Kubernetes 中的 eBPF

BPF

BPF (Berkeley Packet Filter) 最早是用在 tcpdump 里面的，比如 tcpdump tcp and dst port 80 这样的过滤规则会单独复制 tcp 协议并且目的端口是 80 的包到用户态。整个实现是基于内核中的一个虚拟机来实现的，通过翻译 BPF 规则到字节码运行到内核中的虚拟机当中。最早的论文是这篇，这篇论文我大概翻了一下，主要讲的是原本的基于栈的过滤太重了，而 BPF 是一套能充分利用 CPU 寄存器，动态注册 filter 的虚拟机实现，相对于基于内存的实现更高效，不过那个时候的内存比较小才几十兆。bpf 会从链路层复制 pakcet 并根据 filter 的规则选择抛弃或者复制，字节码是这样的，具体语法就不介绍了，一般也不会去直接写这些字节码，然后通过内核中实现的一个虚拟机翻译这些字节码，注册过滤规则，这样不修改内核的虚拟机也能实现很多功能。

在 Linux 中对应的 API 是

socket(SOCK_RAW) bind(iface) setsockopt(SO_ATTACH_FILTER)

下面是一个低层级的 demo，首先 ethernet header 的十二个字节记录了 ip 的协议，ip 的第9个字节记录 tcp 的协议，如果协议编号不匹配都跳到最后 reject，然后在到 tcp 的第二个字节是 port 看看是不是 80，都满足的话就 accept。

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <net/if.h> #include <net/ethernet.h> #include <netinet/in.h> #include <netinet/ip.h> #include <arpa/inet.h> #include <netpacket/packet.h> #include <linux/filter.h> #define OP_LDH (BPF_LD | BPF_H | BPF_ABS) #define OP_LDB (BPF_LD | BPF_B | BPF_ABS) #define OP_JEQ (BPF_JMP | BPF_JEQ | BPF_K) #define OP_RET (BPF_RET | BPF_K) // Filter TCP segments to port 80 static struct sock_filter bpfcode[8] = { { OP_LDH, 0, 0, 12 }, // ldh [12]  { OP_JEQ, 0, 5, ETH_P_IP }, // jeq #0x800, L2, L8  { OP_LDB, 0, 0, 23 }, // ldb [23] # 14 bytes of ethernet header + 9 bytes in IP header until the protocol  { OP_JEQ, 0, 3, IPPROTO_TCP }, // jeq #0x6, L4, L8  { OP_LDH, 0, 0, 36 }, // ldh [36] # 14 bytes of ethernet header + 20 bytes of IP header (we assume no options) + 2 bytes of offset until the port  { OP_JEQ, 0, 1, 80 }, // jeq #0x50, L6, L8  { OP_RET, 0, 0, -1, }, // ret #0xffffffff # (accept)  { OP_RET, 0, 0, 0 }, // ret #0x0 # (reject)  }; int main(int argc, char **argv) { int sock; int n; char buf[2000]; struct sockaddr_ll addr; struct packet_mreq mreq; struct iphdr *ip; char saddr_str[INET_ADDRSTRLEN], daddr_str[INET_ADDRSTRLEN]; char *proto_str; char *name; struct sock_fprog bpf = { 8, bpfcode }; if (argc != 2) { printf("Usage: %s ifname\n", argv[0]); return 1; } name = argv[1]; sock = socket(AF_PACKET, SOCK_RAW, htons(ETH_P_ALL)); if (sock < 0) { perror("socket"); return 1; } memset(&addr, 0, sizeof(addr)); addr.sll_ifindex = if_nametoindex(name); addr.sll_family = AF_PACKET; addr.sll_protocol = htons(ETH_P_ALL); if (bind(sock, (struct sockaddr *) &addr, sizeof(addr))) { perror("bind"); return 1; } if (setsockopt(sock, SOL_SOCKET, SO_ATTACH_FILTER, &bpf, sizeof(bpf))) { perror("setsockopt ATTACH_FILTER"); return 1; } memset(&mreq, 0, sizeof(mreq)); mreq.mr_type = PACKET_MR_PROMISC; mreq.mr_ifindex = if_nametoindex(name); if (setsockopt(sock, SOL_PACKET, PACKET_ADD_MEMBERSHIP, (char *)&mreq, sizeof(mreq))) { perror("setsockopt MR_PROMISC"); return 1; } for (;;) { n = recv(sock, buf, sizeof(buf), 0); if (n < 1) { perror("recv"); return 0; } ip = (struct iphdr *)(buf + sizeof(struct ether_header)); inet_ntop(AF_INET, &ip->saddr, saddr_str, sizeof(saddr_str)); inet_ntop(AF_INET, &ip->daddr, daddr_str, sizeof(daddr_str)); switch (ip->protocol) { #define PTOSTR(_p,_str) \ case _p: proto_str = _str; break PTOSTR(IPPROTO_ICMP, "icmp"); PTOSTR(IPPROTO_TCP, "tcp"); PTOSTR(IPPROTO_UDP, "udp"); default: proto_str = ""; break; } printf("IPv%d proto=%d(%s) src=%s dst=%s\n", ip->version, ip->protocol, proto_str, saddr_str, daddr_str); } return 0; }

