如何基于 Cilium 和 eBPF 打造可感知微服务的 Linux?


【编者的话】本文内容来自 2019 年的一个技术分享 How to Make Linux Microservice-Aware with Cilium and eBPF,作者是 Cilium 项目的创始人和核心开发者,演讲为英文。本文翻译了演讲的技术性内容,其他少部分非技术内容(例如部分开场白)已略过。如有疑 问,请观看原视频。注意,链接页面的英文讲稿很可能是语音识别出来的,其中包含一些错误,会影响对内容的理解,所以还是建议观看原视频。以下是译文。
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今天在这里给大家介绍 BPF(Berkeley Packet Filter),以及如何基于 BPF 将 Linux 打 造成一个可感知微服务的操作系统。
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我有什么资格谈论这些内容?

过去 15 年我一直都在从事 Linux 内核开发。其中有 10 年左右,我的主要关注点是网络和安全子系统。我参与编写了可能是世界上最大的单体应用(Linux Kernel),现在有 12 million 行源代码。我参与过所有的网络子系统 、一些用户空间安全组件、Netlink、iptables 等等的开发。

过去的 2 年,我创建了 Cilium 项目,之后又联合创立了一个公司在背后支持 Cilium。
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在这次分享中,我将讨论以下内容:

应用运行方式的演进

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最早的时代是单任务时代。每个进程拥有对机器的所有权限。我对这个时代没什么了解, 我还是太年轻了。

然后多任务时代,多个 CPU 分给不同进程使用,开始有了 MMU、虚拟内存等概念。Linux 就是从这个时候开始起飞的。你需要运行一个 Linux 发行版,管理应用的依赖。一个服务器上所有的应用会共享一些库,你需要确保库的版本的正确性。多任务时代还是在物理服务器上跑应用的。

再之后,我们就进入了虚拟化时代。突然间,所有的东西都开始跑在虚拟机内部。我们将应用和操作系统打包到一起,基本上,每个应用都可以跑在不同的操作系统上,而你可以将这 些应用运行在同一台物理服务器(宿主机)上。然后我们开始虚拟硬件,很多名词前面都开始加上 “虚拟”(“v”),例如虚拟交换机、虚拟网桥、虚拟设备。 所有东西都变成了软件定义的。本质上,这些都是以前硬件上的功能,我们用软件重做了 一遍,运行在虚拟机内部。

现在,我们正在进入微服务和容器时代。本质上,我们正在重新回到将应用跑在宿主机上的时代:我们将不同应用直接跑在宿主机操作系统上,不再是每个应用一个虚拟机。这些应用需要通过宿主机操作系统、容器、Namespace等进行隔离和资源管理,后面会介绍这些内容。

这对操作系统需要提供什么功能产生了巨大的影响。不再是“喔,我需要将网络包转发给 这个虚拟机。我需要做一些防火墙工作”。我们真正需要考虑的是应用。同样的,这是一个 巨大的转变。这和单任务到多任务的转变还不一样。突然间,我们开始有一些只会持续几 十秒的应用,这导致完全不同的需求。另外,还有多租户系统,以及其他非常不同的场景。

微服务时代 Linux 内核的问题

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在这种情况下,Linux 内核有哪些问题?显然,它不是为这个时代设计的。

问题一:抽象

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软件开发者都喜欢抽象。上面这张图只是网络相关的抽象,但它清楚地展示了 Linux 内核里 的抽象长什么样子。如果我们想用 Netfilter 做包过滤,那就必须要经过 socket 和 TCP协议栈。而如果从网卡往上看的话,包得经过网络设备抽象层、流量整形(Traffic shaping)、以太网层、IP 层等等才能到达应用。上下都需要经历协议栈。

这种抽象会带来几方面好处:
  1. 用户空间 API 强兼容性:例如,20 年前编译的可执行文件现在仍然能工作。这太神奇了,非常伟大
  2. 使大部分内核代码不依赖硬件:我已经(作为内核开发者)工作 15 年了,但从来没写过一个驱动程序。我对硬件所知甚少(have no clue about hardware),但我写过很多底层代码(low level code),例如 IP、路由和防火墙相关的。对于真实的硬件, 我几乎没有什么了解


