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Neutron 理解 (4): Neutron OVS OpenFlow 流表 和 L2 Population

Neutron 理解 (1): Neutron 所实现的虚拟化网络
Neutron 理解 (2): 使用 Open vSwitch + VLAN 组网
Neutron 理解 (3): Open vSwitch + GRE/VxLAN 组网

OVS bridge 有两种模式:“normal” 和 “flow”。“normal” 模式的 bridge 同普通的 Linux 桥,而 “flow” 模式的 bridge 是根据其流表(flow tables) 来进行转发的。Neutron 使用两种 OVS bridge:br-int 和 br-tun。其中,br-int 是一个 “normal” 模式的虚拟网桥,而 br-tun 是 “flow” 模式的,它比 br-int 复杂得多。

1. 基础知识

1.1 OpenFlow 结构、流表和数据包处理

下面一图是 Open vSwitch 中流表的结构。二图这个流程图详细描述了数据包流通过一个 OpenFlow 交换机的过程。

图片描述

图一

图片描述

图二

更详细的描述请参见这里

1.2 ARP Proxy

Proxy ARP 就是通过一个主机(通常是Router)来作为指定的设备对另一个设备作出 ARP 的请求进行应答。

举个例子:主机A,IP地址是192.168.0.11/24;主机B,IP地址是192.168.1.22/24。主机A和主机B通过路由器R相连接,并且路由器R启用了Proxy ARP,并配置有路由。网络拓扑如下:

 eth0                eth0       eth1                        eth0
A------------------------Router R----------------------B

192.168.0.11/24 192.168.0.0/24 eth0 192.168.1.22/24
192.168.1.0/24 eth1

这样做的好处就是,主机A上不需要设置任何默认网关或路由策略,不管路由器R的IP地址怎么变化,主机A都能通过路由器B到达主机B,也就是实现了所谓的透明代理。相反,若主机A上设置有默认网关或路由策略时,当主机A向192.168.1.22发送报文,首先要查找路由表,而主机A所在的网段是192.168.0.0/24,主机B所在网段是192.168.1.0/24,主机A只能通过默认网关将报文发送出去,这样代理ARP也就失去了作用。

优点: 最主要的一个优点就是能够在不影响其他router的路由表的情况下在网络上添加一个新的router,这样使得子网的变化对主机是透明的。 proxy ARP应该使用在主机没有配置默认网关或没有任何路由策略的网络上

缺点:
  1.增加了某一网段上 ARP 流量
  2.主机需要更大的 ARP table 来处理IP地址到MAC地址的映射
  3.安全问题,比如 ARP 欺骗(spoofing)
  4.不会为不使用 ARP 来解析地址的网络工作
  5.不能够概括和推广网络拓扑

2. 不使用 ARP Responder 和 DVR 时 br-tun 中的流表(flow tables)

OpenStack 中,Neutron 作为 OVS 的 Controller,向 OVS 发出管理 tunnel port 的指令,以及提供流表。

2.1 流表分析

Neutron 定义了多种流表。以下面的配置(配置了 GRE 和 VXLAN 两种 tunnel types)为例:

1(patch-int): addr:a6:d4:dd:37:00:52
2(vxlan-0a000127): addr:36:ec:de:b4:b9:6b {in_key=flow, local_ip="10.0.1.31", out_key=flow, remote_ip="10.0.1.39"} 计算节点2
3(vxlan-0a000115): addr:4a:c8:21:3c:3f:f1 {in_key=flow, local_ip="10.0.1.31", out_key=flow, remote_ip="10.0.1.21"} 网络节点
4(gre-0a000115): addr:4a:8b:0f:9d:59:52  {in_key=flow, local_ip="10.0.1.31", out_key=flow, remote_ip="10.0.1.21"} 网络节点
5(gre-0a000127): addr:aa:58:6d:0a:f7:6a  {in_key=flow, local_ip="10.0.1.31", out_key=flow, remote_ip="10.0.1.39"} 计算节点2

