使用 NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 库开发应用程序

nvdoca 2022-03-16 18:05:53
加精

 

 

 

在这篇文章中,我将带您了解 FRR DOCA 数据平面插件 的创建过程,并向您展示如何使用全新的 DOCA flow 库卸载 PBR 规则。在上一篇文章中,您了解了使用 DPDK rte_flow 库创建 FRR 数据平面插件,以加速 BlueField 上的 PBR 规则。有关内容,请参见 使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 开发应用程序 .

向 Zebra 添加 DOCA 数据平面插件

我仍然使用 DPDK API 进行硬件初始化,但随后使用 DOCA flow API 来设置数据平面流管道。为此,我必须将 DPDK (libdpdk.pc)和 DOCA flow(doca-flow.pc)共享库链接到 DOCA 数据平面插件。

root@dpu-arm:~# export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch 
64-linux-gnu/pkgconfig 
root@dpu-arm:~# pkg-config --libs doca-flow 
-ldoca_flow 
root@dpu-arm:~# pkg-config --cflags doca-flow 
-DALLOW_EXPERIMENTAL_API -include rte_config.h -mcpu=cortex-a72 -DALLOW_EXPERIMENTAL_API -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 和 DOCA flow添加了pkg check-and-define宏。

if test "$enable_dp_doca" = "yes"; then 
 PKG_CHECK_MODULES([DOCA], [libdpdk doca-flow], [ 
 AC_DEFINE([HAVE_DOCA], [1], [Enable DOCA backend]) 
 DOCA=true 
 ], [ 
 AC_MSG_ERROR([configuration specifies --enable-dp-doca but DOCA libs were not found]) 
 ]) 
fi

我将 DPDK 和 DOCA flow 库 及 cflags都包含在zebra-dp-doca make宏(zebra/subdir.am)中。

zebra_zebra_dplane_doca_la_CFLAGS = $(DOCA_CFLAGS) 
zebra_zebra_dplane_doca_la_LIBADD = $(DOCA_LIBS) 

使用/etc/frr/daemons启动 FRR 服务时,可以启用 DOCA 数据平面插件。

zebra_options= " -M dplane_doca -A 127.0.0.1"

硬件初始化和端口映射

使用 DPDK API 、rte_eal_initrte_eth_dev_info_get初始化硬件,并设置 Zebra 接口到 DPDK 端口映射。此工作流与上一节中的 DPDK 数据平面插件相同。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca port" 
Total ports: 6 cores: 8 
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:~#

DOCA flow初始化

为了使用doca-flow编写 PBR 规则,我必须初始化doca-flowdoca-flow-port数据库。此初始化是在使用rte_eal_init初始化硬件后完成的。

我使用 doca_flow_init 通过配置流和队列计数来初始化doca-flow库。

struct doca_flow_cfg  flow_cfg; 

memset(&flow_cfg, 0, sizeof(flow_cfg)); 
flow_cfg.total_sessions = ZD_DOCA_FLOW_MAX; 
flow_cfg.queues = doca_ctx->nb_cores;  doca_flow_init (&flow_cfg, &err); 

当我使用 DPDK 设置硬件端口时,我必须使用dpdk_port-id将它们安装到doca-flow-port数据库中。

struct doca_flow_port_cfg  port_cfg; 

 memset(&port_cfg, 0, sizeof(port_cfg)); 
port_cfg.port_id = dpdk_port_id; 
port_cfg.type = DOCA_FLOW_PORT_DPDK_BY_ID; 
snprintf(port_id_str, ZD_PORT_STR_MAX, "%u", port_cfg.port_id); 
port_cfg.devargs = port_id_str; 

doca_port =  doca_flow_port_start (&port_cfg, &err);

使用 doca-flow API 编写 PBR 规则

通过一系列用于匹配、动作、转发和监控属性的数据结构来对 DOCA 流进行编程。

struct doca_flow_match  match, match_mask; 
struct  doca_flow_actions  actions; 
struct  doca_flow_fwd  fwd; 
struct doca_flow_monitor  monitor;

流匹配

这被指定为匹配和匹配掩码。匹配掩码是可选的,如果未指定,则由doca-flow库自动填充。

memset(&match, 0, sizeof(match)); 
memset(&match_mask, 0, sizeof(match_mask));  

match.out_src_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; 
match.out_src_ip.ipv4_addr = src_ip; 
match_mask.out_src_ip.ipv4_addr = src_ip_mask; 

match.out_dst_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; 
match.out_dst_ip.ipv4_addr = dst_ip; 
match_mask.out_src_ip.ipv4_addr = dst_ip_mask; 
 
match.out_l4_type = ip_proto;  
 
match.out_src_port = RTE_BE16 (l4_src_port); 
match_mask.out_src_port = UINT16_MAX; 

match.out_dst_port = RTE_BE16 (l4_dst_port); 
match_mask.out_dst_port = UINT16_MAX; 

我跳过了填充etheth-mask等字段。这是因为doca-flow库可以基于其他匹配字段dst_ipsrc_ip自动将此类字段填充到RTE_ETHER_TYPE_IPV4RTE_ETHER_TYPE_IPV6

流动作

为了路由数据包,我必须将目标 MAC 地址更改为网关( leaf2 ) MAC ,减少 TTL ,并更改源 MAC 地址。这一点最初在上一篇文章中讨论, 使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 开发应用程序 .

