DPDK CPU包处理 - Hash Library

DPDK 提供了一个哈希库，用于创建哈希表以实现快速查找。哈希表是一种数据结构，经过优化，可以快速地在一组条目中进行搜索，每个条目都有一个唯一的键来标识它。为了提高性能，DPDK 的哈希要求所有的键具有相同的字节数，这个字节数是在哈希创建时设置的。

2.1 哈希 API 概览

哈希表的主要配置参数包括：

哈希表中总的条目数量
指定哈希表最多可以容纳多少个键值对，这影响内存分配和性能。
键的字节大小（Key size in bytes）
所有键的长度必须相同，且在创建哈希表时就确定好。
额外标志位（flags）用于设置额外参数，
例如是否启用多线程模式、是否开启可扩展桶功能（extendable bucket），后续会有更详细说明。

哈希表还允许配置一些底层实现相关的参数，例如：

哈希函数（hash function），
负责将键映射成一个哈希值，这是哈希表快速定位键值对的核心机制。

高级功能 API：

除了上述基础操作外，Hash API 还提供了一些高级功能：

使用键和预计算的哈希值进行添加/查找/删除
如果调用者已经提前计算好哈希值，可以连同键一起传入，这样可以节省重复计算哈希的时间，提高性能。
带数据的数据插入/查找（key + data）
添加操作可以附带一个数据（data），这个数据可以是一个 8 字节的整数，也可以是一个指针（用于更大数据的外部存储）。
组合功能（key + precomputed hash + data）
即一次性提供键、预计算的哈希值以及附加数据，提高灵活性与效率。
删除时不释放位置的功能
对于多线程应用场景非常实用。即使条目被删除，仍然保留其位置，供其他线程在查找时读取，避免并发冲突。
批量查找（batch lookup）功能
API 提供了批量查找接口，相比一个个查找，这种方式通过预取（prefetch）机制在处理当前条目时提前加载下一个条目，显著减少内存访问开销，提高整体性能。

键相关数据的存储方式：

每个键关联的数据可以通过以下两种方式进行管理：

由用户自己维护一个独立的数据表，该表的条目数量和位置与哈希表一一对应（这种方式在 Flow Classification 场景中使用）。
直接存储在哈希表内部。

2.2 多进程支持

哈希库可以在多进程环境中使用。唯一只能在单进程模式下使用的函数是 rte_hash_set_cmp_func()，该函数用于设置自定义的比较函数，并通过函数指针进行赋值（因此在多进程模式下不受支持）。

补充说明：

DPDK 支持 多进程 的运行模式，允许多个进程共享数据结构（比如哈希表）以实现更高的并发处理能力。哈希库在这种环境下也是可用的，前提是初始化和访问方式遵循共享内存的正确模式。

但由于多进程之间不能共享函数指针（即便是同一个程序，不同进程的地址空间是隔离的），rte_hash_set_cmp_func() 设置的函数指针在子进程中是无效的，因此该功能只能在单进程中使用。

什么时候会用 rte_hash_set_cmp_func()？

这个函数允许用户指定一个“自定义比较函数”，用于决定两个键是否相等。默认情况下，DPDK 使用字节级比较（memcmp()），但有时候用户希望自己定义比较逻辑，比如只比较某几个字段或者使用掩码（mask）比较。

2.3 多线程支持

1. 多写线程支持（RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_MULTI_WRITER_ADD）

如果设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_MULTI_WRITER_ADD 这个标志，允许多个线程并发地向哈希表写入数据（包括添加、删除、重置）。

写入操作之间是相互保护的（即写操作是线程安全的）。
但读线程不会被保护，也就是说在进行写操作时读线程仍然可能访问不一致的数据，这可能导致查找出错或读取到旧数据。
适用于没有严格读写一致性要求的场景。

