使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 开发应用程序

NVIDIA BlueField DPU （数据处理器）可用于网络功能加速。这种网络卸载是可能的 DPDK 和NVIDIA DOCA 软件框架。

在本系列中，我通过应用 DPDK 和NVIDIA DOCA SDK 库构建了一个应用程序并卸载了两种方式。我将每个步骤记录为一个单独的代码补丁，并在每个系列中提供完整的步骤。这将向您展示如何编程 BlueField DPU ，以及为您独特的用例选择最优雅的选项。有关第 2 部分，请参见 使用 NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 库开发应用程序 .

用例

首先，我需要一个简单但有意义的用例来在 DPU 上部署应用程序。我选择了基于策略的路由（ PBR ）来根据第 3 层和第 4 层数据包属性将流量引导到不同的网关，覆盖（或补充） X86 主机选择的网关。在现实世界中，出于各种原因，可以这样做，包括以下示例：

• 将选定主机流量发送到外部防火墙以进行额外审核
• 增强了选播服务器的负载平衡
• 应用 QoS

我在 DPU （bf2-arm）上使用 PBR 将流量从主机（server1-x86）引导到两个网关[leaf2, leaf3]之一。叶交换机随后将流量转发给其本地连接的选播服务提供商[server2, server3]。

构建应用程序

第一个问题：我是写一个全新的应用程序，还是卸载一个现有的应用程序？

我决定卸载我最喜欢的开源路由堆栈 FRRouting （ FRR ）的 PBR 功能。这使我能够扩展现有的代码库，并与现有的 sample apps 形成了很好的对比。 FRR 有一个用于多个数据平面插件的基础设施，因此 DPDK 和 DOCA 可以轻松添加为新的 FRR 插件。

DPU 应用程序原型

在本节中，我将介绍创建具有 DPU 硬件加速功能的应用程序所需的准备工作。

DPU 硬件

我有一个由 x86 服务器托管的 BlueField-2 DPU 。该 DPU 有两个 25G 上行链路和一个带有 8G RAM 的臂 CPU 。有关硬件安装的更多信息，请参阅 DOCA SDK 文档 。您可以使用 DPU PocKit .

我安装了 BlueField 启动文件（ BFB ），它为 DPU 提供了 Ubuntu 操作系统映像，并附带了 DOCA-1.2 和 DPDK-20.11.3 的库。

使用 SR-IOV ，我在主机上为两个虚拟机创建了两个虚拟函数（ VF ）接口。

root@server1-x86:~# echo 2 > /sys/class/net/ens3f0/device/sriov_numvfs

主机物理和虚拟功能映射到 DPU Arm CPU 上的以下 netdev representors 。

使用 DPDK testpmd 应用程序进行原型设计

首先，我使用 DPDK 的 testpmd 原型化了我的用例，它位于 DPU 的/ opt / mellanox /目录下。

对于任何 DPDK 应用程序，包括testpmd，必须设置hugepages。

root@dpu-arm:~# echo 1024 > /sys/kernel/mm/hugepages/hugepages-2048kB/nr_hugepages

（可选）保留配置，使其在 DPU 重新启动后仍然有效。

root@dpu-arm:~# echo "vm.nr_hugepages = 1024" > /etc/sysctl.d/99-hugepages.conf

启动testpmd。

root@dpu-arm:~# /opt/mellanox/dpdk/bin/dpdk-testpmd -- --total-num-mbufs=100000 --flow-isolate-all -i

Testpmd内存不足，默认情况下会分配很酷的 3.5G 。由于我不需要在 CPU 中处理数据流量，我分配了total-mem值 200M ，其中total-mem = total-num-mbufs * mbuf-size（默认mbuf-size为 2048 字节）。我还使用了flow-isolation，因为我必须将 ARP 数据包发送到 DPU 上的内核网络堆栈，以获得 PBR 下一跳解析）。初始化完成后，-i选项将您放入testpmd交互式 shell 。

