容器网络启用RDMA高速通讯-Freeflow

容器网络启用RDMA高速通讯-Freeflow

容器网络启用RDMA高速通讯-Freeflow

• 本文编译自：
  • Freeflow，https://github.com/openthings/Freeflow
  • Deploy FreeFlow plugin in Kubernetes，https://github.com/joyq-github/TensorFlowonK8s/blob/master/FreeFlow.md
• 本文地址，https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1829326，by openthings，2018.06.13.

1、Freeflow简介

RDMA是一种网卡间直接高速互联的通讯机制。对比传统DMA的内部总线IO，RDMA通过网络在两个端点的应用软件之间实现buffer的直接传递；而对比传统的网络传输，RDMA又无需操作系统和协议栈的介入。RDMA可以轻易实现端点间的超低延时、超高吞吐量传输，而且基本不需要CPU、OS的资源参与，在高速网络环境下，不必再为网络数据的处理和搬移耗费过多资源。RDMA具有三大特性：CPU offload 、kernel bypass、zero-copy。详细架构和原理参见-https://www.cnblogs.com/zafu/p/8335200.html 。

Freeflow是一个高速的容器覆盖网络，通过启用RDMA通讯加速TCP socket达到物理链路级的传输速度。

Freeflow工作于流行的覆盖网络的上层，包括Flannel、Weave等解决方案。容器具有自己的virtual network interfaces 和 IP 地址，不需要直接访问硬件的 NIC interface。一个轻量级的Freeflow library 位于 containers之中，桥接RDMA 和 TCP socket APIs, 以及一个容器外的 Freeflow router帮助加速这些 APIs。

• Freeflow基于Linux RDMA project (https://github.com/linux-rdma/rdma-core), 采用MIT许可。

2、Freeflow的三种工作模式

Freeflow工作有三种模式：fully-isolated RDMA, semi-isolated RDMA, 以及 TCP。

当前释放的版本仅支持fully-isolated RDMA，提供了不同容器件的最好的隔离性，与 multi-tenant 环境工作良好。提供了典型的 RDMA performance (40Gbps带宽和1微秒时延), 这通过一些 CPU开销来实现。

我们未来将释放支持另外两种模式的版本。Semi-isolated RDMA 提供同样的 CPU 效率，作为bare-metal RDMA, 同时没有data path的full isolation。TCP mode 加速了TCP socket 的性能到与 bare-metal一样。在典型的Linux server，如果带有40Gbps NIC，达到 25Gbps 带宽，只需要单个TCP 连接，时延小于20微秒。

3、快速运行Freeflow演示

下面是在fully-isolated RDMA 模式下运行Freeflow的步骤：

• Step 1: 启动Freeflow router (每一个server一个实例)。

sudo docker run --name router1 --net host -e "FFR_NAME=router1" -e "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/:/usr/local/lib/:/usr/lib64/" -v /sys/class/:/sys/class/ -v /freeflow:/freeflow -v /dev/:/dev/ --privileged -it ubuntu:14.04 /bin/bash

然后 log into到router container，通过：

sudo docker run exec -it router1 bash

下载和安装与host主机同样版本的RDMA libraries 和 drivers。目前，Freeflow开发和测试通过 "MLNX_OFED_LINUX-4.0-2.0.0.1-ubuntu14.04-x86_64.tgz" ，你可以下载在：

• http://www.mellanox.com/page/products_dyn?product_family=26.

然后，检出获取 libraries-router/librdmacm-1.1.0mlnx/的代码，Build 和 install 该library 到 /usr/lib/ (缺省目录)。

最后，检出获取 ffrouter/的代码，通过"build.sh"在源码目录Build，通过运行 "./router router1"。

• Step 2: 重复Step 1，在其它的Host上启动router。你可以捕获router1的Docker image，用于避免重复building 和安装的过程。
• Step 3: 在同一个host作为router1启动一个customer container：

sudo docker run --name node1 --net weave -e "FFR_NAME=router1" -e "FFR_ID=10" -e "LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib" -e --ipc container:router1 -v /sys/class/:/sys/class/ -v /freeflow:/freeflow -v /dev/:/dev/ --privileged --device=/dev/infiniband/uverbs0 --device=/dev/infiniband/rdma_cm -it ubuntu /bin/bash

你可以使用任何容器覆盖网络，本例子中我们使用Weave (https://github.com/weaveworks/weave)。

环境变量 "FFR_NAME=router1" 指向 container 到在同一个host的 router (router1) ；"FFR_ID=10" 是在 FreeFlow中的容器ID。同一个host中的每一个 container有一个独立的 FFR_ID。在下一版本中，FFR_ID 将被移除。

下载和安装与host主机同样版本的RDMA libraries 和 drivers。目前，Freeflow开发和测试通过 "MLNX_OFED_LINUX-4.0-2.0.0.1-ubuntu14.04-x86_64.tgz" ，你可以下载在：

• http://www.mellanox.com/page/products_dyn?product_family=26.

