1. 背景
随着越来越多的公司拥抱云原生，从原先的单体应用演变为微服务，应用的部署方式也从虚机变为容器化，容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而在容器化以后，我们发现应用的性能比原先在虚拟机上表现更差，这是为什么呢？。
2. 压测结果
2.1 容器化之前的表现
应用部署在虚拟机下，我们使用wrk工具进行压测，压测结果如下：
从压测结果看，平均RT为1.68ms，qps为716/scolor{red}{平均RT为1.68ms，qps为716/s}平均RT为1.68ms，qps为716/s，我们再来看下机器的资源使用情况，cpu基本已经被打满。
2.2 容器化后的表现
使用wrk工具进行压测，结果如下：
从压测结果看，平均RT为2.11ms，qps为554/scolor{red}{平均RT为2.11ms，qps为554/s}平均RT为2.11ms，qps为554/s，我们再来看下机器的资源使用情况，cpu基本已经被打满。
2.3 性能对比结果
| 性能对比 | 虚拟机 | 容器 |
|---|---|---|
| RT | 1.68ms | 2.11ms |
| QPS | 716/s | 554/s |
总体性能下降：RT（25%）、QPS（29%）
3. 原因分析
3.1 架构差异
由于应用在容器化后整体架构的不同、访问路径的不同，将可能导致应用容器化后性能的下降，于是我们先来分析下两者架构的区别。我们使用k8s作为容器编排基础设施，网络插件使用calico的ipip模式，整体架构如下所示。
这里需要说明，虽然使用calico的ipip模式，由于pod的访问为service的nodePort模式，所以不会走tunl0网卡，而是从eth0经过iptables后，通过路由到calico的calixxx接口，最后到pod。
3.2性能分析
在上面压测结果的图中，我们容器化后，cpu的软中断si使用率明显高于原先虚拟机的si使用率，所以我们使用perf继续分析下热点函数。
为了进一步验证是否是软中断的影响，我们使用perf进一步统计软中断的次数。
我们发现容器化后比原先软中断多了14%，到这里，我们能基本得出结论，应用容器化以后，需要更多的软中断的网络通信导致了性能的下降。
3.3 软中断原因
由于容器化后，容器和宿主机在不同的网络namespace,数据需要在容器的namespace和host namespace之间相互通信,使得不同namespace的两个虚拟设备相互通信的一对设备为veth pair,可以使用ip link命令创建，对应上面架构图中红色框内的两个设备，也就是calico创建的calixxx和容器内的eth0。我们再来看下veth设备发送数据的过程
static netdev_tx_t veth_xmit(struct sk_buff *skb, struct net_device *dev)
{
...
if (likely(veth_forward_skb(rcv, skb, rq, rcv_xdp)
...
}
static int veth_forward_skb(struct net_device *dev, struct sk_buff *skb,
struct veth_rq *rq, bool xdp)
{
return __dev_forward_skb(dev, skb) ?: xdp ?
veth_xdp_rx(rq, skb) :
netif_rx(skb);//中断处理
}
/* Called with irq disabled */
static inline void ____napi_schedule(struct softnet_data *sd,
struct napi_struct *napi)
{
list_add_tail(&napi->poll_list, &sd->poll_list);
//发起软中断
__raise_softirq_irqoff(NET_RX_SOFTIRQ);
}
通过虚拟的veth发送数据和真实的物理接口没有区别，都需要完整的走一遍内核协议栈，从代码分析调用链路为veth_xmit -> veth_forward_skb -> netif_rx -> __raise_softirq_irqoff，veth的数据发送接收最后会使用软中断的方式，这也刚好解释了容器化以后为什么会有更多的软中断，也找到了性能下降的原因。
4. 优化策略
原来我们使用calico的ipip模式，它是一种overlay的网络方案，容器和宿主机之间通过veth pair进行通信存在性能损耗，虽然calico可以通过BGP，在三层通过路由的方式实现underlay的网络通信，但还是不能避免veth pari带来的性能损耗，针对性能敏感的应用，那么有没有其他underly的网络方案来保障网络性能呢？那就是macvlan/ipvlan模式，我们以ipvlan为例稍微展开讲讲。
4.1 ipvlan L2 模式
IPvlan和传统Linux网桥隔离的技术方案有些区别，它直接使用linux以太网的接口或子接口相关联，这样使得整个发送路径变短，并且没有软中断的影响，从而性能更优。如下图所示：
上图是ipvlan L2模式的通信模型，可以看出container直接使用host eth0发送数据，可以有效减小发送路径，提升发送性能。
4.2 ipvlan L3 模式
ipvlan L3模式，宿主机充当路由器的角色，实现容器跨网段的访问，如下图所示：
4.3 Cilium
除了使用macvlan/ipvlan提升网络性能外，我们还可以使用Cilium来提升性能，Cilium为云原生提供了网络、可观测性、网络安全等解决方案，同时它是一个高性能的网络CNI插件，高性能的原因是优化了数据发送的路径，减少了iptables开销，如下图所示：
虽然calico也支持ebpf，但是通过benchmark的对比，Cilium性能更好，高性能名副其实，接下来我们来看看官网公布的一些benchmark的数据，我们只取其中一部分来分析，如下图:
无论从QPS和CPU使用率上Cilium都拥有更强的性能。
5. 总结
容器化带来了敏捷、效率、资源利用率的提升、环境的一致性等等优点的同时，也使得整体的系统复杂度提升一个等级，特别是网络问题，容器化使得整个数据发送路径变长，排查难度增大。不过现在很多网络插件也提供了很多可观测性的能力，帮助我们定位问题。
我们还是需要从实际业务场景出发，针对容器化后性能、安全、问题排查难度增大等问题，通过优化架构，增强基础设施建设才能让我们在云原生的路上越走越远。
最后，感谢大家观看，也希望和我讨论云原生过程中遇到的问题。
5. 参考资料
docs.docker.com/network/dri…
cilium.io/blog/2021/0…