作为testpmd完成的rte_eal初始化的一部分，mlx5_pci设备被探测并填充 DPDK 端口。

testpmd> show port summary all
Number of available ports: 6
Port MAC Address Name Driver Status Link
0 04:3F:72:BF:AE:38 0000:03:00.0 mlx5_pci up 25 Gbps
1 4A:6B:00:53:79:E5 0000:03:00.0_representor_vf4294967295 mlx5_pci up 25 Gbps
2 62:A1:93:8D:68:C4 0000:03:00.0_representor_vf0 mlx5_pci up 25 Gbps
3 0A:8E:97:F5:C0:41 0000:03:00.0_representor_vf1 mlx5_pci up 25 Gbps
4 04:3F:72:BF:AE:39 0000:03:00.1 mlx5_pci up 25 Gbps
5 D2:0B:15:45:94:E8 0000:03:00.1_representor_vf4294967295 mlx5_pci up 25 Gbps
testpmd>

您在这里看到的 DPDK 端口对应于 PF / VF 代表器和两个上行链路。

流创建

接下来，通过定义入口端口、源 IP 、目标 IP 、协议和端口，将 PBR 规则设置为rte_flow。除此之外，我还定义了对匹配数据包采取的操作。源 MAC 和目标 MAC 被重写， TTL 被递减，出口端口被设置为物理上行链路p0。

In-port=pf0vf0, match [SIP=172.20.0.8, DIP=172.30.0.8, IP-proto=UDP, UDP-dport=53], actions [dec-ttl, set-src-mac=p0-mac, set-dst-mac=leaf2-MAC, out-port=p0]

此 PBR 规则从VM1接收 UDP 和 DNS 流量，并将其发送到特定的 GW （leaf2, server2）。我还为流程附加了一个反操作，以便于故障排除。

testpmd> flow create 2 ingress transfer pattern eth / ipv4 src is 172.20.0.8 dst is 172.30.0.8 proto is 17 / udp dst is 53 / end actions dec_ttl / set_mac_src mac_addr 00:00:00:00:00:11 / set_mac_dst mac_addr 00:00:5e:00:01:fa / port_id id 0 / count / end
Flow rule #0 created
testpmd>

DPU 可以在DPU-switch或DPU-NIC模式下工作。在这个用例中，经过几次数据包修改后，我不得不将流量从 X86 主机重定向到 25G 上行链路。所以，从概念上讲，我在 switch 或 FDB 模式中使用了它。除了使用正确的rte_flow属性（在本例中为transfer）之外，设置此模式没有其他配置。

流程验证

我从VM1发送了一些流量，看看它是否与我用testpmd流查询<port-id, flow-id>命令创建的流相匹配。

testpmd> flow query 2 0 count
COUNT:
hits_set: 1
bytes_set: 1
hits: 22
bytes: 2684
testpmd>

流是匹配的，在leaf2/server2上可以看到具有修改的数据包头的流量。控制的流量是 DNS ，所以为了测试流量，我从VM1发送了 DNS 请求。为了控制流量率和其他数据包字段，我使用 mz 生成测试流量。

ip netns exec vm1 mz ens3f0v0 -a 00:de:ad:be:ef:01 -b 00:de:ad:be:ef:02 -A 172.20.0.8 -B 172.30.0.8 -t udp "sp=25018, dp=53" -p 80 -c 0 -d 1s

另一个健全性检查是查看此流是否真的被卸载。有两种方法可以做到这一点：

• 在 Arm CPU 上使用tcpdump以确保内核不接收此数据包流。
• 检查硬件 eSwitch 是否已使用流量编程。

mlx_steering_dump允许您查看硬件编程流程。使用git下载并安装该工具。

root@dpu-arm:~# git clone https://github.com/Mellanox/mlx_steering_dump

使用mlx_steering_dump_parser.py脚本验证硬件中编程的流程。

root@dpu-arm:~# ./mlx_steering_dump/mlx_steering_dump_parser.py -p `pidof dpdk-testpmd` -f /tmp/dpdkDump 
domain 0xbeb3302, table 0xaaab23e69c00, matcher 0xaaab23f013d0, rule 0xaaab23f02650 
 match: outer_l3_type: 0x1, outer_ip_dst_addr: 172.30.0.8, outer_l4_type: 0x2, metadata_reg_c_0: 0x00030000, outer_l4_dport: 0x0035, outer_ip_src_addr: 172.20.0.8 
 action: MODIFY_HDR, rewrite index 0x0 & VPORT, num 0xffff & CTR(hits(154), bytes(18788)),