其中,10.0.1.31 是计算节点1, 10.0.1.21 是网络节点, 10.0.1.39 是计算节点2。

计算节点1 上 ML2 Agent 启动后的 br-tun 的 flows:

来个图简单些:

图片描述

其中比较有意思的是:

(1)为什么从 VXLAN 过来的流量都被丢弃了,最后发出去也用的是 GRE 端口。看来同时有 GRE 和 VXLAN 隧道的话,OVS 只会选择 GRE。具体原因待查。

(2)MAC 地址学习:Table 10 会将学习到的规则(Local VLAN id + Src MAC Addr => IN_Port)放到 table 20。当表格20 发现一个单播地址是已知的时候,直接从一个特定的 GRE 端口发出;未知的话,视同组播地址从所有 GRE 端口发出。

2.2 MAC 地址学习

学习规则:

table=20,hard_timeout=300,priority=1,NXM_OF_VLAN_TCI[0..11],NXM_OF_ETH_DST[]=NXM_OF_ETH_SRC[],load:0->NXM_OF_VLAN_TCI[],load:NXM_NX_TUN_ID[]->NXM_NX_TUN_ID[],output:NXM_OF_IN_PORT[]

这语法不是很好理解,这里有详细解释。

  • table=20:修改 table 20。这是个 MAC 学习流表。
  • hard_timeout:该 flow 的过期时间。
  • NXM_OF_VLAN_TCI[0..11] :记录 vlan tag,所以学习结果中有 dl_vlan=1
  • NXM_OF_ETH_DST[]=NXM_OF_ETH_SRC[] :将 mac source address 记录,所以结果中有 dl_dst=fa:16:3e:7e:ab:cc
  • load:0->NXM_OF_VLAN_TCI[]:在发送出去的时候,vlan tag设为0,所以结果中有 actions=strip_vlan
  • load:NXM_NX_TUN_ID[]->NXM_NX_TUN_ID[] :发出去的时候,设置 tunnul id,所以结果中有set_tunnel:0x3e9
  • output:NXM_OF_IN_PORT[]:指定发送给哪个port,由于是从 port2 进来的,因而结果中有output:2。

学到的规则:

table=20, n_packets=1239, n_bytes=83620, idle_age=735, hard_age=65534, priority=2,dl_vlan=1,dl_dst=fa:16:3e:7e:ab:cc actions=strip_vlan,set_tunnel:0x3e9,output:2 

这里可以看到,通过 MAC 地址学习机制,Neutron 可以一定程度地优化网络流向,但是这种机制需要等待从别的节点的流量进来,只能算是一种被动的机制,效率不高。而且,这种机制只对单播帧有效,而对于多播和组播依然无效。其结果是网络成本依然很高。下图中,A 的广播包其实只对 3 和 4 有用,但是 2 和 5 也收到了。

图片描述

3. ARP Responder

arp_responder 的原理不复杂。Neutorn DB 中保存了所有的端口的 MAC 和 IP 地址数据。而 ARP 就是一个虚机要根据另一个虚机的 IP 地址查询它的 MAC。因此,只需要 Neutron server 通过 RPC 告诉每个计算节点上的 ML2 agent 所有活动端口的 MAC 和 IP,那么就可以将 br-tun 变成一个供本机适用的 ARP Proxy,这样本机上的虚机的 ARP 请求的响应就可以由 br-tun 在本地解决。Assaf Meller有篇文章来阐述 ARP Responder。

使用 ARP Responder 需要满足两个条件:

(1)设置 arp_responder = true 来使用 OVS 的ARP 处理能力 。这需要 OVS 2.1 (运行 ovs-vswitchd –version 来查看 OVS 版本) 和 ML2 l2population 驱动的支持。当使用隧道方式的时候,OVS 可以处理一个 ARP 请求而不是使用广播机制。如果 OVS 版本不够的话,Neutorn 是无法设置 arp responder entry 的,你会在 openvswitch agent 日志中看到“Stderr: ‘2015-07-11T04:57:32Z|00001|meta_flow|WARN|destination field arp_op is not writable\novs-ofctl: -:2: actions are invalid with specified match (OFPBAC_BAD_SET_ARGUMENT)\n’”这样的错误,你也就不会在 ”ovs-ofctl dump-flows br-tun“命令的输出中看到相应的 ARP Responder 条目了。

