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diff --git a/doc/bird.sgml b/doc/bird.sgml index c8f80c46..3f6acaed 100644 --- a/doc/bird.sgml +++ b/doc/bird.sgml @@ -1,7 +1,7 @@ <!doctype birddoc system> <!-- - BIRD 2.0 documentation + BIRD 3.0 documentation This documentation can have 4 forms: sgml (this is master copy), html, ASCII text and dvi/postscript (generated from sgml using sgmltools). You should always @@ -20,7 +20,7 @@ configuration - something in config which is not keyword. <book> -<title>BIRD 2.0 User's Guide +<title>BIRD 3.0 User's Guide <author> Ondrej Filip <it/<feela@network.cz>/, Martin Mares <it/<mj@ucw.cz>/, diff --git a/doc/threads/.gitignore b/doc/threads/.gitignore new file mode 100644 index 00000000..23f832b7 --- /dev/null +++ b/doc/threads/.gitignore @@ -0,0 +1,2 @@ +*.html +*.pdf diff --git a/doc/threads/00_filter_structure.png b/doc/threads/00_filter_structure.png Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..a61603cb --- /dev/null +++ b/doc/threads/00_filter_structure.png diff --git a/doc/threads/00_the_name_of_the_game.md b/doc/threads/00_the_name_of_the_game.md new file mode 100644 index 00000000..ddc4f638 --- /dev/null +++ b/doc/threads/00_the_name_of_the_game.md @@ -0,0 +1,114 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 0: The Reason Why. + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. Its concept of multiple routing +tables with pipes between them, as well as a procedural filtering language, +has been unique for a long time and is still one of main reasons why people use +BIRD for big loads of routing data. + +## IPv4 / IPv6 duality: Solved + +The original design of BIRD has also some drawbacks. One of these was an idea +of two separate daemons – one BIRD for IPv4 and another BIRD for IPv6, built from the same +codebase, cleverly using `#ifdef IPV6` constructions to implement the +common parts of BIRD algorithms and data structures only once. +If IPv6 adoption went forward as people thought in that time, +it would work; after finishing the worldwide transition to IPv6, people could +just stop building BIRD for IPv4 and drop the `#ifdef`-ed code. + +The history went other way, however. BIRD developers therefore decided to *integrate* +these two versions into one daemon capable of any address family, allowing for +not only IPv6 but for virtually anything. This rework brought quite a lot of +backward-incompatible changes, therefore we decided to release it as a version 2.0. +This work was mostly finished in 2018 and as for March 2021, we have already +switched the 1.6.x branch to a bugfix-only mode. + +## BIRD is single-threaded now + +The second drawback is a single-threaded design. Looking back to 1998, this was +a good idea. A common PC had one single core and BIRD was targeting exactly +this segment. As the years went by, the manufacturers launched multicore x86 chips +(AMD Opteron in 2004, Intel Pentium D in 2005). This ultimately led to a world +where as of March 2021, there is virtually no new PC sold with a single-core CPU. + +Together with these changes, the speed of one single core has not been growing as fast +as the Internet is growing. BIRD is still capable to handle the full BGP table +(868k IPv4 routes in March 2021) with one core, anyway when BIRD starts, it may take +long minutes to converge. + +## Intermezzo: Filters + +In 2018, we took some data we had from large internet exchanges and simulated +a cold start of BIRD as a route server. We used `linux-perf` to find most time-critical +parts of BIRD and it pointed very clearly to the filtering code. It also showed that the +IPv4 version of BIRD v1.6.x is substantially faster than the *integrated* version, while +the IPv6 version was quite as fast as the *integrated* one. + +Here we should show a little bit more about how the filters really work. Let's use +an example of a simple filter: + +``` +filter foo { + if net ~ [10.0.0.0/8+] then reject; + preference = 2 * preference - 41; + accept; +} +``` + +This filter gets translated to an infix internal structure. + + + +When executing, the filter interpreter just walks the filter internal structure recursively in the +right order, executes the instructions, collects their results and finishes by +either rejection or acceptation of the route + +## Filter rework + +Further analysis of the filter code revealed an absurdly-looking result. The +most executed parts of the interpreter function were the `push` CPU +instructions on its very beginning and the `pop` CPU instructions on its very +end. This came from the fact that the interpreter function was quite long, yet +most of the filter instructions used an extremely short path, doing all the +stack manipulation at the beginning, branching by the filter instruction type, +then it executed just several CPU