抽象带来的坏处:
  1. 巨大的性能开销(massive performance overhead):接下来我们会看到为什么会 有这些性能开销,以及如何解决这个问题
  2. 很难绕过(bypass)这些层:虽然有一些场景可以做到 bypass,但大部分都是 bypass 不掉的


问题二:每个子系统都有自己的 API

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这张图展示的是网络相关的(子系统),但对于存储和其他系统,问题都是类似的。我在图中列出了对这些子系统进行操作所需的工具。例如:
  • 配置以太网驱动或者网络设备需要使用 ethtool 命令
  • 配置路由使用 IP 命令
  • 配置过滤使用 seccom 命令
  • 配置 IP 防火墙使用 iptables 命令,但如果你使用的是 raw sockets,那有很多地方都 会 bypass,因此这并不是一个完整的防火墙
  • 配置流量整形使用 tc 命令
  • 抓包使用 tcpdump 命令,但同样的,它并没有展示出全部信息,因为它只关注了一层
  • 如果有虚拟交换机,那使用 brctl 或 ovsctl


所以我们看到,每个子系统都有自己的 API,这意味着如果要自动化这些东西,必须单独的 使用这些工具。有一些工具这样做了,但这种方式意味着我们需要了解其中的每一层。

问题三:开发过程

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如果你需要改动 Linux 内核,那这项工作将是非常困难的。

但是,先来看一些好的方面。Linux 内核是开放和透明的,任何人都可以看到其他任何人的 改动,而且它的代码质量非常高。另 外,Linux 内核非常稳定,可能是目前最稳定的系统,而且获取它非常方便。一旦你将自己的改动合并到内核,每个使用内核的人都会用到你的改动,这几乎完全是厂商无关的( vendor-neutral)。

不好的方面:不好的方面太多了。

首先,内核是非常,非常难改。通常需要大喊大叫(Shouting is involved)。 但这种状况也正在明显地改善。Linux 内核是一个非常庞大和复 杂的代码库,包含 12 million 行 C 和其他语言代码,其中一些代码已经 30 多岁高龄了 。向 upstream 提交代码很难,需要达成共识。如果你有特殊的使用场景,而且没有发现其他人认同你的观点,那你的代码是无法合并进内核的。在这种情况下,你只能 fork 一份内核,维护自己的 包含 12 million 行代码的内核分支。

视所使用的 Linux 内核发行版的不同,其他用户可 能得几年之后才能用到某个改动。一些人还在运行 10 年前的内核。

最大的问题可能是,每个人都在维护自己的内核 fork,很多时候涉及到上千个 patch 需要 backport。如果你运行的是 Android,那你运行的是 Linux,具体的说是 Android Linux。 如果你在运行 Rail,那你运行的是 Linux,具体的说是有 4 万个 patch 的 Linux。它们和上游的 Linux 还是不太一样的,而只是上游的一个 fork。因此,大家都在运行自己的 Linux。

问题四:Linux 感知不到容器

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这也许是最严重的问题:事实上内核感知不到容器的存在。

内核知道的是:
  • 进程和线程
  • Cgroups
  • Namespace
  • IP 地址和端口号
  • 系统调用和 SELinux 上下文


Cgroups 是一个逻辑结构,你可以将进程关联到一个 group,然后指定这个 group 的资源限制,例如可以使用的 CPU、内存、IOPS 等等。

Namespace 是一种隔离技术,例如给一个 group 的进程指定 Namespace 限制一个虚拟地址空间,使它们只能看到这个 Namespace 的进程。网络 Namespace 的网络设备只能看到这个 Namespace 内的网络设备。

内核知道 IP 地址和系统调用。因此应用发起系统调用时,内核可以对它进行跟踪和过滤。 内核还知道 SELinux 上下文,因此有过滤网络安全相关的功能,例如控制进程是否/如何与 其他进程通信。听起来很有用。

这些都是多任务时代(multitasking age)的基石。

内核不知道的是:
  • 容器或 Kubernetes Pod
  • 暴露(到宿主机外面)的需求
  • 容器/Pod 之间的 API 调用
  • Service Mesh


内核无法感知(作为一个整体的)容器。

你可以在 cgroup 文件中找到容器 ID,但内核本身并不理解一个容器是什么。它只能看到 Cgroups 里面的 Namespace。

内核理解应用是否需要暴露给外部。在多任务时代,内核其实知道一个应用绑定了哪个 IP 和 port,以及是否对外暴露。例如如果一个 Web Server 运行在 Localhost 的 80 端口,内核就理解它不应该被暴露到外部。在容器时代,内核已经不清楚什么应该被暴露, 什么不应该被暴露了。