然后，检出获取 libraries-router/librdmacm-1.1.0mlnx/的代码，Build 和 install 该library 到 /usr/lib/ (缺省目录)。

• Step 4: 重复 Step 2在更多的host上启动 customer containers。你可以捕获router1的Docker image，用于避免重复building 和安装的过程。

注意：该版本的实现硬编码了 host IPs 和 virtual IP到 host IP 的映射，在  https://github.com/Microsoft/Freeflow/blob/master/ffrouter/ffrouter.cpp#L215 和 https://github.com/Microsoft/Freeflow/blob/master/ffrouter/ffrouter.h#L76。为了快速测试，你需要按照你的环境进行编辑。理想的实现方式，该router将从container overlay controller/zookeeper/etcd中读取出来。

• Validation: 在 customer containers, 安装 RDMA 性能测试工具，通过 "sudo apt-get install perftest"。尝试 "ib_send_bw" 或 "ib_send_lat"。

4、Freeflow应用

对于 RDMA的应用，Freeflow 已经测试的平台包括 RDMA-based Spark (http://hibd.cse.ohio-state.edu/), HERD (https://github.com/efficient/HERD), Tensorflow with RDMA enabled (https://github.com/tensorflow/tensorflow) 以及 rsocket (https://linux.die.net/man/7/rsocket)。大部分应用不需要做任何修改（或很少修改）即可运行, 取得超过传统 TCP socket实现的性能。

对于 TCP，Freeflow 在很多applications/framework下进行了测试，包括 DLWorkspace (https://github.com/Microsoft/DLWorkspace) and Horovod (https://github.com/uber/horovod).

• 联系开发者

该实现是一个研究原型，代码还未进入产品级状态。技术细节将通过科研论文出版，如果您感兴趣，欢迎到 Github提交issue或者直接联系下面的作者。

• Yibo Zhu (yibzh@microsoft.com)
• Hongqiang Harry Liu (lampson0505@gmail.com)
• Daehyeok Kim (daehyeok@cs.cmu.edu)
• Tianlong Yu (tianlony@andrew.cmu.edu)

5、在Kubernetes部署FreeFlow插件

很多时候，在Kubernetes集群中的pod-to-pod网络带宽不如 host-to-host的好，有很多种原因的影响。 对于分布式的计算尤其是分布式机器学习中，网络带宽在很大程度上影响性能。为了优化 pod-to-pod 网络， FreeFlow plugin (https://github.com/Microsoft/Freeflow) 是非常有帮助的，而且只需要两个步骤就能使用。

部署FreeFlow为 DaemonSet

示范的yaml在 here。在yaml文件中，改变环境变量 HOST_IP_PREFIX 为实际的pods使用的 IP 范围。

kind: DaemonSet
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: freeflowrouter
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      freeflowrouter-node: pod 
  template:
    metadata:
      name: freeflowrouter
      labels:
        freeflowrouter-node: pod      
    spec:
      dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet 
      hostNetwork: true        
      containers:
      - name: freeflowrouter
        image: dlws/freeflow:0.16
        securityContext:
          privileged: true
        volumeMounts:
        - mountPath: /freeflow
          name: freeflow
        env:
        - name: HOST_IP_PREFIX
          value: 10.240.0.0/16
      volumes:
      - name: freeflow
        hostPath:
          path: /freeflow        
      tolerations:
      - key: CriticalAddonsOnly
        operator: Exists
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule           

创建启用FreeFlow的pod

示范的yaml在 here. 添加两个环境变量 LD_PRELOAD 和 VNET_PREFIX到 pod 定义中，如下所示。然后，改变环境变量VNET_PREFIX的值为实际的pods使用的 IP 范围。

containers:
      - name: tf-worker1
        image: tensorflow/tensorflow:1.8.0-gpu
        env:
        - name: LD_PRELOAD
          value: "/freeflow/libfsocket.so"
        - name: VNET_PREFIX
          value: 10.244.0.0/16

挂载 volume /freeflow，其中包含pod中用到的 FreeFlow library。

volumeMounts:
        - mountPath: /freeflow
          name: freeflow      
      volumes:
      - name: freeflow
        hostPath:
          path: /freeflow

现在，有了一个使用 FreeFlow来进行网络带宽加速的Kubernetes应用pods，保存为freeflow.yaml文件，使用kubernetes create -f freeflow.yaml即可部署到集群进行测试。