(2)设置 l2_population = true。同时添加 mechanism_drivers = openvswitch,l2population。OVS需要 Neutron 作为 SDN Controller 向其输入 ARP Table flows。

3.1 升级 OVS

杀掉 neutron openvswitch, ovs-* 各种进程

编译安装

http://openvswitch.org/download/ 下载最新版本的代码,解压,进入解压后的目录

安装依赖包,比如 gcc,make

uname -r

./configure --with-linux=/lib/modules/3.13.0-51-generic/build

make && make install

查看安装的版本

root@compute2:/home/s1# ovs-vsctl --version
ovs-vsctl (Open vSwitch) 2.3.2
Compiled Jul 12 2015 09:09:42
DB Schema 7.6.2

处理 db

rm /etc/openvswitch/conf.db (老的db要删除掉,否则会报错)

ovsdb-tool create /etc/openvswitch/conf.db vswitchd/vswitch.ovsschema

启动 ovs

cp /usr/local/bin/ovs-* /usr/bin

ovsdb-server /etc/openvswitch/conf.db -vconsole:emer -vsyslog:err -vfile:info --remote=punix:/usr/local/var/run/openvswitch/db.sock --private-key=db:Open_vSwitch,SSL,private_key --certificate=db:Open_vSwitch,SSL,certificate --bootstrap-ca-cert=db:Open_vSwitch,SSL,ca_cert --no-chdir --log-file=/var/log/openvswitch/ovsdb-server.log --pidfile=/var/run/openvswitch/ovsdb-server.pid --detach --monitor

ovs-vswitchd unix:/usr/local/var/run/openvswitch/db.sock -vconsole:emer -vsyslog:err -vfile:info --mlockall --no-chdir --log-file=/var/log/openvswitch/ovs-vswitchd.log --pidfile=/var/run/openvswitch/ovs-vswitchd.pid --detach --monitor

启动 neutron openvswitch agent,确保log 文件中 ovs-vsctl 和 ovs-ofctl 调用没有错误

修改 /usr/share/openvswitch/scripts/ovs-lib 文件,保证机器重启后 OVS 正常运行

rundir=${OVS_RUNDIR-'/var/run/openvswitch'}改为rundir=${OVS_RUNDIR-'/usr/local/var/run/openvswitch'}

3.2 ARP Responder

有了 arp_responder 以后,br-tun 的流表增加了几项和处理:

(1)table 2 中增加一条 flow,是的从本地虚机来的 ARP 广播帧转到table 21

# ARP broadcast-ed request go to the local ARP_RESPONDER table to be locally resolved
table=2, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=3, priority=1,arp,dl_dst=ff:ff:ff:ff:ff:ff actions=resubmit(,21)

(2)在 table 21 中增加一条 flow 将其发发往 table 22

# If none of the ARP entries correspond to the requested IP, the broadcast-ed packet is resubmitted to the flooding table
table=21, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=4, priority=0 actions=resubmit(,22)

如果下面第 (3)步增加的 flow rule 都处理不了这条 request,那么转到table 22 去 flood 到所有端口。

(3)由 L2 population 发来的 entry 来更新 table 21。

table 21 是在新的 l2pop 地址进来的时候更新的。比如说,compute C 上增加了新的虚机 VM3,然后计算节点 A 和 B 收到一条 l2pop 消息说 VM3 (IP 是***,MAC是***) 在 Host C 上,在 network “Z“ 中。然后,Compute A 和 B 会在 table 21 中增加相应的 flows。

br.add_flow(table=21, priority=1, proto='arp', dl_vlan=local_vid, nw_dst= ip, actions=actions)
其中action为: (这里有详细解释)