instructions, popped everything from the +stack back and returned. + +After some thoughts how to minimize stack manipulation when everything you need +is to take two numbers and multiply them, we decided to preprocess the filter +internal structure to another structure which is much easier to execute. The +interpreter is now using a data stack and behaves generally as a +postfix-ordered language. We also thought about Lua which showed up to be quite +a lot of work implementing all the glue achieving about the same performance. + +After these changes, we managed to reduce the filter execution time by 10–40%, +depending on how complex the filter is. +Anyway, even this reduction is quite too little when there is one CPU core +running for several minutes while others are sleeping. + +## We need more threads + +As a side effect of the rework, the new filter interpreter is also completely +thread-safe. It seemed to be the way to go – running the filters in parallel +while keeping everything else single-threaded. The main problem of this +solution is a too fine granularity of parallel jobs. We would spend lots of +time on synchronization overhead. + +The only filter parallel execution was also too one-sided, useful only for +configurations with complex filters. In other cases, the major problem is best +route recalculation, OSPF recalculation or also kernel synchronization. +It also turned out to be dirty a lot from the code cleanliness' point of view. + +Therefore we chose to make BIRD multithreaded completely. We designed a way how +to gradually enable parallel computation and best usage of all available CPU +cores. Our goals are three: + +* We want to keep current functionality. Parallel computation should never drop + a useful feature. +* We want to do little steps. No big reworks, even though even the smallest + possible step will need quite a lot of refactoring before. +* We want to be backwards compatible as much as possible. + +*It's still a long road to the version 2.1. This series of texts should document +what is needed to be changed, why we do it and how. In the next chapter, we're +going to describe the structures for routes and their attributes. Stay tuned!* diff --git a/doc/threads/01_the_route_and_its_attributes.md b/doc/threads/01_the_route_and_its_attributes.md new file mode 100644 index 00000000..079eb365 --- /dev/null +++ b/doc/threads/01_the_route_and_its_attributes.md @@ -0,0 +1,159 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 1: The Route and its Attributes + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. We're doing a significant amount of +BIRD's internal structure changes to make it possible to run in multiple +threads in parallel. This chapter covers necessary changes of data structures +which store every single routing data. + +*If you want to see the changes in code, look (basically) into the +`route-storage-updates` branch. Not all of them are already implemented, anyway +most of them are pretty finished as of end of March, 2021.* + +## How routes are stored + +BIRD routing table is just a hierarchical noSQL database. On top level, the +routes are keyed by their destination, called *net*. Due to historic reasons, +the *net* is not only *IPv4 prefix*, *IPv6 prefix*, *IPv4 VPN prefix* etc., +but also *MPLS label*, *ROA information* or *BGP Flowspec record*. As there may +be several routes for each *net*, an obligatory part of the key is *src* aka. +*route source*. The route source is a tuple of the originating protocol +instance and a 32-bit unsigned integer. If a protocol wants to withdraw a route, +it is enough and necessary to have the *net* and *src* to identify what route +is to be withdrawn. + +The route itself consists of (basically) a list of key-value records, with +value types ranging from a 16-bit unsigned integer for preference to a complex +BGP path structure. The keys are pre-defined by protocols (e.g. BGP path or +OSPF metrics), or by BIRD core itself (preference, route gateway). +Finally, the user can declare their own attribute keys using the keyword +`attribute` in config. + +## Attribute list implementation + +Currently, there are three layers of route attributes. We call them *route* +(*rte*), *attributes* (*rta*) and *extended attributes* (*ea*, *eattr*). + +The first layer, *rte*, contains the *net* pointer, several fixed-size route +attributes (mostly preference and protocol-specific metrics), flags, lastmod +time and a pointer to *rta*. + +The second layer, *rta*, contains the *src* (a pointer to a singleton instance), +a route gateway, several other fixed-size route attributes and a pointer to +*ea* list. + +The third layer, *ea* list, is a variable-length list of key-value attributes, +containing all the remaining route attributes. + +Distribution of the route attributes between