RDMA(remote direct memory access)即远端直接内存访问，是一种高性能网络通信技术，具有高带宽、低延迟、无CPU消耗等优点。RDMA相比TCP在性能方面有明显的优势，但在编程复杂度上RDMA verbs却比TCP socket复杂一个数量级。

开源社区和各大云厂商在RDMA通信库方面都有不少尝试，今天我们精读阿里云的RDMA通信库论文X-RDMA: Effective RDMA Middleware in Large-scale Production Environments，来看看阿里云是如何使用RDMA技术的。

摘要和背景介绍

(2019年)RDMA技术在数据中心越来越受欢迎，当前最新的ConnectX-6 Infiniband网卡可以支持200Gbps的带宽和极低的延迟（0.6微妙）。RDMA技术也在越来越多的系统中得到应用，比如KV存储、文件系统、图计算等。

但是在规模生产环境中，RDMA的实际收益还不够明显，一个重要原因是RDMA编程复杂性太高，想用好它很难，RDMA verbs编程有一堆的新概念（QP，MR，PD，RQ，SQ，CQ，……），这根传统socket编程迥异。想要直接把已有应用直接迁移到RDMA更是不可能。

使用RDMA需要解决以下问题：

• 问题定位困难
• 大规模集群中存在性能抖动和拥塞
• 大消息会增加incast拥塞概率

本文分享我们关于大规模RDMA部署的经验，以及如何启发我们设计出RDMA通信中间件X-RDMA。X-RDMA很多功能是业务需求推动的，比如稳健性、高效的资源管理以及用于调试和性能调整的便捷工具。

X-RDMA已经在阿里大量使用近两年（16年至今），几乎所有的基于RDMA的应用都在使用X-RDMA，包括云数据库和存储系统。X-RDMA收益如下：

• 网络吞吐提升24%
• 网络延迟降低5%（相比于ucx-am-rc）

RDMA的编程模型

原生以太网无法满足我们的网络性能要求，而RDMA可以提供：

1. 超低延迟(2微秒)
2. 高吞吐
3. 零拷贝
4. 不经过内核

因此RDMA可以降低传统TCP协议栈的1. 上下文切换开销，2. 协议处理开销，3. 数据拷贝开销。

RDMA提供RC、UD、RD等多种连接，同时提供两类数据语义：

1. 单边语义：Write/Read/Atomic，这类语义不需要对端CPU参与。
2. 双边语义：Send/Recv，这类语义跟传统以太网有些相似，需要对端CPU配合做一些事情（但不需要CPU做协议栈处理）。

RDMA verbs编程有一堆的新概念，跟socket编程迥异。使用verbs编写一个简单的echo server/client程序需要200行以上，流程十分繁琐。关于RDMA基础介绍感兴趣的同学可以阅读 李豪：RDMA入门介绍。

阿里的数据中心网络部署

阿里数据中心网络是基于以太网的clos网络，由三层交换机组成，分别是spine、leaf、ToR，拓扑如下：

每个ToR下面有40个节点，每台机器有一张双口网卡，上联两台ToR。

阿里的RDMA使用场景

RDMA有三种实现方式：李豪：什么是RDMA技术

• Infiniband
• RoCE/RoCEv2
• iWARP

目前数据中心广泛使用的是RoCEv2，RoCEv2依赖PFC保证网络无损，同时通过DCQCN做到端到端的拥塞的控制。关于DCQCN可阅读李豪：RDMA拥塞控制经典论文DCQCN。

本论文主要介绍三个阿里有代表性的应用：ESSD、XDB、PolarDB。Pangu一个阿里云开发的高可靠、高可用、高性能的分布式文件系统，类似于Ceph。Pangu中每个服务器上有两个核心组件：block server和chunk server。

block server从前端接收数据（ESSD、XDB等），然后将数据以三副本形式分发给不同机器上的chunck server。block server和chunk server通过RDMA进行fullmesh通信。