ARP_RESPONDER_ACTIONS = ('move:NXM_OF_ETH_SRC[]->NXM_OF_ETH_DST[],'
                         'mod_dl_src:%(mac)s,'
                         'load:0x2->NXM_OF_ARP_OP[],'
                         'move:NXM_NX_ARP_SHA[]->NXM_NX_ARP_THA[],'
                         'move:NXM_OF_ARP_SPA[]->NXM_OF_ARP_TPA[],'
                         'load:%(mac)#x->NXM_NX_ARP_SHA[],'
                         'load:%(ip)#x->NXM_OF_ARP_SPA[],'
                         'in_port')

(4)table 21 的处理过程

table 21 中的每一条 flow,会和进来的帧的数据做匹配(ARP 协议,network,虚机的 IP)。如果匹配成功,则构造一个 ARP 响应包,其中包括了 IP 和 MAC,从原来的 port 发回到虚机。如果没有吻合的,那么转发到 table 22 做泛洪。

增加的 flow tables 在红色部分:

图片描述

因此,通过使用 l2-pop mechanism driver 和 OVS 2.1, Neutorn 可以在本地回答虚机的 ARP 请求,从而避免了昂贵的 ARP 广播。这个功能给 GRE 和 VXLAN 的实现是在 Juno 版本中完成的。 这个blueprint似乎在支持VLAN 中的这个功能,但是看起来没有完成。

4. L2 population

根据这篇文档,l2pop 目前支持 VXLAN with Linux bridge 和 GRE/VXLAN with OVS,其blueprint在这里

4.1 原理

l2pop 的原理也不复杂。Neutron 中保存每一个端口的状态,而端口保存了网络相关的数据。虚机启动过程中,其端口状态会从 down 到build 到 active。因此,在每次端口发生状态变化时,函数 update_port_postcommit 都将会被调用:

{'status': 'DOWN/BUILD/ACTIVE', 'binding:host_id': u'compute1', 'allowed_address_pairs': [], 'extra_dhcp_opts': [], 'device_owner': u'compute:nova', 'binding:profile': {}, 'fixed_ips': [{'subnet_id': u'4ec65731-35a5-4637-a59b-a9f2932099f1', 'ip_address': u'81.1.180.15'}], 'id': u'1167e9ac-e10f-4cf5-bd09-6649eab38b32', 'security_groups': [u'f5377a66-803d-481b-b4c3-a6631e8ab456'], 'device_id': u'30580ea7-c456-416b-a01e-0fe645edf5dc', 'name': u'', 'admin_state_up': True, 'network_id': u'86c0d29b-4880-4739-bd68-eb3c392f5099', 'tenant_id': u'74c8ada23a3449f888d9e19b76d13aab', 'binding:vif_details': {u'port_filter': True, u'ovs_hybrid_plug': True}, 'binding:vnic_type': u'normal', 'binding:vif_type': u'ovs', 'mac_address': u'fa:16:3e:4f:59:9d'} 

在某些状态变化下:

  • update_port_postcommit (down to active) -> _update_port_up -> add_fdb_entries -> fdb_add -> fdb_add_tun -> setup_tunnel_port (如果 tunnel port 不存在,则创建 tunnel port), add_fdb_flow -> add FLOOD_TO_TUN flow (如果是 Flood port,则将端口添加到 Flood output ports); setup_entry_for_arp_reply(‘add’。如果不是 Flood port,那么 添加 ARP Responder entry (MAC -> IP)) 以及 add UCAST_TO_TUN flow Unicast Flow entry (MAC -> Tunnel port number)。
  • update_port_postcommit (active to down) -> _update_port_down -> remove_fdb_entries
  • delete_port_postcommit (active to down) -> _update_port_down -> remove_fdb_entries -> fdb_remove -> fdb_remove_tun -> cleanup_tunnel_port, del_fdb_flow -> mod/del FLOOD_TO_TUN flow; setup_entry_for_arp_reply (‘remove’), delete UCAST_TO_TUN flow
  • update_port_postcommit (fixed ip changed) -> _fixed_ips_changed -> update_fdb_entries