the attribute layers is somehow +arbitrary. Mostly, in the first and second layer, there are attributes that +were thought to be accessed frequently (e.g. in best route selection) and +filled in in most routes, while the third layer is for infrequently used +and/or infrequently accessed route attributes. + +## Attribute list deduplication + +When protocols originate routes, there are commonly more routes with the +same attribute list. BIRD could ignore this fact, anyway if you have several +tables connected with pipes, it is more memory-efficient to store the same +attribute lists only once. + +Therefore, the two lower layers (*rta* and *ea*) are hashed and stored in a +BIRD-global database. Routes (*rte*) contain a pointer to *rta* in this +database, maintaining a use-count of each *rta*. Attributes (*rta*) contain +a pointer to normalized (sorted by numerical key ID) *ea*. + +## Attribute list rework + +The first thing to change is the distribution of route attributes between +attribute list layers. We decided to make the first layer (*rte*) only the key +and other per-record internal technical information. Therefore we move *src* to +*rte* and preference to *rta* (beside other things). *This is already done.* + +We also found out that the nexthop (gateway), originally one single IP address +and an interface, has evolved to a complex attribute with several sub-attributes; +not only considering multipath routing but also MPLS stacks and other per-route +attributes. This has led to a too complex data structure holding the nexthop set. + +We decided finally to squash *rta* and *ea* to one type of data structure, +allowing for completely dynamic route attribute lists. This is also supported +by adding other *net* types (BGP FlowSpec or ROA) where lots of the fields make +no sense at all, yet we still want to use the same data structures and implementation +as we don't like duplicating code. *Multithreading doesn't depend on this change, +anyway this change is going to happen soon anyway.* + +## Route storage + +The process of route import from protocol into a table can be divided into several phases: + +1. (In protocol code.) Create the route itself (typically from + protocol-internal data) and choose the right channel to use. +2. (In protocol code.) Create the *rta* and *ea* and obtain an appropriate + hashed pointer. Allocate the *rte* structure and fill it in. +3. (Optionally.) Store the route to the *import table*. +4. Run filters. If reject, free everything. +5. Check whether this is a real change (it may be idempotent). If not, free everything and do nothing more. +6. Run the best route selection algorithm. +7. Execute exports if needed. + +We found out that the *rte* structure allocation is done too early. BIRD uses +global optimized allocators for fixed-size blocks (which *rte* is) to reduce +its memory footprint, therefore the allocation of *rte* structure would be a +synchronization point in multithreaded environment. + +The common code is also much more complicated when we have to track whether the +current *rte* has to be freed or not. This is more a problem in export than in +import as the export filter can also change the route (and therefore allocate +another *rte*). The changed route must be therefore freed after use. All the +route changing code must also track whether this route is writable or +read-only. + +We therefore introduce a variant of *rte* called *rte_storage*. Both of these +hold the same, the layer-1 route information (destination, author, cached +attribute pointer, flags etc.), anyway *rte* is always local and *rte_storage* +is intended to be put in global data structures. + +This change allows us to remove lots of the code which only tracks whether any +*rte* is to be freed as *rte*'s are almost always allocated on-stack, naturally +limiting their lifetime. If not on-stack, it's the responsibility of the owner +to free the *rte* after import is done. + +This change also removes the need for *rte* allocation in protocol code and +also *rta* can be safely allocated on-stack. As a result, protocols can simply +allocate all the data on stack, call the update routine and the common code in +BIRD's *nest* does all the storage for them. + +Allocating *rta* on-stack is however not required. BGP and OSPF use this to +import several routes with the same attribute list. In BGP, this is due to the +format of BGP update messages containing first the attributes and then the +destinations (BGP NLRI's). In OSPF, in addition to *rta* deduplication, it is +also presumed that no import filter (or at most some trivial changes) is applied +as OSPF would typically not work well when filtered. + +*This change is already done.