执行 curl “http://www.baidu.com”，结果如下：

sudo ./filter ens3 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244 IPv4 proto=6(tcp) src=172.31.3.210 dst=220.181.112.244

这些低级别的操作都封装在了 libpcap 里面，一般不太会自己这么写。

eBPF

eBPF 是 extended BPF 具有更强大的功能。老的 BPF 现在叫 cBPF (classic BPF)。

首先是字节码的指令集更加丰富了，并且现在有了 64 位的寄存器（相较于上古时期的 32 位的CPU），有了 JIT mapping 技术和 LLVM 的后端。JIT 指的的是 Just In Time，实时编译。

一般的 ePBF 的工作流是编写一个 C 的子集（比如没有循环），通过 LLVM 编译到字节码，然成生成 ELF 文件，然后 JIT 编译进内核。

eBPF 一个最重要的功能是可以做到动态跟踪（dynamic tracing），可以不修改程序直接监控一个正在运行的进程。

在 eBPF 之前

在 ebpf 之前，为了实现同样的功能，要在执行的指令中嵌入 hook，并且支持跳到 inspect 函数，然后再恢复执行，这个流程和 debugger 非常相似，这是用 kprobe 来实现，kprobe 是 2007 年引入内核的。比如下面的例子，把 Instruction 3 改成跳转指令，然后再执行 Instruction 3，然后再跳转回去。

使用 kprobe 需要通过编译 kernel module 注册到内核当中，非常麻烦，等于是直接动内核的代码很容易引起内核 panic，而且每个内核版本都不一样，函数符号和位移是有区别的，对每个版本的内核都要编译一个对应的版本的 module。为了解决这个问题引入了一些静态的稳定的 trace point，不会因为版本而改变的地方可以插入 kprobe，但这样就限制了 kprobe 可以探测的范围。

有了 eBPF

有了 eBPF，就可以将用户态的程序插入到内核中，不用编写内核模块了，但是问题并没有改善，内核版本带来的问题还是没有解决。

eBPF 的 kprobe 一种方式时候 mapping，映射 kprobe 的数据到用户态程序，比如发包数，然后用户态程序定期检查这个映射进行统计。

另一种方式是 event (perf_events)，如果 kprobe 向用户态程序发送事件来进行统计，这样不同轮询，直接异步计算就可以。

低级别的 API，这个只有 Linux 有

bpf() 系统调用 BPF_PROG_LOAD 加载 BPF 字节码 BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER BPF_PROG_TYPE_KPROBE BPF_MAP_* map 映射到 BPF 当中

perf_event_open() + ioctl(PERF_EVENT_IOC_SET_BPF)

高级别的接口是 bcc（BPFcompiler collection），转换 c 到 LLVM-epbf 后端，并且前端是 python 的。可以实现动态加载 eBPF 字节码到内核中。

weave scope 就是用 bcc 实现的 HTTP stats 的统计。

在这里可以看到程序的主体，这里 hook 了内核函数 skb_copy_datagram_iter，这个函数有一个 tracepoint trace_skb_copy_datagram_iovec。在内核代码里面对应的是下面这段。