通过这种机制,每个节点上的如下数据得到了实时更新,从而避免了不必要的隧道连接和广播。

  • Tunnel port
  • FLOOD_TO_TUN (table 22)flow
  • ARP responder flow
  • UCAST_TO_TUN (table 20) flow

有和没有 l2pop 的效果:

图片描述

4.2 过程实验

1.def tunnel_sync(self) 函数除了上报自己的 local_ip 外不再自己见 tunnels,一切等 l2pop 的通知。

2.在 compute1 上添加第一个虚机 81.1.180.8

neutron-server:

  • 通知 compute1:{‘segment_id’: 6L, ‘ports’: {u’10.0.1.21’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:87:40:f3’, u’81.1.180.1’]]}, ‘network_type’: u’gre’}}
  • 通知所有 agent: {‘segment_id’: 6L, ‘ports’: {u’10.0.1.31’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:b3:e7:7a’, u’81.1.180.8’]]}, ‘network_type’: u’gre’}}

compute1:

  • 添加和网络节点的tunnel options: {df_default=”true”, in_key=flow, local_ip=”10.0.1.31”, out_key=flow, remote_ip=”10.0.1.21”}
  • 添加到网段网关的 Unicast flow:table=20, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=130, priority=2,dl_vlan=2,dl_dst=fa:16:3e:87:40:f3 actions=strip_vlan,set_tunnel:0x6,output:4
  • 增加网段 81.1.180.1 网关的 ARP flows:table=21, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=130, priority=1,arp,dl_vlan=2,arp_tpa=81.1.180.1 actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]->NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:fa:16:3e:87:40:f3,load:0x2->NXM_OF_ARP_OP[],move:NXM_NX_ARP_SHA[]->NXM_NX_ARP_THA[],move:NXM_OF_ARP_SPA[]->NXM_OF_ARP_TPA[],load:0xfa163e8740f3->NXM_NX_ARP_SHA[],load:0x5101b401->NXM_OF_ARP_SPA[],IN_PORT
  • 修改 Flood flow

compute 2 节点:因为它上面还没有运行虚机,所以不做操作。

3.在 compute 2 上添加一个虚机 81.1.180.9

neutron server:

  • 通知 compute 2 : {‘segment_id’: 6L, ‘ports’: {u’10.0.1.31’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:b3:e7:7a’, u’81.1.180.8’]], u’10.0.1.21’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:87:40:f3’, u’81.1.180.1’]]}, ‘network_type’: u’gre’}}
  • 通知所有 agent:{‘segment_id’: 6L, ‘ports’: {u’10.0.1.39’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:73:49:41’, u’81.1.180.9’]]}, ‘network_type’: u’gre’}

compute1:

  • 建立 tunnel(ID 5):{df_default=”true”, in_key=flow, local_ip=”10.0.1.31”, out_key=flow, remote_ip=”10.0.1.39”}
  • 增加 arp responder flow(compute2 上新的虚机 IP -> MAC):table=21, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=79, priority=1,arp,dl_vlan=2,arp_tpa=81.1.180.9 actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]->NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:fa:16:3e:73:49:41,load:0x2->NXM_OF_ARP_OP[],move:NXM_NX_ARP_SHA[]->NXM_NX_ARP_THA[],move:NXM_OF_ARP_SPA[]->NXM_OF_ARP_TPA[],load:0xfa163e734941->NXM_NX_ARP_SHA[],load:0x5101b409->NXM_OF_ARP_SPA[],IN_PORT
  • 增加 unicast flow (新虚机的 MAC -> Tunnel port):table=20, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=79, priority=2,dl_vlan=2,dl_dst=fa:16:3e:73:49:41 actions=strip_vlan,set_tunnel:0x6,output:5
  • 添加新的 Tunnel port 到 Flood flow:table=22, n_packets=13, n_bytes=1717, idle_age=255, hard_age=78, dl_vlan=2 actions=strip_vlan,set_tunnel:0x6,output:5,output:4

compute2:

  • 建立和计算节点以及compute1的tunnel:options: {df_default=”true”, in_key=flow, local_ip=”10.0.1.39”, out_key=flow, remote_ip=”10.0.1.21”},options: {df_default=”true”, in_key=flow, local_ip=”10.0.1.39”, out_key=flow, remote_ip=”10.0.1.31”}
  • 增加 ARP flow(compute 1 上的虚机的 MAC -> IP):table=21, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=268, priority=1,arp,dl_vlan=2,arp_tpa=81.1.180.8 actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]->NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:fa:16:3e:b3:e7:7a,load:0x2->NXM_OF_ARP_OP[],move:NXM_NX_ARP_SHA[]->NXM_NX_ARP_THA[],move:NXM_OF_ARP_SPA[]->NXM_OF_ARP_TPA[],load:0xfa163eb3e77a->NXM_NX_ARP_SHA[],load:0x5101b408->NXM_OF_ARP_SPA[],IN_PORT
  • 增加 Unicast flow (compute 1 上的虚机 MAC -> Tunnel port):table=20, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=268, priority=2,dl_vlan=2,dl_dst=fa:16:3e:b3:e7:7a actions=strip_vlan,set_tunnel:0x6,output:4
  • 增加 ARP flow(新虚机的网关的 MAC -> IP) table=21, n_packets=0, n_bytes=0, idle_age=268, priority=1,arp,dl_vlan=2,arp_tpa=81.1.180.1 actions=move:NXM_OF_ETH_SRC[]->NXM_OF_ETH_DST[],mod_dl_src:fa:16:3e:87:40:f3,load:0x2->NXM_OF_ARP_OP[],move:NXM_NX_ARP_SHA[]->NXM_NX_ARP_THA[],move:NXM_OF_ARP_SPA[]->NXM_OF_ARP_TPA[],load:0xfa163e8740f3->NXM_NX_ARP_SHA[],load:0x5101b401->NXM_OF_ARP_SPA[],IN_PORT
  • 修改 Flood flow(添加到 Compute 1 的 port):table=22, n_packets=13, n_bytes=1717, idle_age=128, dl_vlan=2 actions=strip_vlan,set_tunnel:0x6,output:5,output:4

4.删除 compute1 上的一个vm(也是唯一的一个)

neutron server:

  • 通知所有 agent: {‘segment_id’: 6L, ‘ports’: {u’10.0.1.31’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:b3:e7:7a’, u’81.1.180.8’]]}, ‘network_type’: u’gre’}

compute 1:

  • 因为没有别的虚机了,删除所有 tunnel ports
  • 修改或者删除 ARP, Unicast 和 Flood flows

compute 2:

  • 删除了 compute1 的 tunnel
  • 删除该虚机对应的 ARP flow

    1. 在 compute1 上创建第一个不同网络的虚机

neutron server:

  • 通知 compute 1: {u’e2022937-ec2a-467a-8cf1-f642a3f777b6’: {‘segment_id’: 4L, ‘ports’: {u’10.0.1.21’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:90:e5:50’, u’91.1.180.1’], [u’fa:16:3e:17:c9:26’, u’90.1.180.1’], [u’fa:16:3e:69:92:30’, u’90.1.180.3’], [u’fa:16:3e:69:92:30’, u’91.1.180.2’]]}, ‘network_type’: u’gre’}}
  • 通知所有 agent:{u’e2022937-ec2a-467a-8cf1-f642a3f777b6’: {‘segment_id’: 4L, ‘ports’: {u’10.0.1.31’: [[‘00:00:00:00:00:00’, ‘0.0.0.0’], [u’fa:16:3e:e9:ee:0c’, u’91.1.180.9’]]}, ‘network_type’: u’gre’}}

compute 1:建立和网络节点的 tunnel port;更新 Flood flows;添加 ARP flows

compute 2:没什么action,因为该节点上没有新建虚机的网络内的虚机

过程的大概说明:

  • 虚机在收到 fannout FDB entries 后,检查其中每个 port 的 network_id(即 “segment_id”)。如果本机上有该 network 内的 port,那么就处理 entries 中的 “ports”部分;否则,不处理该 entries。
  • 因此,当计算节点上没有运行任何虚机时,不会建立任何 tunnel。如果两个虚机上有相同网络内的虚机,那么建立会建立 tunnel。
  • 这种机制能实时建立 tunnel port,Flood entry (创建 Tunnel port 同时添加到 Flood output ports 列表), Unicast flow (虚机和网关 MAC -> Tunnel port) 和 ARP Responder entry (虚机和网关 MAC -> IP)。下图中的蓝色部分的流表都会被及时更新。
  • Neutron server 在端口创建/删除/修改时,如果是该节点上的第一个虚机,首先发送直接消息;然后发通知消息给所有的计算和网络节点。

图片描述

4.3 性能

4.3.1 MQ 性能问题

应该说 l2pop 的原理和实现都很直接,但是在大规模部署环境中,这种通知机制(通知所有的 ML2 Agent 节点)可能会给 MQ 造成很大的负担。一旦 MQ 不能及时处理消息,虚机之间的网络将受到影响。下面是 l2pop 中通知机制代码:

def __init__(self, topic=topics.AGENT):
        super(L2populationAgentNotifyAPI, self).__init__(
            topic=topic, default_version=self.BASE_RPC_API_VERSION)
        self.topic_l2pop_update = topics.get_topic_name(topic, topics.L2POPULATION, topics.UPDATE)

    def _notification_fanout(self, context, method, fdb_entries):
        self.fanout_cast(context, self.make_msg(method, fdb_entries=fdb_entries), topic=self.topic_l2pop_update)

    def _notification_host(self, context, method, fdb_entries, host):
        self.cast(context, self.make_msg(method, fdb_entries=fdb_entries), topic='%s.%s' % (self.topic_l2pop_update, host))

    def add_fdb_entries(self, context, fdb_entries, host=None):
        if fdb_entries:
            if host:
                self._notification_host(context, 'add_fdb_entries',fdb_entries, host) #cast 给指定 host
            else: 
                self._notification_fanout(context, 'add_fdb_entries', fdb_entries) #fanout 给所有计算和网络节点

这段代码是说,l2pop 采用的 MQ topic 是 “L2POPULATION”,消息通知采用 fanout 或者 cast 机制。如果是 fanout 的话,消息将发到所有的 ML2 agent 节点。这样的话,其覆盖面就有些过于广泛了,就这个问题有人提了一个 ticket,官方答复是 work as design,要改的话只能是添加 new feature 了。

4.3.2 大规模网络环境中节点上的 OpenFlow flows 过多

不知道这个数目有没有上限?数目很多的情况下会不会有性能问题?OVS 有没有处理能力上限?这些问题也许得在实际的生产环境中才能得到证实和答案。

作者信息:刘世民(Sammy Liu),IBM 云架构师,十余年IT行业从业经历,在电信、企业软件、存储以及云计算等领域做过研发、管理和架构设计等工作。从 2012 年开始学习 OpenStack,对其核心模块有较深入的了解;带领过团队开发OpenStack模块。

责编:陈晨,关注云计算,联系请添加微信:violace95 备注公司+职位+姓名。寻求报道或投稿,请联系 chenchenjs@csdn.net


2016年5月13日-15日,由CSDN重磅打造的2016中国云计算技术大会(CCTC 2016)将于5月13日-15日在北京举办,今年大会特设“中国Spark技术峰会”、“Container技术峰会”、“OpenStack技术峰会”、“大数据核心技术与应用实战峰会”四大技术主题峰会,以及“云计算核心技术架构”、“云计算平台构建与实践”等专场技术论坛。大会讲师阵容囊括Intel、微软、IBM、AWS、Hortonworks、Databricks、Elastic、百度、阿里、腾讯、华为、乐视、京东、小米、微博、迅雷、国家电网、中国移动、长安汽车、广发证券、民生银行、国家超级计算广州中心等60+顶级技术讲师,CCTC必将是中国云计算技术开发者的顶级盛会。目前会议门票限时7折(截止至4月29日24点),详情访问CCTC 2016官网。

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