另外一个大问题:以前通过 IPC 或 Linux domain socket pipe 方式的通信,现在换成 REST、GRPC 等方式了。内核无法感知到后者。内核知道的仅仅是网络包、端口号等, 内核会知道:“嘿,这里有一个进程,它监听在 80 端口,运行在自己的 Namespace 内。” 除此之外的(更上层)东西,内核就不知道了,例如跑在这个端口上的是什么服务。 在之前,内核还知道这是一个正在通过 IPC 和其他进程通信的进程,这种情况是简单的进程到进程、服务到服务通信。而 Service Mesh —— 我不知道在座有多少人正在关注 Service Mesh —— 内核无法感知到 Service Mesh。很多东西都是内核不知道的。

解决办法

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面对这种情况,我们该怎么办呢?有几种解决方式。

第一种方式,针对第一个问题(内核实现的抽象和分层问题),我们可以给用户空间程序访问硬件的权限,完全绕过内核。我是认真的(I mean it will be fine),内核可以处理好这些事情。应用可能也知道如何使用硬件。这类用户空间程序包括 DMA、DPDK 及类似框架。

第二种解决方式:Unikernel。Linus 错了,每个应用应该自带它们自己的操作系统, 这完全可行(definitely feasible)。这类例子也很多,包括 ClickOS、MirageOS、 Rumprun 等等。每个应用自带自己的操作系统,而不是共享同一个操作系统。

第三种方式:将操作系统上移到用户空间。gVisor 是一个例子,已经好多年了。我们可以将操作系统的大部分功能都跑在用户空间,只将最小的子集跑在内核空间,处理硬件等相关的事情。这样对于很多网络和存储问题,我们就不需要和内核社区协商了(直接在 用户空间自己改)。这个想法非常棒,但是,代价是性能会有非常大的(massive)下降。

最后,我们还有一种解决方式:从头来过,重写一切(rewrite everything)。显然, 这也是一种办法。我相信今天晚些时候 Brian 会分享如何用 Rust 重写一切(高级黑 !)。我认为重写一切是非常大的一项工程,因此我去 Google 了一下重写 Linux 内核需要多少预算,这是给出的数字:$1,372,340,206。我不清楚计算所用的工资水平跟现在比是 否已经过时,但我们已经看出来:重写 Linux 内核基本上是不可行的。

BPF 是什么?

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BPF 是一个解决所有这些问题的方案。那什么是 BPF?

BPF 是 Linux 内核中的一个高性能沙盒虚拟机(sandbox virtual machine),它将内核变成了可编程的(programmable)。它由我们团队和 Facebook 的一些工程师维护,另外还有很多 Google、RedHat、Netflix、Netronome 等工程师协助。BPF 生成的代码如上图所示,这使得开发者可以对内核进行编程(program the Linux Kernel),我们接下来会看到这是如何工作的。
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要理解 BPF 首先要意识到:Linux 内核本质上是事件驱动的。

在图中最上面,有进程进行系统调用,它们会连接到其他应用,写数据到磁盘,读写 socket,请求定时器等等。这些都是事件驱动的。这些过程都是系统调用。

在图最下面,是硬件层。这些可以是真实的硬件,也可以是虚拟的硬件,它们会处理中断事件,例如:“嗨,我收到了一个网络包”,“嗨,你在这个设备上请求的数据现在可以读了”, 等等。因此,内核所作的一切事情都是事件驱动的。

在图中间,是 12 million 行巨型单体应用(Linux Kernel)的代码,这些代码处理各种事件。
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BPF 给我们提供了在事件发生时运行指定的 BPF 程序的能力。

例如,我们可以在以下事件发生时运行我们的 BPF 程序:
  • 应用发起 read/write/connect 等系统调用
  • TCP 发生重传
  • 网络包达到网卡