此命令转储 testpmd 应用程序编程的所有流。我们可以看到我们设置的外部 IP 头匹配–[SIP = 172.20.0.8 ， DIP = 172.30.0.8 ， IP proto = UDP ， UDP dport = 53]。流量计数器作为转储的一部分被读取和清除。

原型设计，应用程序设计思维过程的最后一步现在已经完成。我现在知道我可以在 DPDK 中建立一个 PBR 规则，它安装在硬件中，并对我们的数据包采取行动。现在在下一节中添加 DPDK 数据平面。

构建 DPDK 数据平面插件

在本节中，我将通过向 Zebra 添加一个 DPDK 数据平面插件，介绍 DPU 上 PBR 硬件加速的步骤。我将这些步骤分解为单独的代码提交，整个补丁集以 reference 的形式提供。

开发环境

由于目标体系结构是 DPU Arm ，因此可以直接在 Arm CPU 上构建、在 X86 CPU 上交叉编译或在云中构建。在这篇文章中，我直接在 DPU Arm CPU 上进行编码和构建。

以 root 用户身份运行应用程序

FRR 通常作为非 root 用户运行。 FRR 可以下载和上传整个互联网路由表；这可能会出什么问题？然而，几乎所有的 DPDK 应用程序都是以 root 用户的身份运行的， DPDK 库和驱动程序也开始期待这一点。

经过多次实验，我无法让 FRR 作为非 root 用户工作，并使用 root 用户选项重新编译它。这是可以接受的，因为我在一个安全的空间，即 DPU Arm CPU 中运行 FRR 。

向 Zebra 添加新插件

Zebra 是 FRR 中的一个守护进程，负责整合路由协议守护进程的更新并构建转发表。 Zebra 还有一个基础设施，可以将这些转发表推送到像 Linux 内核这样的数据平面。

将 DPDK 共享库链接到 zebra

FRR 有自己的构建系统，限制直接导入外部 make 文件。由于 pkg-config 的简单优雅，将相关库链接到 Zebra 很容易。

我找到了libdpdk.pc并将其添加到PKG_CONFIG_PATH值中：

root@dpu-arm:~# find /opt/mellanox/ -name libdpdk.pc
/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig/libdpdk.pc
root@dpu-arm:~# export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch64-linux-gnu/pkgconfig

Pkg-config为您提供了以下抽象：

• libs – 提供 DPDK 共享库的列表。
• cflags – 提供 DPDK 头文件的位置。

root@dpu-arm:~# pkg-config --libs libdpdk
-L/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch64-linux-gnu -Wl,--as-needed -lrte_node -lrte_graph -lrte_bpf -lrte_flow_classify -lrte_pipeline -lrte_table -lrte_port -lrte_fib -lrte_ipsec -lrte_vhost -lrte_stack -lrte_security -lrte_sched -lrte_reorder -lrte_rib -lrte_regexdev -lrte_rawdev -lrte_pdump -lrte_power -lrte_member -lrte_lpm -lrte_latencystats -lrte_kni -lrte_jobstats -lrte_gso -lrte_gro -lrte_eventdev -lrte_efd -lrte_distributor -lrte_cryptodev -lrte_compressdev -lrte_cfgfile -lrte_bitratestats -lrte_bbdev -lrte_acl -lrte_timer -lrte_metrics -lrte_cmdline -lrte_pci -lrte_ethdev -lrte_meter -lrte_ip_frag -lrte_net -lrte_mbuf -lrte_mempool -lrte_hash -lrte_rcu -lrte_ring -lrte_eal -lrte_telemetry -lrte_kvargs -lbsd
root@dpu-arm:~# root@dpu-arm:~# pkg-config --cflags libdpdk
-include rte_config.h -mcpu=cortex-a72 -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk/../aarch64-linux-gnu/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/usr/include/libnl3
root@dpu-arm:~#