大规模生产环境遇到的问题

大规模生产环境使用RDMA主要遇到以下问题：

1. RDMA编程复杂：verbs编程比socket编程复杂很多，一个简单的ping-pong程序RDMA需要200行代码，而socket只需要50行。
2. RDMA可扩展性挑战：主要体现在几个方面：a. RDMA资源占用会随着集群规模增加，比如连接数和内存的占用。Pangu中每个block server上有N个线程，每个chunk server上有M个线程，而每两个线程之间都要建立fullmesh的链接，换算下来每个chunk server的内存占用为 �∗�∗�����������_������∗��_����ℎ∗���_���� 。b. 大规模RDMA集群存在拥塞和严重的incast。c. 建联速度太慢，通过rdmacm建联平均需要花4毫秒，而TCP只需要100微秒。
3. RDMA健壮性问题：体现在 a. RDMA单边操作无法感知对端应用层的处理状态，这给内存管理带来挑战，因为对端接收完成之前发送方的buffer不能释放，两边配合不好会导致RNR出现。b. RDMA无法感知通信的对端是否还活着（这一点跟TCP很不同，TCP会有内核做链接保活，RDMA是kernel by pass的，即使对端挂了，本地也不会受到任何通知），这会导致链接泄露，跟这个链接相关的资源也无法释放。
4. RDMA问题排查工具缺失：RDMA没有类似netstat和pingmesh之类的工具，也没有类似netfilter的工具。

基于以上挑战我们设计了X-RDMA通信库。

X-RDMA设计思想

整体架构

X-RDMA有三层抽象，包含16个核心组件：

• 最上层：提供简单的数据结构和API抽象，屏蔽RDMA verbs编程复杂性。
• 中间层：提供1. 可靠的协议拓展（KeepAlive），2. 资源管理（qp管理，内存管理，消息管理等），3. flow control， 4. 性能分析工具（trace, statistic, config, filter, mock, monitor）等功能。
• 底层：timer、task、fd数据结构。

X-RDMA API

线程模型

X-RDMA采用run-to-complete线程模型，从而避免了数据路径上锁/原子变量/系统调用的使用，代价就是所有的核心资源都是线程粒度的，即每个线程都要有单独的内存池、链接池等。导致的后果就是内存占用和连接数的膨胀。但在存储场景下为了更好的性能多使用一些资源是可以接受的。

思考：存储之外的场景适合使用R2C的设计吗？

X-RDMA混合使用epoll和busy polling 来平衡CPU占用和响应速度，当有消息到来或者timer超时是切换到busy polling模式，当长时间没有事件时则切换到epoll模式。KeepAlive和统计功能都是注册到timer上的事件。

消息模型

阿里大部分应用通信采用RPC模式，即request-response模式。X-RDMA实现了RPC的通信模式。

由于RDMA操作的内存需要reg_mr，这个动作是将虚地址pin在物理内存中防止page换出，然后将页表项也发给网卡，显然这个动作比较耗时间。为了降低内存准备的开销和过多的内存占用，X-RDMA将消息分成两类分别处理，这种划分类似于MPI中的eager和rendezvous模式：

• 小消息：小消息对延迟敏感，默认将4KB以内的消息称为小消息。采用RDMA SEND/RECV完成收发，两侧各只需要下发一个WR，效率比较高。但是这要求接收方率先准备好接收buffer，为避免较多的内存占用，该模式只能用于小消息收发。
• 大消息：大消息对吞吐敏感，大消息收发通过多轮协商完成，步骤如下：a. 发送方发送一个WR告知接收方有数据要发送，b. 接收方按需准备好接收buffer，c. 接收方通过RDMA READ读取数据。

每个线程的工作流

X-RDMA采用run-to-complete的线程模型，因此每个线程都有一个单独的工作流，如下图：

上图中信息很丰富，做几点说明：

• X-RDMA支持event模式和polling模式，可通过xrdma_get_event_fd()的方式获取polling所需的fd，然后调用xrdma_process_event()进行事件处理。
• X-RDMA发送消息是异步非阻塞的，因此可能有多个消息在同时发送，被称为inflight messages，但是X-RDMA会限制inflight messages不超过CQ深度。
• 链接的心跳信息依赖于timer超时事件，X-RDMA会自动发送keepAlive信息做链接保活。

资源管理

为了1. 提升性能，2. 降低内存占用，3. 缩短建联时间，X-RDMA为每个线程维护内存池和连接池。

• 内存池：RDMA内存池主要是管理MR(memory region)，由于网卡可以管理的MR数量是有限的，因此过多的MR不仅可能会导致性能下降，甚至会导致超过网卡MR上限而无法注册新内存，因此X-RDMA采用4MB的粒度来注册MR，以此来降低MR的数量。
• 连接池：RDMA建联比TCP建联耗时更长(4ms VS. 100us)，X-RDMA为每个线程维护一个qp cache来降低建联开销。如果一个链接断开，则会把qp设置为IBV_QPS_RESET状态，并放到qp cache中，以便后续复用。

