浅谈网络 | 容器网络之Cilium

目录

    • Cilium介绍
      • Cilium是什么
      • Cilium 主要功能特性
      • 为什么用Cilium?
    • 功能概述
    • 组件概况
    • BPF 与 XDP
      • eBPF (Extended Berkeley Packet Filter)
      • XDP (eXpress Data Path)

Cilium介绍

Cilium是什么

Cilium 是一个开源网络和安全项目,专为 Kubernetes、Docker 和 Mesos 等容器管理平台设计,旨在为容器化环境中的应用程序提供透明的网络连接和安全保护。它基于 Linux 内核中的 eBPF 技术,能够在内核层面上动态插入安全、可见性和网络控制逻辑,支持传统网络安全(如防火墙和访问控制)以及更精细的 API 和进程级安全,确保容器间通信不受威胁。
作为 Kubernetes 网络生态中的一款基于 eBPF 实现的网络插件,Cilium 不仅支持 Pod 间的基本通信,还能够进行 L4 和 L7 层的负载均衡,并取代了传统的 kube-proxy。它还内建服务网格、DNS 代理和流量追踪等高级功能,使其成为一个全面的解决方案,提升容器化应用的网络性能、安全性和可见性,简化网络架构,增强服务治理和监控能力。

Cilium 主要功能特性

Cilium 主要功能特性包括:

  • 安全性:支持 L3/L4/L7 级别的安全策略,这些策略可按应用方式分为:
    • 基于身份的安全策略(Security Identity):为每个工作负载分配唯一的安全身份,并基于此身份实施访问控制,而非依赖传统的 IP 地址。
    • 基于 CIDR 的安全策略:支持基于 IP 地址范围(CIDR)的访问控制规则,以兼容现有的网络安全策略。
    • 基于标签的安全策略:利用 Kubernetes 标签进行策略匹配,实现细粒度的安全控制。
  • 网络功能:支持三层平面网络(Flat Layer 3 Network),包括:
    • 覆盖网络(Overlay):支持 VXLAN 和 Geneve 等隧道技术,为多主机通信提供透明的虚拟网络。
    • Linux 原生路由:包括基于 Linux 内核的路由机制,以及云服务商提供的高级网络路由,确保高效的流量转发。
  • 负载均衡:基于 eBPF 实现高性能的 L4/L7 负载均衡,无需依赖 iptables 或 kube-proxy,提高网络吞吐量并降低延迟。
  • 可观测性与故障排查:提供丰富的监控和故障排除工具,包括流量可视化、DNS 解析监控、延迟分析以及事件追踪,帮助用户高效定位和解决网络问题。
    在这里插入图片描述

为什么用Cilium?

Cilium 的使用基于现代数据中心应用程序向微服务架构的转变,特别是当容器化和动态微服务环境中的应用程序通过轻量级协议(如 HTTP)进行通信时,传统的网络安全方法面临许多挑战。传统的 Linux 网络安全工具(如 iptables)依赖 IP 地址和端口进行访问控制,但在高度动态的容器环境中,IP 地址和端口经常发生变化,这使得传统方法难以应对容器生命周期的不稳定性和大规模的网络规则更新需求。此外,微服务的快速扩展和滚动更新使得基于 IP 地址的识别变得不可靠,且仅依赖协议端口(如 TCP 端口 80)来区分应用流量也不再适用。
Cilium 通过利用 Linux 内核中的 eBPF 技术,解决了这一问题。它不再依赖传统的 IP 地址,而是通过容器、Pod 和服务的标识来执行网络安全和访问控制。这使得 Cilium 能够在高度动态的环境中高效地实施安全策略,并能在应用层(如 HTTP)进行更精细的安全隔离和流量过滤。与传统的基于 IP 的安全策略不同,Cilium 将安全性与寻址解耦,可以更好地适应微服务架构中频繁变化的网络拓扑。
通过 eBPF,Cilium 实现了高度可扩展的网络安全和可视性,即使在大规模环境中也能稳定运行。这种方法使得 Cilium 成为处理现代微服务架构中安全性、可见性和网络控制的理想解决方案。

功能概述

透明保护和加密 API
Cilium 能够透明地保护和加密现代应用程序协议,如 REST/HTTP、gRPC 和 Kafka。传统防火墙通常仅在第3层和第4层运行,协议端口要么完全受信任,要么完全被阻止,而 Cilium 提供了更精细的应用层协议请求过滤。例如:

  • 允许所有使用 GET 方法且路径为 /public/.* 的 HTTP 请求,拒绝所有其他请求。
  • 允许 service1 在 Kafka 主题 topic1 上生成消息,并允许 service2 消费 topic1 上的消息,拒绝其他 Kafka 消息。
  • 强制所有 REST 调用中 HTTP 标头 X-Token 必须包含数字(如 [0-9]+)。

