什么是RDMA？

      ▲ 传统模式与RDMA模式工作机制对比

如上图，在传统模式下，两台服务器上的应用之间传输数据，过程是这样的：

• 首先要把数据从应用缓存拷贝到Kernel中的TCP协议栈缓存；
• 然后再拷贝到驱动层；
• 最后拷贝到网卡缓存。

多次内存拷贝需要CPU多次介入，导致处理延时大，达到数十微秒。同时整个过程中CPU过多参与，大量消耗CPU性能，影响正常的数据计算。

在RDMA 模式下，应用数据可以绕过Kernel协议栈直接向网卡写数据，带来的显著好处有：

• 处理延时由数十微秒降低到1微秒内；
• 整个过程几乎不需要CPU参与，节省性能；
• 传输带宽更高。

RDMA对于网络的诉求

RDMA在高性能计算、大数据分析、IO高并发等场景中应用越来越广泛。诸如iSICI, SAN, Ceph, MPI, Hadoop, Spark, Tensorflow等应用软件都开始部署RDMA技术。而对于支撑端到端传输的基础网络而言，低延时（微秒级）、无损（lossless）则是最重要的指标。

低延时

网络转发延时主要产生在设备节点（这里忽略了光电传输延时和数据串行延时），设备转发延时包括以下三部分：

• 存储转发延时：芯片转发流水线处理延迟，每个hop会产生1微秒左右的芯片处理延时（业界也有尝试使用cut-through模式，单跳延迟可以降低到0.3微秒左右）；
• Buffer缓存延时：当网络拥塞时，报文会被缓存起来等待转发。这时Buffer越大，缓存报文的时间就越长，产生的时延也会更高。对于RDMA网络，Buffer并不是越大越好，需要合理选择；
• 重传延时：在RDMA网络里会有其他技术确保不丢包，这部分不做分析。

无损

RDMA在无损状态下可以满速率传输，而一旦发生丢包重传，性能会急剧下降。在传统网络模式下，要想实现不丢包最主要的手段就是依赖大缓存，但如前文所说，这又与低延时矛盾了。因此，在RDMA网络环境中，需要实现的是较小Buffer下的不丢包。

在这个限制条件下，RDMA实现无损主要是依赖基于PFC和ECN的网络流控技术。

• RDMA无损网络的关键技术：PFC

▲ PFC工作机制示意图

PFC允许单独暂停和重启其中任意一条虚拟通道，同时不影响其它虚拟通道的流量。如上图所示，当队列7的Buffer消耗达到设置的PFC流控水线，会触发PFC的反压： 

• 本端交换机触发发出PFC Pause帧，并反向发送给上游设备；
• 收到Pause帧的上游设备会暂停该队列报文的发送，同时将报文缓存在Buffer中；
• 如果上游设备的Buffer也达到阈值，会继续触发Pause帧向上游反压；
• 最终通过降低该优先级队列的发送速率来避免数据丢包；
• 当Buffer占用降低到恢复水线时，会发送PFC解除报文。

PFC水线设置

交换芯片都有固定的Pipeline（转发流水线）， Buffer管理处于入芯片流程和出芯片流程的中间位置。报文处于在这个位置上时，已经知道了该报文的入口和出口信息，因此逻辑上就可以分成入方向和出方向分别对缓存进行管理。

PFC水线是基于入方向缓存管理进行触发的。芯片在入口方向提供了8个队列，我们可以将不同优先级的业务报文映射到不同的队列上，从而实现对不同优先级的报文提供不同的Buffer分配方案。

▲ 队列Buffer的组成部分

具体到每个队列，其Buffer分配根据使用场景设计为3部分：保证缓存，共享缓存，Headroom。

• 保证缓存：每个队列的专用缓存，确保每个队列均有一定缓存以保证基本转发；
• 共享缓存：流量突发时可以申请使用的缓存，所有队列共享；
• Headroom：在触发PFC水线后，到服务器响应降速前，还可以继续使用的缓存。

• 保证缓存设置

保证缓存是一个静态水线（固定的、独享的）。静态水线的利用率非常低，资源消耗却非常大。我们在实际部署时建议不分配保证缓存，以减少这部分的缓存消耗。这样，入方向报文直接使用共享缓存空间，可提高Buffer的利用率。

• 共享缓存设置

对于共享缓存的设置，需要采用更为灵活的动态水线。动态水线能根据当前空闲的Buffer资源，以及当前队列已使用的Buffer资源数量来决定能否继续申请到资源。由于系统中空闲共享Buffer资源与已使用的Buffer资源都是时刻变化的，因此阈值也处于不断变动中。相对于静态水线，动态水线能更灵活、有效的利用Buffer及避免造成不必要的浪费。

尊龙时凯网络交换机支持基于动态的方式进行Buffer资源的分配，对共享缓存的设置分为11档，动态水线alpha值=队列可申请缓存量/剩余共享缓存量。队列的α值越大，其在共享缓存中可使用的百分数占比也就越高。

▲共享水线α值与可使用率对应关系

我们不妨分析一下：

队列的α值设置越小，其最大可申请的共享缓存占比就越小。当端口拥塞时就会越早触发PFC流控，PFC流控生效后队列降速，可以很好地确保网络不丢包。

但从性能的角度看，过早触发PFC流控，会导致RDMA网络吞吐下降。因此我们在MMU水线设置时需要选取一个平衡值。

PFC水线到底设置多少，是一个非常复杂的问题，理论上不存在一个固定的值。实际部署时，需要我们具体分析业务模型，并搭建测试环境进行水线调优，找到匹配业务的最合适的水线。

• Headroom设置

Headroom：顾名思义，就是头部空间的意思，是在PFC触发后，到PFC真正生效这一段时间，用来缓存队列报文的。Headroom设置多大合适？这里与4个因素有关：

• PG检测到触发XOFF水线，到构造PFC帧发出的时间（这里主要跟配置的检测精度以及平均队列算法相关，固定配置是固定值）
• 上游收到PFC Pause帧，到停止队列转发的时间（主要跟芯片处理性能有关系，交换芯片实际上是固定值）
• PFC Pause帧在链路上的传输时间（跟AOC线缆/光纤距离成正比）
• 队列暂停发送后链路中报文的传输时间（跟AOC线缆/光纤距离成正比）

因此Headroom所需要的缓存大小，我们可以根据组网的架构，以及流量模型测算得出。以100米光纤线 + 100G光模块，缓存64字节小包，计算出所需的Headroom大小是408个cell（cell是缓存管理的最小单元，一个报文会占用1个或者多个cell），实际测试数据也吻合。当然，考虑一定的冗余性，Headroom设置建议比理论值稍大。

尊龙时凯网络在研发中心搭建了模拟真实业务的RDMA网络，架构如下：

▲尊龙时凯网络RDMA组网架构

• 组网模型：大核心三级组网架构，核心采用高密100G线卡；
• POD内：Spine采用提供64个100G接口的 BOX设备，Leaf采用提供48个25G接口+8个100G接口的BOX设备；
• Leaf作为服务器网关，支持和服务器间基于PFC流控（识别报文的DSCP并进行PG映射），同时支持拥塞ECN标记；
• RDMA仅运行于POD内部，不存在跨POD的RDMA流量，因此核心无需感知RDMA流量；
• 为了避免拥塞丢包，需要在Leaf与Spine之间部署PFC流控技术，同时Spine设备也需要支持基于拥塞的ECN标记；
• Leaf和Spine设备支持PFC流控帧统计、ECN标记统计、拥塞丢包统计、基于队列的拥塞统计等，并支持将统计信息通过gRPC同步到远端gRPC服务器。