我在 FRR makefile （configure.ac）中为 DPDK 添加了pkg check-and-define宏。

if test "$enable_dp_dpdk" = "yes"; then
 PKG_CHECK_MODULES([DPDK], [libdpdk], [
 AC_DEFINE([HAVE_DPDK], [1], [Enable DPDK backend])
 DPDK=true
 ], [
 AC_MSG_ERROR([configuration specifies --enable-dp-dpdk but DPDK libs were not found])
 ])
fi

我将 DPDK libs和cflags抽象包含在zebra-dp-dpdk make宏（zebra/subdir.am）中。

zebra_zebra_dplane_dpdk_la_LIBADD = $(DPDK_LIBS)
zebra_zebra_dplane_dpdk_la_CFLAGS = $(DPDK_CFLAGS)

有了这些，我就有了构建插件所需的所有标题和库。

初始化硬件

第一步是初始化硬件。

char*argv[] = {"/usr/lib/frr/zebra", "--"};

rc = rte_eal_init(sizeof(argv) / sizeof(argv[0]), argv);

这将探测 PCIe 设备并填充 DPDK rte_eth_dev数据库。

初始化端口

接下来，我设置硬件端口。

设置应用程序的端口映射

FRR 有自己的基于 Linux netdevs表的接口（端口）表，该表使用 NetLink 更新填充，并使用ifIndex键入。 PBR 规则锚定到此表中的接口。要编程 PBR 数据平面条目，需要一个 Linux ifIndex和 DPDK port-id值之间的映射表。netdev信息已经在 DPDK 驱动程序中可用，可以通过rte_eth_dev_info_get查询。

struct rte_eth_dev_info *dev_info

RTE_ETH_FOREACH_DEV(port_id) { 
 /* dev_info->if_index is used for setting up the dpdk port_id<=>if_index mapping table 
 * in zebra */ 
 rte_eth_dev_info_get(port_id, dev_info); 
}

配置硬件端口

此外，所有端口都需要置于流隔离模式并启动。

rte_flow_isolate(port_id, 1, &error);

流隔离将流未命中数据包发送到内核网络堆栈，允许它处理 ARP 请求之类的事情。

rte_eth_dev_start(port_id);

使用 rte _流 API 编程 PBR 规则

PBR 规则现在需要编程为rte_flow列表。下面是一个示例规则：

In-port=pf0vf0, match [SIP=172.20.0.8, DIP=172.30.0.8, IP-proto=UDP, UDP-dport=53], actions [set-src-mac=p0-mac, set-dst-mac=leaf2-MAC, dec-ttl, out-port=p0]

这些参数通过rte_flow_attributes、rte_flow_item (match)和rte_flow_action数据结构填充。

流属性

此数据结构用于指示 PBR 流用于分组重定向或 transfer flow 。

static struct rte_flow_attr attrs = {.ingress = 1, .transfer = 1};

流匹配项

DPDK 为数据包头中的每一层使用{key, mask}匹配结构：以太网、 IP 、 UDP 等。

struct rte_flow_item_eth eth, eth_mask;
struct rte_flow_item_ipv4 ip, ip_mask;
struct rte_flow_item_udp udp, udp_mask;

填充这些数据结构需要大量重复的代码。

流动作

DPDK 为每个操作使用单独的数据结构，然后允许您在创建流时以可变长度数组的形式提供所有操作。有关行动如下：

struct rte_flow_action_set_mac conf_smac, conf_dmac;
struct rte_flow_action_port_id conf_port;
struct rte_flow_action_count conf_count;

填充这些数据结构同样只是机械的。

流验证和创建

或者，您可以验证rte_flow_attr、rte_flow_item和rte_flow_action列表。

rc = rte_flow_validate(port_id, &attrs, items, actions, &error);

流验证通常用于检查底层 DPDK 驱动程序是否支持特定的流配置。流验证是一个可选步骤，在最后的代码中，您可以直接跳转到流创建。

flow_ptr = rte_flow_create(port_id, &attrs, items, actions, &error);

Rte_flow命令被锚定到传入端口。可以创建流条目组并将其链接。即使流条目不是链中的第一个，也不是 0 组中的第一个，它仍然必须锚定到传入端口。group-0存在性能限制。