基于身份的服务间安全通信
随着现代分布式应用程序依赖容器化技术(如 Kubernetes)进行按需扩展和敏捷部署,Cilium 为共享相同安全策略的容器组分配唯一的安全标识。该标识与容器发出的网络数据包关联,确保容器之间的安全通信。Cilium 使用键值存储管理安全身份,通过对网络数据包进行验证,避免了传统防火墙的 IP 地址限制,使得容器环境更具可扩展性。
安全访问外部服务
Cilium 支持基于标签的安全性,作为集群内部的首选访问控制方式。对于外部服务的访问,Cilium 还支持传统的基于 CIDR 的安全策略。通过这些策略,Cilium 可以限制对外部服务的访问,仅允许特定 IP 范围内的容器访问,从而增加安全性。
简单网络
Cilium 提供简化的三层平面网络,能够跨多个集群连接所有应用程序容器。网络通过主机范围分配器简化 IP 地址的分配,避免了复杂的协调工作。Cilium 支持两种多节点网络模型:

  • Overlay:基于封装的虚拟网络,支持 VXLAN 和 Geneve 等封装格式。适用于主机之间已有 IP 连接的环境,具有最小的基础设施要求。
  • Native Routing:使用 Linux 主机的常规路由表,适用于需要更多底层网络控制的用户,支持原生 IPv6 网络和云服务商的路由器集成。

负载均衡
Cilium 提供基于 eBPF 的高效负载均衡,支持应用程序容器之间以及容器与外部服务之间的流量分布。通过高效的哈希表,Cilium 可以扩展到大规模环境,并支持直接服务器返回(DSR)模式,无需在源主机上执行负载均衡操作。
监控和故障排除
Cilium 提供强大的监控和故障排查能力,是分布式系统运维的基础。除了传统的工具(如 tcpdump 和 ping),Cilium 提供了以下增强功能:

  • 元数据监控:报告丢包时,不仅提供源 IP 和目标 IP,还提供完整的发送方和接收方标签信息,帮助更精确地定位问题。
  • 策略决策跟踪:追踪丢包或拒绝请求的原因,帮助理解策略决策过程,并支持基于标签的策略追踪。
  • Prometheus 指标导出:集成 Prometheus,导出关键指标,方便与现有监控系统和仪表板集成。

集成
Cilium 支持广泛的集成选项,确保其可以与不同的容器和云原生平台兼容:

  • 网络插件集成:支持 CNI(容器网络接口)和 libnetwork。
  • 容器运行时事件:与 containerd 兼容。
  • Kubernetes:支持 Kubernetes 的 NetworkPolicy、Labels、Ingress、Service 等功能。
  • 日志:支持 syslog 和 fluentd 集成,帮助管理日志流和事件监控。

组件概况

在这里插入图片描述
Cilium的关键组件

  1. Cilium Agent (cilium-agent)
    Cilium 代理在每个 Linux 容器主机上运行,负责以下功能:
  • 提供 API 供运维/安全团队配置网络安全策略。
  • 监听容器事件,收集元数据并生成高效的 BPF 程序。
  • 管理 IP 地址分配(IPAM),与容器平台网络插件交互。
  • 使用 clang/LLVM 编译 BPF 程序,传递给 Linux 内核处理数据包转发和安全行为。
  1. Cilium CLI Client (cilium)
    Cilium CLI 是一个命令行工具,用于与 Cilium Agent API 交互:
  • 查询容器的 Cilium 状态。
  • 配置和查看网络安全策略。
  • 配置网络监控行为。
  1. eBPF (Extended Berkeley Packet Filter)
    Cilium 使用 eBPF 技术执行高效的网络数据路径操作:
  • 在 Linux 内核中运行 BPF 程序,进行数据包过滤、转发和监控。
  • 需要 Linux 内核 4.9 或更高版本,自动适应内核功能更新。
  • 提供高效、低开销的流量处理能力,避免频繁上下文切换。
  1. Hubble
    Hubble 提供流量监控、可视化和日志记录功能:
  • 显示服务间流量和网络拓扑。
  • 提供实时监控和流量追踪,帮助诊断和优化网络性能。
  1. Cilium Operator
    Cilium Operator 管理集群中的配置和状态同步:
  • 通过 Kubernetes CRD 自动应用网络策略。
  • 确保集群中每个节点的 Cilium 状态一致性。