* + +## Route cleanup and table maintenance + +In some cases, the route update is not originated by a protocol/channel code. +When the channel shuts down, all routes originated by that channel are simply +cleaned up. Also routes with recursive routes may get changed without import, +simply by changing the IGP route. + +This is currently done by a `rt_event` (see `nest/rt-table.c` for source code) +which is to be converted to a parallel thread, running when nobody imports any +route. *This change is freshly done in branch `guernsey`.* + +## Parallel protocol execution + +The long-term goal of these reworks is to allow for completely independent +execution of all the protocols. Typically, there is no direct interaction +between protocols; everything is done thought BIRD's *nest*. Protocols should +therefore run in parallel in future and wait/lock only when something is needed +to do externally. + +We also aim for a clean and documented protocol API. + +*It's still a long road to the version 2.1. This series of texts should document +what is needed to be changed, why we do it and how. In the next chapter, we're +going to describe how the route is exported from table to protocols and how this +process is changing. Stay tuned!* diff --git a/doc/threads/02_asynchronous_export.md b/doc/threads/02_asynchronous_export.md new file mode 100644 index 00000000..62e4ea9f --- /dev/null +++ b/doc/threads/02_asynchronous_export.md @@ -0,0 +1,463 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 2: Asynchronous route export + +Route export is a core algorithm of BIRD. This chapter covers how we are making +this procedure multithreaded. Desired outcomes are mostly lower latency of +route import, flap dampening and also faster route processing in large +configurations with lots of export from one table. + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. We're doing a significant amount of +BIRD's internal structure changes to make it possible to run in multiple +threads in parallel. + +## How routes are propagated through BIRD + +In the [previous chapter](https://en.blog.nic.cz/2021/03/23/bird-journey-to-threads-chapter-1-the-route-and-its-attributes/), you could learn how the route import works. We should +now extend that process by the route export. + +1. (In protocol code.) Create the route itself and propagate it through the + right channel by calling `rte_update`. +2. The channel runs its import filter. +3. New best route is selected. +4. For each channel: + 1. The channel runs its preexport hook and export filter. + 2. (Optionally.) The channel merges the nexthops to create an ECMP route. + 3. The channel calls the protocol's `rt_notify` hook. +5. After all exports are finished, the `rte_update` call finally returns and + the source protocol may do anything else. + +Let's imagine that all the protocols are running in parallel. There are two +protocols with a route prepared to import. One of those wins the table lock, +does the import and then the export touches the other protocol which must +either: + +* store the route export until it finishes its own imports, or +* have independent import and export parts. + +Both of these conditions are infeasible for common use. Implementing them would +make protocols much more complicated with lots of new code to test and release +at once and also quite a lot of corner cases. Risk of deadlocks is also worth +mentioning. + +## Asynchronous route export + +We decided to make it easier for protocols and decouple the import and export +this way: + +1. The import is done. +2. Best route is selected. +3. Resulting changes are stored. + +Then, after the importing protocol returns, the exports are processed for each +exporting channel in parallel: Some protocols +may process the export directly after it is stored, other protocols wait +until they finish another job. + +This eliminates the risk of deadlocks and all protocols' `rt_notify` hooks can +rely on their independence. There is only one question. How to store the changes? + +## Route export modes + +To find a good data structure for route export storage, we shall first know the +readers. The exporters may request different modes of route export. + +### Export everything + +This is the most simple route export mode. The exporter wants to know about all +the routes as they're changing. We therefore simply store the old route until +the change is fully exported and then we free the old stored route. + +To manage this, we can simply queue the changes one after another and postpone +old route cleanup after all channels have exported the change. The queue member +would look like this: + +``` +struct { + struct rte_storage *new; + struct rte_storage *old; +}; +``` + +### Export best + +This is another simple route export mode. We check whether the best route has +changed; if not, no export happens. Otherwise, the export is propagated as the +old best route changing