6.71    0.00   67.13    0.00    0.00   12.07    0.00    0.00   14.09
    Average:       4    5.73    0.00   66.97    0.00    0.00   10.71    0.00    0.00   16.58
    Average:       5    5.74    0.00   68.57    0.00    0.00   13.02    0.00    0.00   12.67
    Average:       6    5.79    0.00   69.27    0.00    0.00   12.31    0.00    0.00   12.63
    Average:       7    5.96    0.00   68.98    0.00    0.00   12.00    0.00    0.00   13.06

结果分析

以下结果只是针对测试服务器特定硬件及系统的数据,在不同测试对象的RPS/RFS测试结果可能有不同的表现

TCP性能:

  • 在没有打开RPS/RFS的情况下,随着进程数的增加,TCP tps性能并明显没有提升,在184~188k之间。
  • 打开RPS/RFS之后,随着RPS导致软中断被分配到所有CPU上和RFS增加的cache命中, 小数据包(1字节)及大数据包(256字节,相对小数据包而言, 而不是实际应用中的大数据包)的tps性能都有显著提升
  • 100个进程提升40%的性能(两种RPS/RFS设置的性能结果一致), cpu负载升高40%
  • 500个进程提升70%的性能(两种RPS/RFS设置的性能结果一致), cpu负载升高62%
  • 1500个进程提升75%的性能(两种RPS/RFS设置的性能结果一致), cpu负载升高77%



UDP性能:

  • 在没有打开RPS/RFS的情况下,随着进程数的增加,UDP tps性能并明显没有提升,在226~235k之间。
  • 打开RPS/RFS之后,,随着RPS导致软中断被分配到所有CPU上和RFS增加的cache命中, 小数据包(1字节)及大数据包(256字节,相对小数据包而言, 而不是实际应用中的大数据包)的TPS性能, 在每队列关联到所有CPU的情况下有显著提升, 而每队列关联到一个CPU后反倒是导致了UDP tps性能下降1% (这是bnx2网卡不支持UDP port hash及此次测试的局限性造成的结果, 详细分析见: 后记)
  • 每队列关联到所有CPU的情况下, 在100个进程时小包提升40%的性能, cpu负载升高60%; 大包提升33%, cpu负载升高47%
  • 每队列关联到所有CPU的情况下, 在500个进程提小包提升62%的性能, cpu负载升高71%; 大包提升60%, cpu负载升高65%
  • 每队列关联到所有CPU的情况下, 在1500个进程提升65%的性能, cpu负载升高75%; 大包提升64%, cpu负载升高74%

后记

UDP在每队列绑定到一个CPU时性能下降,而绑定到所有CPU时,却有性能提升,这一问题涉及到几个因素,当这几个因素凑一起时,导致了这种奇特的表现。

  • 此次测试的局限性:本次测试是1对1的网络测试,产生的数据包的IP地址都是相同的
  • bnx2网卡在RSS hash上,不支持UDP Port,也就是说,网卡在对TCP数据流进行队列选择时的hash包含了ip和port, 而在UDP上的hash, 只有IP地址,导致了本次测试(上面的局限性影响)的UDP数据包的hash结果都是一样的,数据包被转送到同一条队列。
  • 单单上面两个因素,还无法表现出UDP在每队列绑定到一个CPU时性能下降,而绑定到所有CPU时,却有性能提升的现象。 因为RPS/RFS本身也有hash计算,也就是进入队列后的数据包,还需要经过RPS/RFS的hash计算(这里的hash支持udp port), 然后进行第二次数据包转送选择;如果每队列绑定到一个CPU, 系统直接跳过第二次hash计算,数据包直接分配到该队列关联的CPU处理,也就导致了在第一次hash计算后被错误转送到某一队列的UDP数据包,将直接送到cpu处理,导致了性能的下降; 而如果是每队列绑定到所有CPU, 那么进入队列后的数据包会在第二次hash时被重新分配,修正了第一次hash的错误选择。

相关对比测试

1. SMP IRQ affinity: 

参考资料


引用:
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