2. 读写并发模式（RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY）

如果设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY，那么：

读写线程都可以同时访问哈希表，即查找与写入是线程安全的；
DPDK 内部使用了 读写锁（reader-writer lock） 实现并发控制；
这意味着你不需要在写操作期间手动阻塞其他读线程，可以放心在多线程环境中操作哈希表；
适用于读写都频繁的典型多线程程序。

3. 事务内存加速（RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_TRANS_MEM_SUPPORT）

如果设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_TRANS_MEM_SUPPORT，则：

如果平台支持硬件事务内存（例如 Intel® TSX），哈希库会用事务内存来实现读写锁；
这可以大大提高并发性能，因为硬件事务比软件锁的开销更小；
如果平台不支持，仍会回退使用软件锁；
推荐在支持 Intel® TSX 的平台上开启这个选项。

4. 无锁并发读写（RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY_LF）

如果设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY_LF，则：

提供无锁的读写并发能力；
不会使用读写锁机制，从而避免锁带来的性能瓶颈；
特别适用于不支持事务内存的架构（例如当前一些 ARM 平台）；
这个模式下，会自动启用 “删除时不释放位置” 的机制（下一个会讲）。

5. 删除时不释放位置（RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_NO_FREE_ON_DEL）

如果设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_NO_FREE_ON_DEL：

删除一个条目时，其在哈希表中的位置不会立即释放；
这样做是为了避免某些读线程在条目删除后还引用它的位置，导致崩溃或错误读取；
适用于高并发读写环境下的“读线程与写线程之间存在延迟同步”的场景；
开启无锁读写模式时默认启用此标志；
需要应用程序自己在确认“所有读线程不再访问该位置”后手动释放；
DPDK 提供了 RCU（Read-Copy-Update）机制 来帮助实现这个功能：
- 比如使用 rte_hash_rcu_qsbr_add() 注册 RCU 线程；
- 使用 QSBR（Quiescent State Based Reclamation） 来判断何时安全释放内存；
- 更多内容可参考 DPDK 的 RCU 资源回收框架文档。

总结：

应用场景	推荐标志位
多个线程只进行查找	无需设置额外标志
多个线程同时添加/删除	`RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_MULTI_WRITER_ADD`
多个线程查找 + 写入（需要一致性）	`RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY`
高并发查找+写入（硬件支持TSX）	再加 `RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_TRANS_MEM_SUPPORT`
高并发查找+写入（不支持TSX）	使用 `RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_RW_CONCURRENCY_LF`（默认带 NO_FREE_ON_DEL）

2.4. 可扩展桶功能支持

使用一个额外的标志位来启用此功能（该标志默认未设置）。当设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_EXT_TABLE 标志时，在极少数情况下由于哈希冲突严重导致键插入失败时，哈希表的桶会通过链表的方式进行扩展，以插入这些失败的键。该功能对于某些工作负载（例如电信类工作负载）非常重要，这些工作负载需要插入接近或达到哈希表容量上限（接近 100%）的键，并且不能容忍任何键插入失败（即使只有极少数）。

请注意，当启用了“无锁读/写并发”标志时，用户需要调用 rte_hash_free_key_with_position API，或配置集成的 RCU QSBR，或使用外部 RCU 机制，以释放空桶和已删除的键，以维持哈希表 100% 容量可用的保证。

2.5. 实现细节（非可扩展桶情况）

哈希表主要由两个表组成：

第一个表是一个桶（bucket）数组，每个桶包含多个条目（entry）。每个条目包含给定键的签名（signature，见下文说明）以及指向第二个表的索引。
第二个表是一个存储所有键及其关联数据的数组。

哈希库使用 Cuckoo Hash（布谷鸟哈希） 算法来解决冲突。对于任意输入的键，在哈希表中有两个可能的桶（主桶和备用/次桶）可用于存储该键，因此在查找键时，只需检查这两个桶中的条目即可。哈希库使用一个可配置的哈希函数，将输入键转换为一个 4 字节的哈希值。然后使用 部分键哈希（partial-key hashing） 方法从该哈希值中提取桶索引和一个 2 字节的签名。

