По мере исчерпания адресов IPv4, многие операторы связи столкнулись с необходимостью организовывать доступ своих клиентов в сеть с помощью трансляции адресов. В этой статье я расскажу, как можно получить производительность уровня Carrier Grade NAT на commodity серверах.
Немного истории
Тема исчерпания адресного пространства IPv4 уже не нова. В какой-то момент в RIPE появились очереди ожидания (waiting list), затем возникли биржи, на которых торговали блоками адресов и заключались сделки по их аренде. Постепенно операторы связи начали предоставлять услуги доступа в Интернет с помощью трансляции адресов и портов. Кто-то не успел получить достаточно адресов, чтобы выдать «белый» адрес каждому абоненту, а кто-то начал экономить средства, отказавшись от покупки адресов на вторичном рынке. Производители сетевого оборудования поддержали эту идею, т.к. этот функционал обычно требует дополнительных модулей расширения или лицензий. Например, у Juniper в линейке маршрутизаторов MX (кроме последних MX104 и MX204) выполнять NAPT можно на отдельной сервисной карте MS-MIC, на Cisco ASR1k требуется лицензия СGN license, на Cisco ASR9k — отдельный модуль A9K-ISM-100 и лицензия A9K-CGN-LIC к нему. В общем, удовольствие стоит немалых денег.
IPTables
Задача выполнения NAT не требует специализированных вычислительных ресурсов, ее в состоянии решать процессоры общего назначения, которые установлены, например, в любом домашнем роутере. В масштабах оператора связи эту задачу можно решить используя commodity серверы под управлением FreeBSD (ipfw/pf) или GNU/Linux (iptables). Рассматривать FreeBSD не будем, т.к. я довольно давно отказался от использования этой ОС, так что остановимся на GNU/Linux.
Включить трансляцию адресов совсем не сложно. Для начала необходимо прописать правило в iptables в таблицу nat:
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 100.64.0.0/10 -j SNAT --to <pool_start_addr>-<pool_end_addr> --persistent
Операционная система загрузит модуль nf_conntrack, который будет следить за всеми активными соединениями и выполнять необходимые преобразования. Тут есть несколько тонкостей. Во-первых, поскольку речь идет о NAT в масштабах оператора связи, то необходимо подкрутить timeout’ы, потому что со значениями по умолчанию размер таблицы трансляций достаточно быстро вырастет до катастрофических значений. Ниже пример настроек, которые я использовал на своих серверах:
net.ipv4.ip_forward = 1
net.ipv4.ip_local_port_range = 8192 65535
net.netfilter.nf_conntrack_generic_timeout = 300
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_syn_sent = 60
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_syn_recv = 60
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established = 600
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_fin_wait = 60
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close_wait = 45
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_last_ack = 30
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_time_wait = 120
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_close = 10
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_max_retrans = 300
net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_unacknowledged = 300
net.netfilter.nf_conntrack_udp_timeout = 30
net.netfilter.nf_conntrack_udp_timeout_stream = 60
net.netfilter.nf_conntrack_icmpv6_timeout = 30
net.netfilter.nf_conntrack_icmp_timeout = 30
net.netfilter.nf_conntrack_events_retry_timeout = 15
net.netfilter.nf_conntrack_checksum=0
И во-вторых, поскольку по умолчанию размер таблицы трансляций не рассчитан на работу в условиях оператора связи, его необходимо увеличить:
net.netfilter.nf_conntrack_max = 3145728
Также необходимо увеличить и количество buckets для хэш-таблицы, хранящей все трансляции (это опция модуля nf_conntrack):
options nf_conntrack hashsize=1572864
После этих нехитрых манипуляций получается вполне работающая конструкция, которая может транслировать большое количество клиентских адресов в пул внешних. Однако, производительность этого решения оставляет желать лучшего. В своих первых попытках использования GNU/Linux для NAT (примерно 2013 год) я смог получить производительность около 7Gbit/s при 0.8Mpps на один сервер (Xeon E5-1650v2). С того времени в сетевом стеке ядра GNU/Linux было сделано много различных оптимизаций, производительность одного сервера на том же железе выросла практически до 18-19 Gbit/s при 1.8-1.9 Mpps (это были предельные значения), но потребность в объеме трафика, обрабатываемого одним сервером, росла намного быстрее. В итоге были выработаны схемы балансировки нагрузки на разные серверы, но всё это увеличило сложность настройки, обслуживания и поддержания качества предоставляемых услуг.
