DPDK应用示例指南简介 <DPDK示例>系列文章主要是学习.记录.翻译DPDK官方示例文档.为了更好地理解和学习DPDK, 特通过对源码中的经典示例进行整理,供大家学习.交流和讨论. Author : Toney Email : vip_13031075266@163.com Date : 2020.11.11 Copyright : 未经同意不得转载!!! Version : dpdk-2.2.0 Reference: 1. DPDK应用示例介绍 DPDK 示例应用程序是小型独立应用程序,

0.介绍 本测试是为了验证这篇文章中提到的DPDK的NUMA感知特性. 简单来说,在ovs+dpdk+qemu的环境中,一个虚拟机牵涉到的内存共有三部分: DPDK为vHost User设备分配的Device tracking memory OVS为网络通信分配的mbufs QEMU为虚拟机分配的内存 未开启DPDK的NUMA感知特性时,所有Device tracking memory都会使用同一个NUMA节点中的内存,如果这时QEMU为两台虚拟机分配的内存刚好在两个不同的NUMA节点上,那么机

一: 多队列及中断信息收集 [root@T185 ~]# ethtool -g eth0 Ring parameters for eth0: Pre-set maximums: RX: RX Mini: RX Jumbo: TX: Current hardware settings: RX: RX Mini: RX Jumbo: TX: [root@T185 ~]# ls /sys/class/net/eth0/queues/ rx- rx- rx- rx- rx- rx- rx- rx- rx

随着云计算与大数据的快速发展,其对数据中心网络的性能和管理提出了更高的要求,但传统云计算架构存在多个I/O瓶颈,由于云平台基本上是采用传统的X86服务器加上虚拟化方式组建,随着40G.100G高速网卡的出现,如何在通用的X86平台上实现网络的快速转发就成为关键.DPDK是INTEL推出的基于X86平台提升数据面报文快速处理速率的应用程序开发包[1],关于DPDK的资料已经比较多,本文不再做过多介绍,本文重点关注DPDK与OpenStack的结合.目前在OpenStack中使用DPDK实现数据平面

一,什么是kni,为什么要有kni Kni(Kernel NIC Interface)内核网卡接口,是DPDK允许用户态和内核态交换报文的解决方案,模拟了一个虚拟的网口,提供dpdk的应用程序和linux内核之间通讯.kni接口允许报文从用户态接收后转发到linu协议栈去. 为什么要弄一个kni接口,虽然dpdk的高速转发性能很出色,但是也有自己的一些缺点,比如没有协议栈就是其中一项缺陷,当然也可能当时设计时就将没有将协议栈考虑进去,毕竟协议栈需要将报文转发处理,可能会使 处理报文的能力大大降低

QuickStart 环境 dpdk: dpdk-17.11 运行前配置 配置系统HugePages #mkdir /mnt/huge_1GB/ #vim /etc/fstab nodev /mnt/huge_1GB hugetlbfs defaults 0 0 #vim /etc/default/grub default_hugepagesz=1G hugepagesz=1G hugepages=4" #grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg #reboo

作者:张华  发表于:2016-04-22版权声明:能够随意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明 ( http://blog.csdn.net/quqi99 ) 组成模块 rte_timer,包装提供内核的Time-Stamp Couter(TSC)时间服务.让异步运行函数成为可能 rte_malloc, 从memzones中分配大页,相较于4K heap pages.页表项更少,TLB命中率更高. rte_ring, 固定大小的环形缓存区.lockless mu

目录 文章目录 目录 前文列表 传统内核协议栈的数据转发性能瓶颈是什么? DPDK DPDK 基本技术 DPDK 架构 DPDK 核心组件 应用 NUMA 亲和性技术减少跨 NUMA 内存访问 应用 CPU 绑核技术减少上下文切换损耗 应用大页内存技术减少 TLB miss 应用 PMD 轮询技术减少网卡外设的硬件中断 应用 UIO 和内存池技术减少内存拷贝 应用无锁循环队列较少锁操作对 CPU 的开销 DPDK 优化技术 DPDK 性能影响因素 硬件结构的影响 OS 版本及其内核的影响 OVS

[前言] 使用DPDK开发的朋友应该都了解使用dpdk的fwd线程的工作模式是polling模式,即100%轮询的方式去加速网络IO,这样我们在操作系统层面上来观察目标processer会发现usage一直为100%,但是这真的是系统的真实负载么?很显然并不是,本文给出一种方法来计算dpdk的fwd线程的真实负载的方法. [场景] 使用DPDK头痛的一点就是DPDK的fwd线程工作在polling模式,会直接消耗一整个processer的计算资源,有的时候为了性能考虑,往往还会给当前proces

[前言] 这是一个隐藏了近3年的问题,理论上只要用到DPDK multiprocess场景的都会遇到这个问题,具体出不出问题只能说是看运气,即使不出问题也仍然是一个风险. [场景] 我先描述一下这个问题我是怎么撞到的吧. 我司不同的产品线都不同程度的使用了DPDK作为网络IO加速的手段,我相信这也是所有使用DPDK人的初衷,并且我司不同的产品线在设计上有使用DPDK multiprocess场景实现业务逻辑. 在我这边的情况是这样,用过DPDK的话都知道,DPDK会利用自己的igb_uio/vf