一旦确定了桶的位置，插入、删除和查找操作的作用范围就被限定在这些桶的条目中（条目通常位于主桶中）。

为了加速桶内的查找逻辑，每个哈希条目除了存储完整键，还存储该键的 2 字节签名。对于较大的键来说，直接对比完整键的开销较大，因此会先比较签名，只有签名匹配时才进行完整键的比较。完整键比较仍然是必须的，因为在同一个桶中，不同的输入键可能具有相同的签名（尽管概率较低，尤其当哈希函数提供良好的分布时）。

查找示例：

首先确定主桶的位置，条目很可能存储在主桶中。如果在主桶中找到了签名，就将对应的键与输入键进行比较，若匹配，则返回该键的存储位置以及关联数据。如果主桶中没有找到，则继续查找次桶，进行相同的匹配过程。如果次桶也未找到，则说明该键不在哈希表中，返回一个负值表示查找失败。

插入示例：

与查找类似，首先确定主桶和次桶的位置。如果主桶中存在空条目，则将签名存入该条目，键和数据（若有）加入到第二个表中，同时将第二个表中的索引存入第一张表的条目中。

如果主桶已满，则会将主桶中的一个条目“驱逐”（push）到其备用桶，然后在该位置插入新键。备用桶的位置通过 partial-key hashing 确定。如果备用桶中有空位，则将被驱逐的条目插入其中；若没有空位，则重复上述过程（再次驱逐其中一个条目），直到找到空位为止。

需要注意的是，虽然第一张表中的条目可能会发生多次移动，但第二张表不会被修改，这对于性能优化非常关键。

在极少数情况下，如果在若干次驱逐后仍未找到空位，则该键被认为无法插入（除非设置了扩展桶标志，此时会扩展桶来插入该键，具体见下一节）。使用随机键时，该方法通常能实现超过 90% 的表使用率，而无需丢弃任何已存储条目（例如使用 LRU 替换策略）或分配更多内存（如扩展桶或重新哈希）。

删除示例：

删除过程与查找类似，会在主桶和次桶中查找该键。如果找到，则将对应条目标记为空。若哈希表配置为 “删除时不释放” 或启用了 “无锁读/写并发”，则不会立即释放该键在第二表中的位置。

此时，需要用户在确认没有读者再引用该位置后，主动释放该位置。用户可以配置集成的 RCU QSBR（Read-Copy-Update + Quiescent State Based Reclamation），或使用外部的 RCU 机制来安全地释放该位置。

📦 哈希表的结构（两个“表”）

可以想象一个哈希表分成两部分：

1. 桶表（bucket table）

是一个数组，每个格子叫做“桶”（bucket），每个桶里可以放好几个“条目”（entry）。
每个条目不是直接放键和值，而是放：
- 一个 签名（signature），是键经过哈希之后的一个小的识别码（2 字节）。
- 一个索引，这个索引指向下一个“表”里的位置。

2. 键值表（key/value table）

真正存储所有的“键”和“数据”，是另一个数组。
也就是说，桶表只是个“目录”，告诉我们去哪个位置找真正的键和数据。

解释：

哈希算法：Cuckoo Hashing（布谷鸟哈希）

给一个键做哈希之后，系统能算出它可能放在两个桶中的其中一个（主桶和次桶）。
查找时，我们只需要检查这两个桶里的条目。
这是为了减少查找范围，提高效率。

查找过程（lookup）

查找一个键时，做法如下：

根据键算出哈希值，得到两个可能的桶。
先看主桶里有没有和输入的签名一样的条目。
- 有的话，再比对真正的键是否完全相同。
- 签名只是预筛选，真正判断靠“完整键”。
如果主桶没有，再去次桶找。
两边都没有？那就说明这个键不存在。

