B站边缘网络四层负载均衡器的探索与应用-编程学习网

B站的 CDN 下行边缘节点过去是非集群化架构。这种架构下有几个弊端：

增加调度逻辑复杂性；
同机房流量/负载难以均衡；
暴露过多的公网IP，增加安全隐患 (盗链等)；
灰度流量比例分配粒度大；

针对以上问题，我们调研了常见的四层负载均衡器，传统的 SLB，LVS，DPVS 这类四层负载均衡器，在功能上也能满足我们现有的需求。但是以上几个负载均衡器均需要独占机器，进而造成成本升高，资源浪费。

有没有一种既不增加成本，又能解决边缘节点四层负载需求的方案呢？由 Cloudflare 提出的基于 Express Data Path (XDP) 的高性能四层负载均衡器 Unimog[1]性能优异，并且可以和后端服务同机部署，在性能上也完全满足我们边缘场景的要求。所以我们参考 Cloudflare Unimog 的思想，在其基础上自研了适用于B站的边缘四层负载均衡器 Nickel (以下简称 Ni) 。

与业务服务同机部署，更划算；
只保留业务需要功能，更轻量；
可针对业务特点优化，更灵活；

目前已部署在自建动态加速，及自建点直播 CDN 集群化生产环境中。其支持与后端服务同机部署，底层使用 XDP、Traffic Control (TC) 进行包粒度转发，支持 Direct Server Return (DSR) 模式，支持根据 CPU/QPS (或其他业务维度) 动态调整流量分配。

下面左图为传统 DSR 模式，右图为自研负载均衡器 Ni 的 DSR 模式，不需独占资源，支持与服务同机部署，更符合边缘场景。

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02 架构设计

2.1 总体设计

四层负载均衡器 Ni 由两部分组成，控制面和数据面。控制面主要负责服务发现、配置管理、数据上报，及LB规则的动态维护等。数据面主要由 LoadBalance (XDP) , Redirect (TC Traffic Control) 等模块组成，主要用来负责数据包的转发。控制面和数据面根据预定义的接口传输数据。

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开始介绍之前先明确几个下文中用的到名词及其意义：

VIP (virtual IP) ：用于统一接受用户请求，代表当前集群流量入口，下文中VIP指LB所在机器的IP（目前边缘没有支持真正虚拟IP的建设）。
DIP (direct IP) ：业务服务所在机器的 IP。

2.2 控制面

控制面基于开源框架 kglb[2] 结合边缘网络特点做的改造和开发，其核心为生成和维护供数据面使用的转发表。为了保证转发表的数据的正确性、实时性、高效性，控制面使用以下几个功能和模块更新信息：

服务发现、管理

Ni 控制面需要维护同集群边缘节点的所有服务器信息 (VIP，DIP，Hostname，运营商，权重等)，以及需要感知当前边缘机房内机器或者服务的状态变化，如标记为下线的机器不再接受新的连接请求，但是需要维护当前已经建立的连接直至其主动断开；

健康检查

处于异常状态的服务在确认其不可用后应该尽快从转发表中删除，避免影响范围扩大。因此机房内需要有服务器级别的健康状态检查。目前 Ni 提供多种协议类型的健康检查方式，如 Http、Tcp 等。以下为 Http 健康检查的相关配置字段：

{
    "checker": {
        "http": {
            "scheme": "http",
            "uri": "/",
            "check_port": 9080,
            "codes": [
                200
            ]
        }
    },
    "fall_count": 2,
    "interval_ms": 2000,
    "rise_count": 2
}

支持基于机器使用率/QPS等做负载均衡

Ni定期收集机房内各服务器的资源使用情况，以便于根据资源使用率做动态调整。使用收集的信息计算机房内机器负载，让负载偏低的服务分配更多的连接，偏高则反之，从而保证一个边缘机房内所有服务器的负载收敛。QPS类似。

基于转发表Beamer[3]的负载均衡

第一步首先需要一个稳定高效的 Hash 计算方法，输入四元组 (源 IP、源 port、目的 IP、目的 port) 后得到对应的 Hash 索引值，第二步使用索引值转换为 DIP。

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支持按照配置的 DIP 权重做负载均衡，也可以动态根据 DIP 所在机器的CPU进行实时的权重调整，也就是调整 Hash 值在整个转发表中的比例。