/** * skb_copy_datagram_iter - Copy a datagram to an iovec iterator. * @skb: buffer to copy * @offset: offset in the buffer to start copying from * @to: iovec iterator to copy to * @len: amount of data to copy from buffer to iovec */ int skb_copy_datagram_iter(const struct sk_buff *skb, int offset, struct iov_iter *to, int len) { int start = skb_headlen(skb); int i, copy = start - offset, start_off = offset, n; struct sk_buff *frag_iter; trace_skb_copy_datagram_iovec(skb, len);

这里对这个 hook 注册了程序，具体的代码就不展示了，主要是根据协议统计这个 HTTP 的大小，方法等信息。

/* skb_copy_datagram_iter() (Kernels >= 3.19) is in charge of copying socket * buffers from kernel to userspace. * * skb_copy_datagram_iter() has an associated tracepoint * (trace_skb_copy_datagram_iovec), which would be more stable than a kprobe but * it lacks the offset argument. */ int kprobe__skb_copy_datagram_iter(struct pt_regs *ctx, const struct sk_buff *skb, int offset, void *unused_iovec, int len) {

比如判断 method 是不是 DELETE 的是实现就比较蠢，是因为 eBPF 不支持循环，只能这么实现才能把 c 代码翻译成字节码。

case 'D': if ((data[1] != 'E') || (data[2] != 'L') || (data[3] != 'E') || (data[4] != 'T') || (data[5] != 'E') || (data[6] != ' ')) { return 0; } break;

除了 bcc 之外，waeve 使用了 gobpf，一个 bpf 的 go binding，并且通过建立 tcp 连接来猜测内核的数据结构，以达到内核版本无关，这个项目 tcptracer-bpf 还在开发中。

eBPF 的其他应用

还有一个比较大头的基于 eBPF 的是 cilium，一套比较完整的网络解决方案，用 eBPF 实现了 NAT，L3/L4 负载均衡，连接记录等等功能。比如访问控制，一般的 iptables 都是 drop 或者 rst，要过整个协议栈，但是 eBPF 可以在 connect 的时候就拦截然后返回 EACCESS，这样就不用过协议栈了。cilium 一个优化就是通过 XDP ，利用类似 DPDK 的加速方案，hook 到驱动层中，让 eBPF 可以直接使用 DMA 的缓冲，优化负载均衡。

BPF/XDP allows for a 10x improvement in load balancing over IPVS for L3/L4 traffic.

现在 k8s 最新的 lb 方案是基于 ipvs 的，我在 kube-proxy 分析 里面有提到过，已经比原来的 iptables 提高很多了，现在有了 eBPF 加 XDP 的硬件加速可以实现更高的提升，facebook 的 katran L4 负载均衡器的实现也是类似的。

cilium 在我看来基本上是 k8s 网络的一个大方向吧，只不过包括 eBPF 和 XDP 对硬件和内核版本都要比较新，是一个要持续关注的更新。

性能调优

在Velocity 2017: Performance Analysis Superpowers with Linux eBPF里，Brendan Gregg (Netflix 的性能调优专家) 提到，性能调优也是 eBPF 的一个大头。用于网络监控其实只是 hook 在了协议栈的函数上，如果 hook 在别的地方可以有更多的统计维度。比如 bcc 官方的例子就是统计 IO Size 的大小的分布，更多关于基于 eBPF 的性能调优可以参考他的 blog，他给出了更详细的关于 eBPF 的解释，里面有一些列 Linux 性能调优的内容。

# ./bitehist.py Tracing... Hit Ctrl-C to end. ^C kbytes : count distribution 0 -> 1 : 3 | | 2 -> 3 : 0 | | 4 -> 7 : 211 |********** | 8 -> 15 : 0 | | 16 -> 31 : 0 | | 32 -> 63 : 0 | | 64 -> 127 : 1 | | 128 -> 255 : 800 |**************************************|

安全

在安全方面有 seccomp，可以实现限制 Linux 的系统调用，而 seccompe-bpf 则是通过 bpf 支持更强大的过滤和匹配功能，k8s pod 里面的 SecurityContext 就有 seccomp 实现的部分。

cgroup

在 cgroup 上有一个小原型，cgnet 获取 cgroup 的网络统计信息到 prometheus，也是基于 eBPF 的。

本文转自中文社区-Kubernetes 中的 eBPF