➕ 插入过程（add）

插入一个键的时候：

算出主桶和次桶的位置。
如果主桶里有空位，直接插入，更新签名、键值表和索引。
如果主桶满了怎么办？
- 把主桶里某个现有条目“踢出去”，挪到它自己的备用桶去（就像布谷鸟把别人的蛋踢走）。
- 然后把当前要插入的新键放进去。
- 如果备用桶也满了？再踢一个出去……
- 这个“踢来踢去”的过程会持续，直到有空位为止。

最终如果实在找不到空位（虽然概率非常低），就会插入失败——除非开启了“可扩展桶功能”。

➖ 删除过程（delete）

像查找一样，先找到这个键在主桶或次桶的位置。
找到后，把这个条目标记为“空”。
但！如果哈希表是无锁并发模式，或者开启了“删除不释放”，那它并不会真的释放内存。
- 是你（开发者）来负责判断什么时候没人用了，再释放内存。
- 通常用 RCU（Read-Copy-Update）机制 来保证安全释放。

为什么要这么设计？

性能：大部分操作只需要查两个桶里的几个条目，速度快。
空间利用率高：可以填满 90% 以上还不出问题。
安全性：使用签名筛选 + 完整键确认，既快又保证不误判。

2.6 启用扩展桶（Extendable Bucket）模式实现细节

核心变化：

在设置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_EXT_TABLE 标志后，哈希表 仍然使用 Cuckoo Hash 算法，但是引入了一个关键增强点：

💡 如果在一定数量的 Cuckoo displacement（逐出）后仍找不到插入位置，会为 secondary bucket 分配一个链表结构的扩展桶（extra buckets），把 key 插入到这个链表中。

查找流程（Lookup）：

和普通模式一样，计算出 primary 和 secondary bucket。
依次执行以下步骤：
- 检查 primary bucket → 签名匹配 → 完整 key 匹配
- 若未匹配，再检查 secondary bucket
- 若仍未匹配 → 查找链表形式的 extendable extra buckets
  - 逐个遍历链表中的条目
  - 签名+key 完整比较
都未命中则说明该 key 不存在。

插入流程（Addition）：

尝试插入到 primary → 若满，进行 displacement 踢出流程。
如果 displacement 达到最大次数仍无法插入：
- 原本情况下插入失败
- 现在则进入扩展桶逻辑：
  - 在该 key 对应的 secondary bucket 下，附加一个新的 bucket 到其链表尾部
  - 将该 key 放入链表的 bucket 中

注意：扩展桶只用于处理极端冲突情况，因此实际链表不会太长

删除流程（Deletion）：

与未开启扩展桶时的逻辑基本一致，有一个特别之处：

如果从 primary/secondary bucket 中删除了一个 key 并产生了空位，那么：

会尝试从 关联的扩展桶链表中取出最后一个 entry
将其移动到这个空位中，以 缩短链表长度，提升未来查找性能

总结对比

特性	非扩展桶模式	扩展桶模式（EXT_TABLE）
插入失败时	插入失败返回错误	启动扩展桶链表机制继续插入
查找路径	primary → secondary	primary → secondary → extra buckets
删除后回收	删除 entry 位置置空	同时尝试回收 extra bucket 的 tail
内存利用率	约 90%，再高需重建或丢弃旧项	可突破 90%，无需丢弃 key

2.7 哈希表中的条目分布（Entry Distribution）

基本逻辑回顾：

Cuckoo Hash 使用两个位置（primary 和 secondary）来插入 key。
默认插入到 primary bucket。
如果 primary 满，则会将已有 entry 逐出（kick out）到它的 alternative bucket，以便插入新 entry。
随着哈希表的填满，primary 中的空间减少，secondary 中的 entry 比例逐渐上升。
secondary bucket 命中率变高，会导致 查找延迟略微上升。

表格分析：Primary vs. Secondary 分布趋势

Table 2.1 — 小型表（1024 个随机 key）

表使用率 (%)	Primary 分布 (%)	Secondary 分布 (%)
25	100.0	0.0
50	96.1	3.9
75	88.2	11.8
80	86.3	13.7
85	83.1	16.9
90	77.3	22.7
95.8	64.5	35.5