Intel 推出 DPDK 开发包的意义是什么? http://www.zhihu.com/question/27413080?sort=created 基于intel dpdk的包处理器,相较于基于内核网络协议栈的包处理器,优势和价值在哪里?基于dpdk的包处理性能,是否会比基于内核协议栈高,如果高会高多少,内核网络协议栈的瓶颈又主要在哪里? 市场一句话:Intel推出dpdk,就是为了让自己的硬件产品卖得更好.功能多了,灵活度高了,性能又不赖,谁不愿意买哟?dpdk只适合在x86平台下使用,

接续前节:[dpdk] 熟悉SDK与初步使用 (三)(IP Fragmentation源码分析) 前文中的最后一个问题,搁置,并没有找到答案.所以继续阅读其他例子的代码,想必定能在其他位置看到答案. 使用,大致过了一般文档和代码,试运行一下: 绑定2,3,6,7四颗CPU核心.使用port1,port2. port0/queue0/core2映射在一起.port0/queue1/core3映射在一起.port1/queue0/core6映射在一起.port1/queue1/core7映射在一起.

搭建实验环境: troubleshoot 第一步加载驱动 第二步切换驱动 使用了所有qemu支持的卡 [tong@T7:~/VM/dpdk] % cat start.sh sudo qemu-system-x86_64 -nographic -vnc -enable-kvm \ -m 2G -cpu Nehalem -smp cores=,threads=,sockets= \ -numa node,mem=1G,cpus=-,nodeid= \ -numa node,mem=1G,cpus=-

接续前节:[dpdk] 熟悉SDK与初步使用 (一)(qemu搭建实验环境) 程序逻辑: 运行参数: 关键API: 入口函数: int rte_eal_init(int argc, char **argv) 内存池函数: rte_pktmbuf_pool_create.  它是函数 rte_mempool_create 的一个封装. struct rte_mempool * rte_pktmbuf_pool_create(const char *name, unsigned n, unsigne

对例子IP Fragmentation的熟悉,使用,以及源码分析. 功能: 该例子的功能有二: 一: 将IP分片? 二: 根据路由表,做包转发. 路由表如下: IP_FRAG: Socket : adding route (port ) IP_FRAG: Socket : adding route (port ) IP_FRAG: Socket : adding route (port ) IP_FRAG: Socket : adding route (port ) IP_FRAG: Socke

大页内存分配:  NUMA系统(现在的linux一般都是) echo 1024 > /sys/devices/system/node/node0/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages echo 1024 > /sys/devices/system/node/node1/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages [root@localhost dpdk-dst]# lscpu Architecture: x86_64

1 前言 DPDK将利用hugepage预留的物理内存统一的组织管理起来,然后以库的方式对外提供使用的接口.下图展示了DPDK中内存有关的模块的相互关系. rte_eal            是统一的组织管理者(当然rte_eal不只是做内存的工作) rte_malloc       对外提供分配释放内存的API,分配的内存都是rte_eal中管理的内存 rte_ring          提供无锁队列,他之间使用了rte_eal管理的内存 rte_mempool  利用rte_eal中的内存

1.知识百科 返回值 操作函数 函数功能 RTE_DECLARE_PER_LCORE (unsigned, _lcore_id) RTE_DECLARE_PER_LCORE (rte_cpuset_t, _cpuset) static unsigned rte_lcore_id (void) 返回当前运行的lcore ID static unsigned rte_get_master_lcore (void) 返回管理lcore的ID static unsigned rte_lcore_coun

1.前言 记得刚开始工作的时,老大将我安排到数据面组,当时第一次听说”数据面“这个概念,感觉挺新鲜的.误打误撞就开始搞了,刚开始接触的时候,由于不懂其中的原理,觉得很神奇,因为报文的转发是在应用层,通过一个进程进行转发.而传统的报文转发是基于内核的,要想控制报文,需要写驱动程序.后面接触了一段时间,发现原来报文转发是基于intel开源的DPDK开发的,分为控制面和数据面.这就是当前比较火热的软件定义网路SDN的一种应用场景.DPDK应用程序是运行在用户空间上利用自身提供的数据平面库来收发数据包,

目录 1. 所用系统与软件版本 2. 虚拟机配置 3. Ubuntu 12.04上的配置 3.1 准备 3.2 通过setup脚本进行配置 3.3 通过命令配置 4. CentOS 7.0上的配置 4.1 准备 正文 DPDK介绍见:www.dpdk.org 本文介绍的步骤基本适用于dpdk 1.7.0 - dpdk 2.0.0 各版本.只是setup.sh显示的菜单有一些小的不同: 同样的,也适用于ubuntu更高版本(已在ubuntu 12.04+及14.04上验证过) 回到顶部 1. 所用