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如图所示，比例变化后 Hash 值对应的DIP也会改变。原本应该发往 DIP A 的数据包，发给了 DIP B。如果这和数据包是发起建连的 (TCP SYN) ，则B服务器与该数据包的 Client 端三次握手建立新连接。但如果数据包属于之前与 A 服务器建立连接的 Client，因为 B 服务器没有对应的 TCP socket，会向 Client 发送 RST 断开连接。

要解决这个问题，需要 B 服务器收到的数据包不属于自己的 socket 后，将这类数据包二次转发给A服务器。也就是说 B 服务器需要知道二次转发的数据包应该发给谁，如果把这个信息存下来，A 服务器与 Client 的连接就可以继续保持。

为了实现这一点，我们扩展了转发表。使用四元组 Hash 之后的值，对应两个 DIP，动态更新后的称为第一跳，动态更新前的称为第二跳。

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如果第一跳和第二跳的DIP是一样的，即使在判断后发现数据包不属于第一跳服务器，也不需要做第二跳的判断和转发，因此实际我们只需要保留发生变化的部分。

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关于二次转发的逻辑，主要分为以下三个部分：

如果数据包是 SYN，则在第一跳服务器上新建一个连接，保证新连接的数据包都在第一跳服务器上处理。
非SYN的数据包，需要检查第一跳服务器上是否存在相应的 socket。如果存在，则交由第一跳服务器处理。
第一跳不存在对应的 socket，则将该数据包转发给第二跳服务器。如果发现第二跳为空则将该数据包丢弃。

如果出现需要转发到第二跳的情况，因为多转发了一次数据包，所以在一定程度上会造成带宽的增大。但是随着新连接的建立，老连接的断开，需要二次转发的数据包比例会很快降低。

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同时从理论上来说，只要某个 Client 的连接时间足够长，经过多次转发表动态调整，比如第一跳和第二跳都不是A服务器，那么这个 Client 会因为收到 RST 而断开。基于当前的调整策略，这种情况是不可避免的。对此我们在调整频率和调整策略上都做了以下优化：

控制最快调整时间间隔；
优先选择通过第一跳和第二跳对换即可实现调整目标的桶；
优先选择最近调整次数最少的桶；
避免表项大规模调整，小步迭代；
尽可能保证表项连续性，减少碎片等；

2.3 数据面

控制面维护的转发表是来指导底层做数据转发的，我们的数据转发模块使用 XDP 来实现，XDP之前在 QUIC 使用其做性能收发包优化[4]时也有介绍，它是 Linux 内核网络栈的最底层集成的数据包处理器。当网络包到达内核时，XDP 程序会在早期被执行，跳过了内核协议栈，提高了包处理的效率，XDP 共有3种模式：

Offload：XDP 的 eBPF 程序直接 hook 到可编程网卡硬件设备上，而不是在主机 CPU 上执行。因为该模式将执行从 CPU 上移出，并且处于数据链路的最前端，过滤效率与性能最高。
Native：XDP的 eBPF 程序在网络驱动程序的早期接收路径之外直接运行。
Generic：可以在没有硬件或驱动程序支持的主机上执行上执行 XDP 的 eBPF 程序。缺点：仿真执行，需要分配额外的套接字缓冲区，导致性能下降。

Offload 模式虽性能最优但需要特定硬件的支持，Native 模式为最常用的模式，挂载在驱动路径上，需要驱动的支持，Generic 模式是内核模拟出的一种模式，不依赖于网卡驱动，不过挂载点靠后，性能在三种模式种最差。综合边缘节点机器网卡、系统等因素，我们在生产环境选用Native 模式。

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控制面维护的转发表，传递到XDP模块时，其本身是一个类型为 map in map 的 eBPF map。外侧的 map key 为用户访问的服务二元组，即服务的 IP 和 Port，外侧的 map value 对应内侧的 eBPF map对象；内侧的 map key 为桶的编号，即 Hash 的索引值，value 为一个 simple C struct, 内部存储了第一跳和第二跳的IP地址。数据面在进行相应的 hash value calculation 之后，找到一对 Hop IPs，将用户的原始数据包封入由该 Hop IPs 组成的 GUE header 中。