Table 2.2 — 大型表（100 万随机 key）

表使用率 (%)	Primary 分布 (%)	Secondary 分布 (%)
50	96.0	4.0
75	86.9	13.1
80	83.9	16.1
85	80.1	19.9
90	74.8	25.2
94.5	67.4	32.6

结论分析

Primary 是主要插入目标：
- 在哈希表较空时，几乎所有 key 都能插入 primary bucket。
- 这意味着查找速度快，CPU 缓存命中率高。
使用率越高，Secondary bucket 被使用得越多：
- 一旦超过 80% 使用率，超过 15% 的 key 会出现在 secondary bucket
- 到 90% 使用率，将近四分之一的 key 会被踢到 secondary
性能影响：
- 查找操作平均需要更多 bucket 访问 → 延迟略有上升
- 虽然仍保持 Cuckoo Hash 的常数级查找，但 cache 行和 memory access 次数增加
最大利用率约为 95% 左右（在不使用扩展桶的前提下）

2.8 用例说明：流分类（Flow Classification）

在网络处理应用中，每个数据包都属于某个连接/会话/流（flow）。
为了正确处理包，系统必须知道这个包是哪个连接的成员，因此需要进行 流分类：

“根据包头中的某些字段，把包映射到对应的 flow entry 上。”

例如，每个 TCP 连接的流量都应交由同一个 handler 处理，以便进行状态管理、限速、统计、DPI 分析等。

核心结构

组件	描述
Flow Key	标识一个连接的关键字段集合（例如5元组）
Flow Table	存储每个 flow 的状态，常为数组结构
Hash Table	用于快速查询 flow key → flow table 中的位置索引

常用的 Flow Key（五元组）。

应用侧操作逻辑

1.添加流（Add Flow）

将 Flow Key 插入哈希表
如果成功返回一个位置 pos
- 则 flow_table[pos] 可用于添加/更新该流的状态信息
如果返回错误（如无可用 entry）→ 插入失败

删除流（Delete Flow）

在哈希表中删除 Flow Key
若返回有效位置 pos：
- 标记 flow_table[pos] 为无效或清除其内容

🧹 释放流位置（Free Flow）

如果配置了 RTE_HASH_EXTRA_FLAGS_NO_FREE_ON_DEL 或 lock-free read/write concurrency：
- 删除只是标记，不能立即释放资源
- 需要使用 RCU 机制（如 rte_rcu_qsbr）确认所有 reader 都已停止引用这个位置后，才能真正释放
- 否则可能发生读写冲突或数据一致性问题

查找流（Lookup Flow）

使用 key 在哈希表中查找
若找到返回有效位置 pos：
- 使用 flow_table[pos] 获取流状态并执行后续处理
若找不到，说明是一个新流

框架：

[ Packet ]
    ↓
[ Extract 5-Tuple ]
    ↓
[ Hash(Flow Key) ] ──────┐
    ↓                    │
[ Lookup Position ]      │ (Add/Delete/Lookup)
    ↓                    │
[ Flow Table[pos] ] ◀────┘

注意事项

项	描述
`flow_table[]`	是用户自己定义的结构数组，记录 per-flow 状态
哈希对象 (`rte_hash`)	用于 flow key → index 的快速映射
Key 大小 (`key_len`)	需根据 flow key 的字段总和进行设置，如 5-tuple 大约 13~16 字节
并发读写	高并发环境需结合 `RCU` 机制使用，防止 use-after-free

实际使用中的建议

Flow 表数量建议设置为 网络连接数上限的1~2倍
哈希表可开启：
- lock-free concurrency（高性能并发查找）
- extendable bucket（避免插入失败）
对于长生命周期流，可配合 LRU/LFU 管理策略或定期回收机制

posted @ 2025-04-25 22:44 Tohomson 阅读(140) 评论(0) 收藏举报

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