BPF 与 XDP

eBPF (Extended Berkeley Packet Filter)

eBPF 是对传统 BPF(cBPF)的扩展,最早用于网络数据包过滤。其核心思想是在 Linux 内核中提供一个虚拟机,允许用户在内核中动态加载和执行自定义程序,进而过滤和处理数据包。eBPF 通过以下特点提升了 BPF 的能力:

  • 指令集扩展:比 cBPF 更强大,支持更丰富的操作,如数据包修改、流量分析等。
  • 内核虚拟机:允许在内核空间运行用户定义的指令,无需修改内核源代码。
  • 性能优化:使用 JIT 编译技术,将程序编译为与 CPU 架构匹配的本地指令,提高执行效率。
    自 Linux 3.15 版本引入 eBPF 后,它被广泛应用于网络、监控、安全等领域。用户可以通过 eBPF 编写定制化的网络策略、流量监控工具等,极大地增强了 Linux 网络的可编程性和灵活性。

XDP (eXpress Data Path)

XDP 是 eBPF 的一种应用,专门用于提升 Linux 网络栈的性能。它允许网络数据包在进入网络协议栈之前进行处理,直接在网卡驱动程序层处理数据,从而显著降低延迟并提高吞吐量。与 DPDK 类似,XDP 提供了极高的网络性能,但它有一些额外的优势:

  • 无需外部库:不像 DPDK 需要第三方库,XDP 是内核原生支持的,免去外部依赖。
  • 灵活的网络模式支持:同时支持轮询和中断模式,不限制硬件配置。
  • 不需要大页内存:避免了 DPDK 对大页内存的需求,简化了配置。
  • 无需专用 CPU 资源:XDP 可以在普通 CPU 上运行,而不需要专门为网络处理分配 CPU 核心。
    尽管 XDP 提供了显著的性能提升,但也有一些权衡:
  • 丢包风险:当 TX(发送)设备的处理速度跟不上 RX(接收)设备时,XDP 会直接丢弃包,不支持缓存队列(如 qdisc)。
  • 专用程序:XDP 程序是专门为某个应用设计的,缺乏网络协议栈的通用性,可能无法处理所有类型的网络流量。

eBPF 和 XDP 之间的关系

  • XDP 是 eBPF 在高性能网络处理中的应用,专注于数据包在进入 Linux 网络协议栈之前的高速处理。
  • eBPF 提供了基础的可编程能力,而 XDP 则利用这一能力优化数据路径,提供低延迟和高吞吐量的网络处理。
  • XDP 在处理速度上优于传统网络栈,但也牺牲了部分通用性和公平性。

总结来说,eBPF 是一种强大的内核级编程模型,XDP 是其在网络数据处理中的具体实现,二者相辅相成,使得 Linux 网络栈具备了更高效的可编程性和灵活性。

BPF 和 XDP 参考官网指南

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/21235.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

UE 学习记录

1.启用输入Enable Input 2.设置鼠标光标可见性 3.增加Widget到窗口 4.分辨率设置 5.游戏暂停/恢复/退出 6.游戏数据保存和加载 (1).创建SaveGame (2).保存数据 (3).加载数据

大模型面经:SFT和RL如何影响模型的泛化或记忆能力?

监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL)都是目前大模型的基础模型后训练技术,像DeepSeek-R1、kimi等的训练方法都将两种技术应用到了极致。 如何去设计训练步骤(先SFT再RL,还是直接RL)都需要对SFT和RL的能力有较深刻的了解。 本篇就以面…

国产编辑器EverEdit - 文本编辑器的关键特性:文件变更实时监视,多头编辑不掉坑

1 监视文件变更 1.1 应用场景 某些时候,用户会使用多个编辑器打开同一个文件,如果在A编辑器修改保存,但是B编辑器没有重新打开,直接在B编辑器修改再保存,则可能造成在A编辑器中修改的内容丢失,因此&#x…

MacOS下使用Ollama本地构建DeepSeek并使用本地Dify构建AI应用

目录 1 大白话说一下文章内容2 作者的电脑配置3 DeepSeek的本地部署3.1 Ollamal的下载和安装3.2 选择合适的deepseek模型3.3 安转deepseek 4 DifyDeepSeek构建Al应用4.1 Dify的安装4.1.1 前置条件4.1.2 拉取代码4.1.3 启动Dify 4.2 Dify控制页面4.3 使用Dify实现个“文章标题生…

图论 之 DFS

文章目录 1971.寻找图中是否存在路径797.所有可能的路径841.钥匙和房间 DFS的遍历的模版大差不差,主要是区别题目中的图是否是有环的?题目求解的是可达问题,路径数量问题 开始的时候,如果题目中的边的记录没有转化为邻接表的形式&…