GUE header[5] 为 Github LB 使用的一个私有头格式，详细见下图。在封包完成后，XDP 将该数据包传输给对应机器，在该机器上，由 TC 通过四元组判断该连接是否已存在；如果存在，则将该数据包解封并传输给上层；如果不存在，则根据 GUE header 转发给下一跳。

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在 TC 解封完成后，如果此边缘集群支持 VIP，并且服务监听了该 VIP，其已经可以正常通过 Linux 网络协议栈的 Socket 拿到数据包，由于目前我司边缘集群尚不支持 VIP，除非通过 ip_transparent 等特殊手段，否则后端服务器上的服务无法监听作为 LB 的机器的 IP。为了使后端服务无感，我们选择使用过渡手段的 netfilter conntrack 对 ingress 数据包进行 SNAT (Source Network Address Translation) ，并对 egress 数据包进行 DNAT (Destination NAT) 。由于 conntrack 本身的性能瓶颈，会限制 Ni 作为 LB 的能力。不过在当前线上的业务场景下，并不会达到 conntrack 的性能瓶颈，边缘节点支持 VIP 也在和相关部门推进中，未来支持后，去掉 NAT 转换 Ni 的性能会进一步提高。

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03 应用场景

3.1 动态加速的应用

动态加速是在传统 CDN 基础上实现的对数据网络加速进一步优化的智能管理服务，通过全方位的 CDN 质量监控，以及智能易用的节点调度等功能，提供稳定快速的网络访问服务。

动态加速的节点分布在全国的各个地区，每个节点都由多台机器组成。如果将节点内所有机器全都对外暴露，可能会有以下问题：

增加动态智能选路服务的运算量，一定程度上增加排查问题的复杂度；
如果单台机器不可用时需要通过远端探测发现并反馈到选路服务，进而计算新的路并下发，流程较长，造成路径切换变慢；
动态加速机房多为过保机器，存在硬件配置残次不齐的情况，性能好的机器应该处理更多的业务请求；

部署Ni之后

将机房内机器组成一个集群，收敛流量入口；
通过主动健康检查实时将不可用服务摘流，集群外部无感，服务恢复后自动加回；
检查集群内机器的 CPU 使用情况，并根据配置参数做出实时调整；

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下图为红色部分代表机器 CPU 升高超出阈值后，自动将该机器接流占比减小的监控。

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3.2 点直播CDN集群化场景的应用

单个点直播集群内可能有几台或几十台机器，调度服务从感知资源池内机器状态变化到对用户的请求做出反应，可能会有分钟级的延迟，存在一定的滞后性。且在多机房、多机器的调度场景下，基于调度服务的负载均衡也难以完全将流量打均。将负载均衡能力下沉到机房内之后，反应时间可以降低到秒级，灵敏度更高。同时流量调度的的控制粒度也可以做到更加精细，更有利于提升边缘集群的利用率。

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下图为某机房部分机器部署Ni前后48小时的的 QPS 对比，可以看到部署之后可以将请求平均分配到各机器，进而平衡 CPU 使用率。

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说明：因业务特性未开启根据负载动态调整功能。在均衡请求量相同的情况下，因视频资源不同等因素，CPU 会存在一定的差异。

04 未来展望

目前 Ni 已在动态加速大节点及点直播 CDN 集群化场景全量。稳定运行保障S13 直播赛事。不过仍有需要补齐和优化的地方。

支持黑白名单，通过 XDP 过滤边缘的攻击；
支持 RFC QUIC-LB 定义的规则；
支持基于 VIP 的 DSR 模式，消除因Conntrack造成的限制，进一步降低负载；

参考链接：

[1] https://blog.cloudflare.com/unimog-cloudflares-edge-load-balancer/

[2] https://github.com/dropbox/kglb

[3] https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi18/nsdi18-olteanu.pdf

[4] https://mp.weixin.qq.com/s/uPHVo-4rGZNvPXLKHPq9QQ

[5] https://github.com/github/glb-director/blob/master/docs/development/gue-header.md

李宇星

本期作者

李宇星哔哩哔哩资深开发工程师

冯学铭哔哩哔哩高级开发工程师

刘宏强哔哩哔哩资深开发工程师

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