高性能网络SIG月度动态: 推进SMC支持基于eBPF透明替换和内存水位限制等多项功能支持

简介: 一键查看高性能网络 SIG 10 月各项目进展。

本次月报总结了 SIG 在 9 月和 10 月的工作进展,聚焦在 ANCK 网络安全和稳定性问题修复以及 SMC 新特性的推进。

一、关键进展

1. 完成上游 SMC 共享内存使用统计的支持,并回合到 ANCK 5.10。

2. 推进上游 SMC 基于 eBPF 透明替换功能的合入。

3. 完成 ANCK 5.10 中 SMC 共享内存水位限制功能的开发与合入。

4. 修复 ANCK 通用内核网络和 SMC 的多个安全及稳定性问题。

二、ANCK 通用内核网络协议栈

修复

ANCK 5.10 内核修复了如下问题,预计随 018 版本发布:

  • 修复 netem qdisc 可能出现 UAF 的问题。(PR3824,PR3835)
  • 修复 sockmap 可能引起 soft lockup 的问题。(PR4000)
  • 修复 qdisc 的一处 panic 风险。(PR4003)

安全

ANCK 5.10 修复了如下 CVE,预计随 018 版本发布:

CVE-2024-36889(PR3942)

CVE-2024-36883(PR3941)

CVE-2024-46771(PR3898)

CVE-2024-46783(PR3899)

CVE-2024-46679(PR3925)

CVE-2024-46679(PR3925)

CVE-2024-46800(PR3835)

CVE-2024-41040(PR3885)

CVE-2024-45018(PR3881)

CVE-2024-44934(PR3935)

CVE-2024-36971(PR3934)

CVE-2024-44987(PR3880)

CVE-2024-42284(PR3926)

CVE-2024-44974(PR3928)

CVE-2024-43861(PR3875)

CVE-2024-43879(PR3932)

CVE-2024-42271(PR3930)

 

三、SMC

双月 SMC 相关工作聚焦于上游共享内存统计和 eBPF 透明替换特性的推动,以及 ANCK 中的内存水位限制特性开发和稳定性问题修复。

共享内存统计

上游 SMC 的统计指标中缺少对 LGR 当前持有的共享内存的统计,为此 SIG 向上游 Linux 内核[1]和 smc-tools 用户态工具[2]提交 LGR 和 net namespace 维度共享内存使用统计功能,目前均已合入。相关内核补丁也已回合至 ANCK 内核[3],自 5.10-17.3 版本后携带。

eBPF 透明替换

一直以来,上游 SMC 仅提供了 smc_run 这一进程维度透明替换 TCP 的功能,但这种方式存在静态链接程序不可用以及替换维度单一的问题。因此 SIG 向上游提交了基于 eBPF 的灵活替换方案[4],旨在提供多种维度(如 netns 或进程)透明替换以及基于端口等策略灵活替换 TCP 的能力。

共享内存水位限制

SMC 使用共享内存通信来获得更好的网络性能,但也带来一定的内存压力。因此 SIG 向 ANCK 5.10 提交了 SMC 共享内存水位限制的功能[5],用户可通过 sysctl 设置 node 或 net namespace 维度的共享内存使用上限,达到上限后将回退回 TCP,以避免过多的内存消耗。此特性自 5.10-17.3 版本后携带,目前属于预览特性,后续将推动贡献到上游。

稳定性问题修复

修复了 ANCK 5.10 SMC 中内存泄漏[6]相关问题。

相关链接

[1]https://lore.kernel.org/netdev/20240814130827.73321-1-guwen@linux.alibaba.com/

[2] https://github.com/ibm-s390-linux/smc-tools/pull/11

[3] https://gitee.com/anolis/cloud-kernel/pulls/3766

[4]https://lore.kernel.org/netdev/1729737768-124596-1-git-send-email-alibuda@linux.alibaba.com/

[5] https://gitee.com/anolis/cloud-kernel/pulls/3894

[6] https://gitee.com/anolis/cloud-kernel/pulls/3847


注:更多龙蜥 SIG 月度动态可点击这里查看。


高性能网络 SIG(Special Interest Group)在这个万物互联的时代,云上的网络通信效率对各种服务至关重要,高性能网络兴趣组致力于利用 XDP、RDMA、VIRTIO 等新高效通信技术,结合软硬件一体化的思想,打造高性能网络协议栈,提升云计算时代数据中心应用的网络性能。

高性能网络 SIG 主页:https://openanolis.cn/sig/high-perf-network

—— 完 ——

相关文章
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
反向传播算法虽是深度学习基石,但面临内存消耗大和并行扩展受限的问题。近期,牛津大学等机构提出NoProp方法,通过扩散模型概念,将训练重塑为分层去噪任务,无需全局前向或反向传播。NoProp包含三种变体(DT、CT、FM),具备低内存占用与高效训练优势,在CIFAR-10等数据集上达到与传统方法相当的性能。其层间解耦特性支持分布式并行训练,为无梯度深度学习提供了新方向。
503 1
NoProp:无需反向传播,基于去噪原理的非全局梯度传播神经网络训练,可大幅降低内存消耗
|
存储 缓存 监控
Docker容器性能调优的关键技巧,涵盖CPU、内存、网络及磁盘I/O的优化策略,结合实战案例,旨在帮助读者有效提升Docker容器的性能与稳定性。
本文介绍了Docker容器性能调优的关键技巧,涵盖CPU、内存、网络及磁盘I/O的优化策略,结合实战案例,旨在帮助读者有效提升Docker容器的性能与稳定性。
1287 7
|
7月前
|
存储
阿里云轻量应用服务器收费标准价格表:200Mbps带宽、CPU内存及存储配置详解
阿里云香港轻量应用服务器,200Mbps带宽,免备案,支持多IP及国际线路,月租25元起,年付享8.5折优惠,适用于网站、应用等多种场景。
2404 0
|
7月前
|
存储 缓存 NoSQL
内存管理基础:数据结构的存储方式
数据结构在内存中的存储方式主要包括连续存储、链式存储、索引存储和散列存储。连续存储如数组,数据元素按顺序连续存放,访问速度快但扩展性差;链式存储如链表,通过指针连接分散的节点,便于插入删除但访问效率低;索引存储通过索引表提高查找效率,常用于数据库系统;散列存储如哈希表,通过哈希函数实现快速存取,但需处理冲突。不同场景下应根据访问模式、数据规模和操作频率选择合适的存储结构,甚至结合多种方式以达到最优性能。掌握这些存储机制是构建高效程序和理解高级数据结构的基础。
791 1
|
7月前
|
存储 弹性计算 固态存储
阿里云服务器配置费用整理,支持一万人CPU内存、公网带宽和存储IO性能全解析
要支撑1万人在线流量,需选择阿里云企业级ECS服务器,如通用型g系列、高主频型hf系列或通用算力型u1实例,配置如16核64G及以上,搭配高带宽与SSD/ESSD云盘,费用约数千元每月。
799 0
|
存储 编译器 C语言
【C语言篇】数据在内存中的存储(超详细)
浮点数就采⽤下⾯的规则表⽰,即指数E的真实值加上127(或1023),再将有效数字M去掉整数部分的1。
1020 0
|
存储
共用体在内存中如何存储数据
共用体(Union)在内存中为所有成员分配同一段内存空间,大小等于最大成员所需的空间。这意味着所有成员共享同一块内存,但同一时间只能存储其中一个成员的数据,无法同时保存多个成员的值。

热门文章

最新文章