《跟李沐学 AI》AlexNet论文逐段精读学习心得 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章,使用 AlexNet 实现图片分类 | PyTorch 深度学习实战 本系列文章 GitHub Repo: https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started 本篇文章内容来自于学习 9年后重读深度学习奠基作之一:AlexNet【下】【论文精读】】的心得。 《跟李沐…

武汉火影数字|VR沉浸式空间制作 VR大空间打造

VR沉浸式空间制作是指通过虚拟现实技术创建一个逼真的三维环境,让用户能够沉浸在这个环境中,彷佛置身于一个全新的世界。 也许你会好奇,VR 沉浸式空间究竟是如何将我们带入那奇妙的虚拟世界的呢?这背后,离不开一系列关…

ARM-Linux 基础项目篇——简单的视频监控

该基础项目为后面的 AI 安防项目做铺垫。使用 Qt 的网络编程方案来实现,后期再实现流媒体协议的方案。使用 ov2640 摄像头。 一、实现流程 (1) 服务器采集摄像头的数据。 (2) 处理视频数据转交给 Socket,…

使用Selenium进行网页自动化

🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 Selenium是一个流行的Web自动化测试框架,它支持多种编程语言和浏览器,并提供了丰富的API和工具来模拟用户在浏览器中的行为。Selenium可以通…

网络技术变迁:从IPv4走向IPv6

目录 前言 旧时代产物:IPv4 什么是IPv4? IPv4的工作方式 IPv4的缺点 为什么要从IPv4过渡到IPv6? 走向IPv6:新一代互联网协议 IPv6的技术特性 我们需要过渡技术 双栈(Dual Stack) 隧道技术&#…

AI交互数字人:定向知识库,大语言模型构建AI数字人“智慧大脑”

2025年年初,杭州深度求索推出的 开源大语言模型横空出世,犹如一枚重磅炸弹投入市场,迅速引发了广泛关注。它不仅在国内掀起了讨论热潮,更是凭借强的影响力,成功冲击了美国AI 市场,成为了 2025 年国内外瞩目…

用大内存主机下载Visual Studio

用一台内存达到128G的主机下载Visual Studio 2022,用的是公司网络。下载速度让我吃了一惊,没人用网络了?还是网站提速了?以前最大只能达到5MB/秒。记录这段经历,是用来分析公司网络用的......

DeepSeek操作Excel,实现图表自动化生成

案例 让DeepSeek操作Excel,实现图表自动化生成。我们只要用自然语言输入我们的需求(根据哪块单元格区域做什么图表),就可以直接在Excel中自动生成图表。 操作主界面和图表效果 设置接入方式 这里提供了多种接入方式将DeepSeek接…

DP-最长公共子序列

题面: 样例: 思路: 这里我们状态表示确实比较奇怪,两个序列用二维来表示比较好想,但是这个表示的意义就记住吧hhh。这里比较难想的是状态划分,既然我们想要用前面的来表示后面的(也就是说要用到…

DVWA-DOM型XSS全等级绕过方法

DOM型XSS全等级绕过 前言一、LOW级别二、Medium级别 图片插入语句法 三、High级别 字符 # 绕过服务端过滤 四、Impossible级别 前言 DOM,全称Document Object Model,是一个平台和语言都中立的接口,可以使程序和脚本能够动态访问和更新文档…

人工智能与自闭症的研究现状及未来趋势

人工智能与自闭症的研究现状及未来趋势 摘要:本研究旨在通过文献计量学方法,分析人工智能领域内关于自闭症研究的现状与未来趋势。研究基于中国知网(CNKI)、万方数据库(WanFang)、维普数据库(V…

zero自动化框架搭建---Git安装详解

一、Git下载 下载安装包 官网下载 下载的地址就是官网即可:Git - Downloads 进来直接选择windows的安装包下载 选择安装位置 双击安装包安装,选择安装地址后点击next 选择安装的组件,默认即可 也可按照需要自行选择 Windows Explorer i…

【精调】LLaMA-Factory 快速开始1: Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml模型下载 git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Lla…

服务器创建conda环境并安装使用jupyter

1.创建conda环境 conda create --name myenv python3.8 conda activate myenv其中 myenv 是您想要创建的环境名称,可以根据需要替换为其他名称。2.安装juypter conda install jupyter3.启动juypter jupyter notebook复制链接到浏览器打开 4.设置jupyter使用的 …

树莓派 4B:AI 物联网完整部署方案

引言 人工智能(AI)和物联网(IoT)正在快速融合,使得智能监控、工业自动化、智能家居等场景变得更加智能化。树莓派 4B 作为一款低功耗、高性价比的嵌入式计算平台,可以运行 AI 模型,并结合 IoT …