NFTables
Сейчас модным направлением в программном «перекладывании пакетиков» является использование DPDK и XDP. На эту тему написана куча статей, сделано много разных выступлений, появляются коммерческие продукты (например, СКАТ от VasExperts). Но в условиях ограниченных ресурсов программистов у операторов связи, пилить самостоятельно какое-нибудь «поделие» на базе этих фреймворков довольно проблематично. Эксплуатировать такое решение в дальнейшем будет намного сложнее, в частности, придется разрабатывать инструменты диагностики. Например, штатный tcpdump с DPDK просто так не заработает, да и пакеты, отправленные назад в провода с помощью XDP, он не «увидит». На фоне всех разговоров про новые технологии вывода форвардинга пакетов в user-space, незамеченными остались
Основная идея заключается в том, что если роутер пропустил пакеты одной сессии в обе стороны потока (TCP сессия перешла в состояние ESTABLISHED), то нет необходимости пропускать последующие пакеты этой сессии через все правила firewall, т.к. все эти проверки всё равно закончатся передачей пакета далее в роутинг. Да и собственно выбор маршрута выполнять не надо — мы уже знаем в какой интерфейс и какому хосту надо переслать пакеты пределах этой сессии. Остается только сохранить эту информацию и использовать ее для маршрутизации на ранней стадии обработки пакета. При выполнении NAT необходимо дополнительно сохранить информацию об изменениях адресов и портов, преобразованных модулем nf_conntrack. Да, конечно, в этом случае перестают работать различные полисеры и другие информационно-статистические правила в iptables, но в рамках задачи отдельного стоящего NAT или, например, бордера — это не так уж важно, потому что сервисы распределены по устройствам.
Конфигурация
Чтобы воспользоваться этой функцией нам надо:
- Использовать свежее ядро. Несмотря на то, что сам функционал появился еще в ядре 4.16, довольно долго он было очень «сырой» и регулярно вызывал kernel panic. Стабилизировалось всё примерно в декабре 2019 года, когда вышли LTS ядра 4.19.90 и 5.4.5.
- Переписать правила iptables в формат nftables, используя достаточно свежую версию nftables. Точно работает в версии 0.9.0
Если с первым пунктом всё в принципе понятно, главное не забыть включить модуль в конфигурацию при сборке (CONFIG_NFT_FLOW_OFFLOAD=m), то второй пункт требует пояснений. Правила nftables описываются совсем не так, как в iptables.
Конфигурация NAT очень проста:
#! /usr/sbin/nft -f
table nat {
chain postrouting {
type nat hook postrouting priority 100;
oif <o_if> snat to <pool_addr_start>-<pool_addr_end> persistent
}
}
С flow offload немного сложнее, но вполне понятно:
#! /usr/sbin/nft -f
table inet filter {
flowtable fastnat {
hook ingress priority 0
devices = { <i_if>, <o_if> }
}
chain forward {
type filter hook forward priority 0; policy accept;
ip protocol { tcp , udp } flow offload @fastnat;
}
}
Вот, собственно, и вся настройка. Теперь весь TCP/UDP трафик будет попадать в таблицу fastnat и обрабатываться намного быстрее.
Результаты
Чтобы стало понятно, насколько это «намного быстрее», я приложу скриншот нагрузки на два реальных сервера, с одинаковой начинкой (Xeon E5-1650v2), одинаково настроенных, использующих одно и тоже ядро Linux, но выполняющих NAT в iptables (NAT4) и в nftables (NAT5).
На скриншоте нет графика пакетов в секунду, но в профиле нагрузки этих серверов средний размер пакета в районе 800 байт, поэтому значения доходят до 1.5Mpps. Как видно, запас производительности у сервера с nftables огромный. На текущий момент этот сервер обрабатывает до 30Gbit/s при 3Mpps и явно способен упереться в физическое ограничение сети 40Gbps, имея при этом свободные ресурсы CPU.
Надеюсь, этот материал будет полезен сетевым инженерам, пытающимся улучшить производительность своих серверов.
Источник: habr.com