memset(&actions, 0, sizeof(actions));   actions.dec_ttl = true; 
 memcpy(actions.mod_src_mac, uplink_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN); 
 memcpy(actions.mod_dst_mac, gw_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN); 

流转发

然后,我将输出端口设置为上行链路。

memset(&fwd, 0, sizeof(fwd)); 
 
fwd.type = DOCA_FLOW_FWD_PORT; 
fwd.port_id = out_port_id; 

流监控

我设置了流量计数器进行故障排除。

memset(&monitor, 0, sizeof(monitor));  monitor.flags |= DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT; 

DOCA 流管道和入口

流程创建分为两步:

  1. 创建流管道.
  2. 将流条目添加到流管道。

第一步是为查找阶段创建软件模板。第二步使用模板在硬件中的流进行编程。

当您必须对许多类似的流进行编程时,管道非常有用。对于这种情况,可以设置单个匹配模板(管道),并指示在创建流条目时必须更新哪个匹配字段(例如,第 4 层目标端口)。后续的流条目只需要 填充与管道(第 4 层目标端口)不同的匹配字段。

对于 PBR ,每个流模式都是唯一的,所以我使用已经填充的流属性为每个 PBR 规则创建了一个单独的管道和条目。

struct doca_flow_pipe_cfg  pipe_cfg;  

pipe_cfg.name = "pbr"; 
pipe_cfg.port = in_dport->doca_port; 
pipe_cfg.match = &match; 
pipe_cfg.match_mask = &match_mask; 
pipe_cfg.actions = &actions; 
pipe_cfg.monitor = &monitor; 
pipe_cfg.is_root = true;  

flow_pipe =  doca_flow_create_pipe (&pipe_cfg, &fwd, NULL, &err); 
flow_entry =  doca_flow_pipe_add_entry (0, flow_pipe, &match, &actions, &monitor, &fwd, &err);

流删除

流管道和条目创建 API 返回管道和流指针,这些指针必须被缓存以供后续删除。

 doca_flow_pipe_rm_entry( 0, flow_entry); 
 doca_flow_destroy_pipe (port_id, flow_pipe); 

流统计

在创建流时,我设置了DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT标志。我使用doca_flow_query查询了流统计数据。

struct  doca_flow_query query ; 

// hit counters – query.total_pkts and query.total_bytes 
memset(&query, 0, sizeof(query)); 
 doca_flow_query (flow_entry, &query); 

验证硬件加速

FRR-PBR 规则配置和流量生成与dpdk-plugin相同。流量按预期由 DPU 硬件转发,并可使用流计数器进行验证。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca pbr flow" 
Rules if pf0vf0 
 Seq 1 pri 300 
 SRC IP Match: 172.20.0.8/32 
 DST IP Match: 172.30.0.8/32 
 IP protocol Match: 17 
 DST Port Match: 53 
 Tableid: 10000 
 Action: nh: 192.168.20.250 intf: p0 
 Action: mac: 00:00:5e:00:01:fa 
 DOCA flow: installed 0xffff28005150 
 DOCA stats: packets 202 bytes 24644 
root@dpu-arm:~# 

还可以使用硬件条目进行验证:

root@dpu-arm:~# ~/mlx_steering_dump/mlx_steering_dump_parser.py -p `pidof zebra` - 
f /tmp/dpdkDump 
domain 0xe294002, table 0xaaab07648b10, matcher 0xffff28012c30, rule 0xffff28014040 
 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)), rewrite index 0x0 & VPORT, num 0xffff & CTR(hits(352), bytes(42944)), index 0x806200

通过使用 doca-flow ,FRR 现在具有了第二个数据平面插件,可用于 PBR 规则的硬件加速。

应用程序开发要点

在本系列文章中,您了解了如何使用rte_flowdoca_flow通过四个步骤对 DPU 网络应用程序进行硬件加速:

  • 将 DOCA / DPDK 库链接到应用程序。
  • 初始化硬件。
  • 设置应用程序到硬件端口的映射。
  • 用于引导流量的流编程。

随着越来越多的元素卸载到DPU 上,及源代码行( SLOC )的增加,开发过程可能会变得复杂。而这正是 DOCA 抽象库可以帮助解决的:

  • DOCA 附带了几个内置库,如doca-dpi、 gRPC 、 Firefly 时间同步。这些库支持应用程序的快速即插即用。
  • DOCA 构建(如doca_pipe)使您能够模板化管道,消除样板代码并优化流插入。
  • 即将推出的 DOCA 库,如硬件加速的 LPM (最长前缀匹配),使构建交换机管道变得更容易。这与您在本系列文章中看到的示例应用程序 FRR 尤其相关, FRR 通常用于使用 BGP 构建 LPM 路由表(或 RIB )。
  • 借助 DOCA ,您还可以在融合加速器上的 GPU 和 DPU 上实现令人激动的开发体验。

Showcasing the BlueField-2 data processing unit as a converged accelerator

图 1 融合加速器

 

你准备好让你的应用程序开发达到令人敬仰的高度了吗?报名参加 DOCA 即可开始体验.

有关更多信息,请参阅以下参考资料:

...全文
379 回复 打赏 收藏 举报
写回复
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
相关推荐
发帖
NVIDIA 企业开发者社区

855

社区成员

NVIDIA 开发者技术交流
人工智能 企业社区
社区管理员
  • nvdev
  • GayeZ
  • 活动通知
加入社区
帖子事件
编辑了帖子 (查看)
2022-03-16 18:07
创建了帖子
2022-03-16 18:05