X-RDMA没有使用CM建联，而是自己实现的一套带外建联，论文评估章节有说明。

RDMA协议拓展

X-RDMA从以下几个方面对RDMA做了拓展：

• KeepAlive
• Seq-Ack Window
• Flow Control

KeepAlive

TCP/IP协议栈会由内核发送心跳消息检查链接是否存活，但RDMA协议栈没有内核参与，因此无法由内核自动发送心跳信息。链接保活检查时必须的，因为有很多的原因会导致链接泄露。当一个链接在S毫秒内没有没有和对端通信时，X-RDMA会触发KeepAlive机制，通过RDMA Write探测链接是否存活，Write的payload是零字节，如果对端还存活，网卡会自动恢复ACK报文。

Seq-Ack Window

X-RDMA的seq-ack window机制主要出于以下考量：

• 网卡的ack只能保证数据已经到达对端，但并不能保证接收侧的应用程序已经处理了这些数据报文。
• 发送小消息时X-RDMA需要接收方提前准备好接收buffer，如果消息数量很多而接收方的buffer数量不足，则会导致RNR（request not ready），这不仅会导致性能下降，甚至会导致链接断开。

通过X-RDMA的seq-ack window机制可以避免RNR出现，具体做法是：收发两边分别有一个缓存in-flight请求的ring buffer窗口，窗口大小设置为IO depth。每次发送数据时（RDMA Write/Send）X-RDMA都会将seq-ack编号通过RDMA immediate Data发送给对方。具体算法如下图：

Flow Control

在大规模incast场景下DCQCN并不能很好的工作，具体体现在：

• DCQCN是一种被动控制，在CC起作用之前可能已经出现了性能下降（比如ECN报文还没有返回，交换机buffer就已经出现了丢包）。
• 根据观察，incast导致CNP和PFC会导致网络性能和健壮性的下降。

X-RDMA通过1. 消息分片和2. 消息排队 来协助DCQCN缓解网络拥塞。

1. 消息分片：对于大的请求，X-RDMA会把请求按照64KB的粒度进行切分，然后逐片发送。以避免大消息对网卡的阻塞。
2. 消息排队：X-RDMA限制同时能发起的WR请求数量为N，多出来的请求放到队列里排队。

上述两种流控算法均实现X-RDMA通信库里，对网卡硬件没有限制。

性能和问题分析框架

X-RDMA提供了众多工具和机制定位各种类型的bug，分析工具如下图：

Tracing

X-RDMA数据通路有两种模式，分别是：

• bare-data模式：直接发送用户的原始数据，不做任何的链路追踪。
• req-res模式：会在用户的数据之前加入header，通过header记录必要的信息，用于tracing和问题定位。通过该机制可以计算出网络的RTT。

X-RDMA的tracing功能还可用于：

1. 定位网络拥塞
2. 发现慢polling：通过记录两次polling之间的时间差，发现慢polling。通常这可能是由于用户工作线程有比较耗时的操作所致。
3. 发现执行较慢的代码片

Monitoring

我们提供三种工具弥补RDMA工具不足的问题，分别是：

• XR-Stat：对标TCP的netstat
• XR-Ping：对标TCP的ping，以及RDMA自己的rping（rping功能太简单了）
• XR-Perf：用于做RDMA性能和压力测试。

性能调优

X-RDMA通信库有很多参数可以调整，可分为两类：1. 运行时动态可调的（通过XR-adm命令控制），以及2. 启动程序是可配置的，具体如下表：

性能评估

（2017）目前阿里有超过4000台服务器部署了X-RDMA，使用RoCEv2协议。最大的一个RDMA集群有4个子集群，每个子集群有256个节点，每个节点有一张双口的25Gbps Mellanox ConnectX4-Lx网卡（总共50Gbps）。

（性能数据略过，具体可参看论文。）

读后总结

本文介绍了阿里X-RDMA的核心设计思想，包含线程模型、消息模型、资源管理、心跳检测、Flow Control等各个维度，对用好RDMA以及设计新的RDMA通信库有很好的参考价值。其Run-to-Complete线程模型大大降低了X-RDMA自身的设计和编程复杂性，在存储等典型场景下有很不错的效果。

美中不足的是X-RDMA没有公开代码，文中介绍的很多细节和工具无法进一步了解。