前言
上一篇文章《ebpf-go 初體驗》中,我們提到了一個小插曲,就是當 map 的 key 這樣寫的時候 struct tuple key = {ip, bpf_ntohs(sport)}
,map 的 key 看起來會重複,有些令人詫異,於是我用另外一臺機器 B 測了下(核心 6.6,clang 14.0.0)。發現了報錯:"invalid indirect read from stack R2 off"
,順藤摸瓜找到了這篇文件1 ,才反應過來:我們的 struct tuple
是不規整的,需要 padding,而不同的架構/編譯器對 padding 的處理又是一樣的,從而導致了不同的結果。
那麼這個 padding 究竟是怎麼導致看起來重複的 key 的呢?這就得看看 ebpf 的 hashmap 的實現原理了。
ebpf hashmap 核心原理
bpf 的 map 的操作都在 syscall2 中,從其中的 map_update_elem
下手,找到 bpf_map_update_value
,然後是 map->ops->map_update_elem
,找到 hashmap 對應的實現就在此3(per cpu4 的我們先不看),核心如下:
static long htab_map_update_elem(struct bpf_map *map, void *key, void *value,
u64 map_flags)
{
hash = htab_map_hash(key, key_size, htab->hashrnd);
b = __select_bucket(htab, hash);
head = &b->head;
l_old = lookup_elem_raw(head, hash, key, key_size);
l_new = alloc_htab_elem(htab, key, value, key_size, hash, false, false,
l_old);
/* add new element to the head of the list, so that
* concurrent search will find it before old elem
*/
hlist_nulls_add_head_rcu(&l_new->hash_node, head);
}
如果你學過 Java 就知道:一個 Objec 要能成為 hashmap 的 key,必須得有 hashcode
和 equals
方法。這也是hashmap 的核心,與語言無關。那麼上面的程式碼如何體現的呢?
首先,htab_map_hash
計算 key 的雜湊值,主要實現是 jhash25,這裡就不展開了。
然後 equasls
體現在 lookup_elem_raw
中,用的是 memcmp
也就是:二進位制相等。
所以我猜測:key 雖然看起來相同,但是二進位制是不同的。接下來自然是驗證一番。
驗證
c 程式碼可以這樣寫
struct tuple key = {ip,r_sport};
char serialized[sizeof(struct tuple)];
__builtin_memcpy(serialized, &key, sizeof(struct tuple));
for (int i = 0; i < sizeof(struct tuple); i++) {
bpf_printk("0x%x ",serialized[i]);
}
go 程式碼可以這樣寫
iter := objs.PktCountMap.Iterate()
for iter.Next(&key, &val) {
const sz = int(unsafe.Sizeof(counterTuple{}))
var asByteSlice []byte = (*(*[sz]byte)(unsafe.Pointer(&key)))[:]
var sb strings.Builder
for _, b := range asByteSlice {
sb.WriteString(fmt.Sprintf("0x%x ", b))
}
sourceIP := key.Addr
sourcePort := key.Port
packetCount := val
log.Printf("%d/%s:%d(%s) => %d\n", sourceIP, int2ip(sourceIP), sourcePort, sb.String(), packetCount)
}
採用上文的環境進行測試,go 程式碼輸出
tuple num: 5
16777343/127.0.0.1:4000(0x7f 0x0 0x0 0x1 0xa0 0xf 0x0 0x0 ) => 4
16777343/127.0.0.1:4000(0x7f 0x0 0x0 0x1 0xa0 0xf 0xff 0xff ) => 3
16777343/127.0.0.1:4002(0x7f 0x0 0x0 0x1 0xa2 0xf 0x0 0x0 ) => 4
16777343/127.0.0.1:4002(0x7f 0x0 0x0 0x1 0xa2 0xf 0xff 0xff ) => 3
16777343/127.0.0.1:4001(0x7f 0x0 0x0 0x1 0xa1 0xf 0xff 0xff ) => 3
bpf 輸出
bpf_trace_printk: Process a packet of tuple from 16777343|127.0.0.1:41487|4002
bpf_trace_printk: 0x7f
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: 0x1
bpf_trace_printk: 0xffffffa2
bpf_trace_printk: 0xf
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: Process a packet of tuple from 16777343|127.0.0.1:41487|4002
bpf_trace_printk: 0x7f
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: 0x0
bpf_trace_printk: 0x1
bpf_trace_printk: 0xffffffa2
bpf_trace_printk: 0xf
bpf_trace_printk: 0xffffffff
bpf_trace_printk: 0xffffffff
可見雖然 tuple
內部的兩個欄位一樣,但是 padding 的兩個位元組卻不一樣,導致在 hashmap 中存了兩個看起來一樣的 key。
機器 B 應該是直接沒有初始化 padding,導致了報錯。當我把機器 B 的 clang 升級到 15.0.7 後,它的 padding 又穩定相同了,沒有再出現看起來相同的 key。可見這個 padding 不具備可移植性。
解法
padding 的值不能依賴編譯器去處理,最推薦的做法是這樣的:
struct tuple key;
__builtin_memset(&key,0,sizeof(key));
key.addr = ip;
key.port = r_sport;
讓 padding 被顯示地初始化,確保不會出現各種奇奇怪怪的錯誤(無論是得到錯誤的結果還是直接執行不起來)。
PS:觀測 padding 可以用下面這個工具:
pahole counter_bpfel.o -C tuple
struct tuple {
__u32 addr; /* 0 4 */
__u16 port; /* 4 2 */
/* size: 8, cachelines: 1, members: 2 */
/* padding: 2 */
/* last cacheline: 8 bytes */
};
參考
- https://docs.kernel.org/bpf/verifier.html ↩
- https://github.com/torvalds/linux/blob/ab27740f76654ed58dd32ac0ba0031c18a6dea3b/kernel/bpf/syscall.c#L1483 ↩
- https://github.com/torvalds/linux/blob/ab27740f76654ed58dd32ac0ba0031c18a6dea3b/kernel/bpf/hashtab.c#L2261 ↩
- https://github.com/torvalds/linux/blob/ab27740f76654ed58dd32ac0ba0031c18a6dea3b/kernel/bpf/hashtab.c#L2379 ↩
- https://github.com/torvalds/linux/blob/ab27740f76654ed58dd32ac0ba0031c18a6dea3b/include/linux/jhash.h#L117 ↩