因此,BPF 允许我们在内核实现这些逻辑,当发生特定的内核事件时做相应的处理。对所有的内核函数,可以通过 kprobes 做这些事情。也可以对 tracepoints 做这些事情。这些都是定义良好的、稳定的函数(名)。我们甚至可以对用户空间函数做这些,使用 Uprobe。这样当用户空间应用调用到这些函数时,我们就可以通过 Uprobe 和 BPF 程序捕 获。这就是那些基于 BPF 实现的 profiling 和 tracing 工具的工作原理。我们在系统调用、 网络设备、socket 层交互甚至网卡驱动层(通过 DMA)等地方调用 BPF 程序,而且内核里的可 attach 点越来越多。
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BPF 程序之间可以通信,它们可以使用 BPF maps 保存状态信息。

BPF maps 数据可以通过 BPF 程序访问,也可以从用户空间访问。因此可以在 BPF 程序中向 BPF maps 写数据,然后从用户空间读取,例如导出一些采集数据。或者,可以将配置信息写入 maps,然后从 BPF 程序读取配置。

BPF maps 支持哈希表、数组、LRU、Ring Buffer、Stack trace、LPM 等等。其中一些支持 per-CPU variant,性能更高。
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可以调用 BPF 辅助函数。例如 BPF 程序本身不知道如何操作一个网络包,而我们可以通过调用 helper 函数实现。这些 helper 函数都是稳定的 API。这使得 BPF 程序可以通过 Linux 内核理解的、已有的功能来和内核交互。
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我们可以做尾调用(tail call);可以从一个程序调用另一个程序;可以实现逻辑程序链 (chains of logical programs),基于此可以实现函数调用。这使得可以构建一个小程序 ,按顺序依次调用他们。
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我们有一个 JIT (Just-In-Time)编译器。当加载通用的、CPU 无关的字节码之后,内核会接管,验证它的合法性,然后将它编译成 CPU 相关的代码,例如 x86。可以看到目前支持的 CPU 类型,目前主要支持的是 64 位 CPU。
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BPF 的贡献者有哪些?以上是目前的列表,这个列表还在增长,这里展示的仅仅是 TOP 10。 这是过去两年给 BPF 内核侧贡献过代码的开发者。Daniel 和 Alexei 目前共同维护 BPF。 然后有来自 Facebook、Reddit、Netronome 等公司的贡献者。我印象中大概有 186 位。 BPF 是目前内核最活跃的子系统之一。
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谁在使用 BPF?用来做什么?这个领域正在发生革命性的变化,但目前大家看到的还比较少 。

Use case 1:Facebook

Facebook 用 BPF 重写了他们的大部分基础设施。

11 月 12 号的 BPF 峰会上,他们会介绍 Facebook 如何用 BPF 替换了 iptables 和 network filter。这个分享肯定会在线直播的。如果你对此感兴趣,到时可以在线收听。他们会提供大量的细节和性能数据。Facebook 基本上已经将他们的负载均衡器从 IPVS 换成了 BPF。他们已经将 BPF 用在流量优化(traffic optimization),在分享中,它们也将会介绍他们在网络安全方面的工作。

Use case 2:Google

Google 已经开始用 BPF 做 profiling,找出在分布式系统中应用消耗多少 CPU。而且,他 们也开始将 BPF 的使用范围扩展到流量优化和网络安全。

Use case 3:Redhat

Redhat 正在开发一个叫 bpffilter 的上游项目,将来会替换掉内核里的 iptables,也就是说,内核里基于 iptables做包过滤的功能,以后都会用 BPF 替换。另外还有一些论文 和项目,关于 XDP 和 BPF+NFV的场景。

Use case 4:Netflix

如果你听说过 DPF,那你估计是看过 Brendan Gregg 的分享。他介绍了如何在大规模生产 环境中使用 BPF 定位 CPU 消耗问题,这个问题用传统方式是很难做的,需要特别轻量级的工具。他基于 BPF 采集信息然后画出所谓的火焰图(flame graphs),帮助定位性能问题。最近他开源了一个 BPF trace 的项目,可以帮助排查性能问题。

另外还有大量的与 BPF 相关的项目。

BPF 程序长什么样?

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以上是一个(至少对我来说)简单的 BPF 程序。

BPF 程序使用高级语言编写,例如 C 语言。以上这个例子中,每次系统调用返回时,就会执行这个 BPF 程序。程序会获取进程的 PID 和程序名,将信息送到用户空间。这样你就可以监控你的系统。非常非常简单的例子,但这就是基于 BPF 的 profiling 和 monitoring 系统的工作原理。

Cilium 是什么?