流量插入率在group-0中受到限制。要绕过该限制，您可以在group-0中安装一个默认流，以“跳转到group-1”，然后在group-1中编程应用程序的转向流。

流删除

流创建 API 返回一个流指针，该指针必须被缓存以进行后续的流删除。

rc = rte_flow_destroy(port_id, flow_ptr, &error);

FRR-PBR 守护进程管理状态机以解析和添加或删除 PBR 流。因此，我不必使用 DPDK 本机函数使它们老化。

流量统计

在创建流时，我将计数操作附加到流。可用于查询流量统计信息和点击率。

struct rte_flow_query_count query; rte_flow_query(port_id, flow_ptr, actions, &query, &error);

为了便于测试和验证，我将该统计显示插入了 FRR 的vtysh CLI 。

测试应用程序

我以 root 用户的身份启动了 FRR ，并通过/etc/frr/daemons文件启用了新添加的 DPDK 插件：

zebra_options= " -M dplane_dpdk -A 127.0.0.1"

DPDK-port映射表的 FRR 接口已填充：

root@dpu-arm:~# systemctl restart frr
root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane dpdk port"
Port Device IfName IfIndex sw,domain,port
0 0000:03:00.0 p0 4 0000:03:00.0,0,65535
1 0000:03:00.0 pf0hpf 6 0000:03:00.0,0,4095
2 0000:03:00.0 pf0vf0 15 0000:03:00.0,0,4096
3 0000:03:00.0 pf0vf1 16 0000:03:00.0,0,4097
4 0000:03:00.1 p1 5 0000:03:00.1,1,65535
5 0000:03:00.1 pf1hpf 7 0000:03:00.1,1,20479
root@dpu-arm:~#

接下来，我将 PBR 规则配置为匹配来自 VM1 的 DNS 流量，并使用frr.conf将其重定向到 leaf2 。

!
interface pf0vf0
pbr-policy test
!
pbr-map test seq 1
match src-ip 172.20.0.8/32
match dst-ip 172.30.0.8/32
match dst-port 53
match ip-protocol udp
set nexthop 192.168.20.250
!

我将 DNS 查询从 VM1 发送到 anycast DNS 服务器。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane dpdk pbr flows"
Rules if pf0vf0
 Seq 1 pri 300
 SRC IP Match 172.20.0.8/32
 DST IP Match 172.30.0.8/32
 DST Port Match 53
 Tableid: 10000
 Action: nh: 192.168.20.250 intf: p0
 Action: mac: 00:00:5e:00:01:fa
 DPDK: installed 0x40
 DPDK stats: packets 14 bytes 1708
root@dpu-arm:~#

匹配流，并使用修改后的数据包头将流量转发到目的地leaf2/server2。这可以通过连接到流的计数器和使用mlx_steering_dump的硬件转储进行验证。

root@dpu-arm:~# ./mlx_steering_dump/mlx_steering_dump_parser.py -p `pidof zebra` -f /tmp/dpdkDump
domain 0x32744e02, table 0xaaab07849cf0, matcher 0xffff20011010, rule 0xffff20012420
 match: outer_l3_type: 0x1, outer_ip_dst_addr: 172.30.0.8, outer_l4_type: 0x2, metadata_reg_c_0: 0x00030000, outer_l4_dport: 0x0035, outer_ip_src_addr: 172.20.0.8
 action: MODIFY_HDR(hdr(dec_ip4_ttl,smac=04:3f:72:bf:ae:38,dmac=00:00:5e:00:01:fa)), rewrite index 0x0 & VPORT, num 0xffff & CTR(hits(33), bytes(4026)), index 0x806200

FRR 现在有一个功能齐全的 DPDK 数据平面插件，可以在 DPU 硬件上卸载 PBR 规则。

总结

这篇文章回顾了使用 DPDK rte _流库在 BlueField 上硬件加速 PBR 规则的 FRR 数据平面插件的创建。在下一篇文章中，我将带您了解 FRR DOCA 数据平面插件 并向您展示如何使用新的 DOCA 流库卸载 PBR 规则。有关更多信息，请参阅 使用 NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 库开发应用程序 .