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以上就是关于 BPF 的介绍,非常的底层,那么,必须得了解所有这些细节才能使用 BPF 吗 ?不,这就是我们创建 Cilium 项目的原因。

Cilium 是一个开源项目,目标是为微服务环境提供网络、负载均衡、安全功能,主要定位是容器平台。这个项目本身并不需要容器环境,但目前我们提供的是容器化的安装方式。 Cilium 基于 BPF。

目标

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首先是让 BPF 更易上手使用(approachable)。BPF 本身很神奇、灵活、性能非常高,但对内核不了解的话,要使用起来非常困难。而毫无疑问,大部分人并不想自己写 BPF 程序 ,但想利用 BPF 来完成一些事情。因此,我们需要自动化 BPF 代码生成、自动化 BPF 管理等等。这是第一个目标。

第二个目标是利用 BPF 的灵活性使内核感知到 Cloud Native 应用,我们后面会详细展开 。

第三个目标是安全,通过 BPF 使内核能够感知到 API 层。内核能够理解:“嗨,你有两个应用互相通信,它们之间调用了哪些 API?”使内核能够为 API 调用提供安全保障。构建一个基于身份认证(identity-based)机制使服务通信更安全。因此不同于以前简单的 IP + Port 过滤,现在内核可以理解什么是一个微服务,微服务的 labels 有哪些,这个微服务的安全性是怎么样的。

进程级别的上下文 enforcement。利用 BPF 的强大功能使内核理解一个可执行文件是什么,一个容器里的进程正在进行什么 API 调用。这非常有用。例如,大家都知道 kubectl exec 可以到一个容器里去执行命令,但是,谁来保证这个通信过程的安全?显然不是服务自身。 那你如何保证这个通信过程的安全呢,保证命令不会发送到错误的地方?

最后一点就是 BPF 的性能。

Cilium Use Cases

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首先我们提供了 CNI 和 CNM Plugin,你可以使用 Cilium 作为容器的网络方案。 支持 IPv4/IPv6、NAT46、负载均衡等等。

我们提供了微服务安全(microservice security),基于 identity 做安全,而不是传统的基于 IP 和端口。我们给服务指定 identity,允许基于 service label 定义安全策略。例如允许我的前端和后端通信,我们是在网络层做这种策略的。我们有增强的 API 安全支持,例如允许部分 REST API 调用,或者只允许访问 Kafka 集群,并且只能生产或消费特定的 topic 等等。

我们有 DNS 服务器策略。下一个版本会支持 SSL。
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最后是 Service Mesh 的加速。这里我介绍的稍微详细一点,因为我感觉这是很多人感兴趣的地方。

上面左边这张图就是 Service Mesh 中常见的两个服务通信的场景。两个服务并不是直接和彼此通信,而是通过各自的 sidecar。看起来非常简单和简洁。

右边是它实际的、在数据传输层的样子。服务出来的请求经过协议栈和 iptables 规则进入到 sidecar 的监听 socket,这个 TCP 连接到这里就是终点了。sidecar 会将请求收进来,检查 HTTP 头和其他一些信息,做一些它自己的处理,然后再将请求发送出去。这个过程并不高效。加上这一层 sidecar 会有 10x 的性能损失。这并不是 sidecar 本身的性能造成的(我这里放的图是 Envoy,已经很高效了),而是 sidecar 代理的工作方式造成的。
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这里为什么要使用 TCP?TCP 是为有质量差、有丢包的网络设计的。如果服务和 sidecar 永远都是在一台宿主机内部,我们为什么还要用 TCP?

我们可以绕过 TCP,将两个 socket 以短路方式连接到一起。如果服务和 sidecar 永远在一台宿主机上,我们可以直接在两个 socket 之间拷贝数据。我们实际测量,如果以 RPS (每分钟请求数)衡量,性能可以 3x ~ 4x。因此,这就是 Cilium 和 BPF 使 Linux 内核可感知微服务的一个例子。Cilium/BPF 的目的就是为服务化时代提供便利和所需的功 能。
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其他一些 BPF 相关的项目。
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原文链接:How to Make Linux Microservice-Aware with Cilium and eBPF

译文链接:如何基于 Cilium 和 eBPF 打造可感知微服务的 Linux

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