to the new best route. + +To manage this, we could use the queue from the previous point by adding new +best and old best pointers. It is guaranteed that both the old best and new +best pointers are always valid in time of export as all the changes in them +must be stored in future changes which have not been exported yet by this +channel and therefore not freed yet. + +``` +struct { + struct rte_storage *new; + struct rte_storage *new_best; + struct rte_storage *old; + struct rte_storage *old_best; +}; +``` + +Anyway, we're getting to the complicated export modes where this simple +structure is simply not enough. + +### Export merged + +Here we're getting to some kind of problems. The exporting channel requests not +only the best route but also all routes that are good enough to be considered +ECMP-eligible (we call these routes *mergable*). The export is then just one +route with just the nexthops merged. Export filters are executed before +merging and if the best route is rejected, nothing is exported at all. + +To achieve this, we have to re-evaluate export filters any time the best route +or any mergable route changes. Until now, the export could just do what it wanted +as there was only one thread working. To change this, we need to access the +whole route list and process it. + +### Export first accepted + +In this mode, the channel runs export filters on a sorted list of routes, best first. +If the best route gets rejected, it asks for the next one until it finds an +acceptable route or exhausts the list. This export mode requires a sorted table. +BIRD users may know this export mode as `secondary` in BGP. + +For now, BIRD stores two bits per route for each channel. The *export bit* is set +if the route has been really exported to that channel. The *reject bit* is set +if the route was rejected by the export filter. + +When processing a route change for accepted, the algorithm first checks the +export bit for the old route. If this bit is set, the old route is that one +exported so we have to find the right one to export. Therefore the sorted route +list is walked best to worst to find a new route to export, using the reject +bit to evaluate only routes which weren't rejected in previous runs of this +algorithm. + +If the old route bit is not set, the algorithm walks the sorted route list best +to worst, checking the position of new route with respect to the exported route. +If the new route is worse, nothing happens, otherwise the new route is sent to +filters and finally exported if passes. + +### Export by feed + +To resolve problems arising from previous two export modes (merged and first accepted), +we introduce a way to process a whole route list without locking the table +while export filters are running. To achieve this, we follow this algorithm: + +1. The exporting channel sees a pending export. +2. *The table is locked.* +3. All routes (pointers) for the given destination are dumped to a local array. +4. Also first and last pending exports for the given destination are stored. +5. *The table is unlocked.* +6. The channel processes the local array of route pointers. +7. All pending exports between the first and last stored (incl.) are marked as processed to allow for cleanup. + +After unlocking the table, the pointed-to routes are implicitly guarded by the +sole fact that no pending export has not yet been processed by all channels +and the cleanup routine frees only resources after being processed. + +The pending export range must be stored together with the feed. While +processing export filters for the feed, another export may come in. We +must process the export once again as the feed is now outdated, therefore we +must mark only these exports that were pending for this destination when the +feed was being stored. We also can't mark them before actually processing them +as they would get freed inbetween. + +## Pending export data structure + +As the two complicated export modes use the export-by-feed algorithm, the +pending export data structure may be quite minimalistic. + +``` +struct rt_pending_export { + struct rt_pending_export * _Atomic next; /* Next export for the same destination */ + struct rte_storage *new; /* New route */ + struct rte_storage *new_best; /* New best route in unsorted table */ + struct rte_storage *old; /* Old route */ + struct rte_storage *old_best; /* Old best route in unsorted table */ + _Atomic u64 seq; /* Sequential ID (table-local) of the pending export */ +}; +``` + +To allow for squashing outdated pending exports (e.g. for flap dampening +purposes), there is a `next` pointer to the next export for the same +destination. This is also needed for the export-by-feed algorithm to traverse +the list of pending exports. + +We should also add several items into `struct channel`. + +``` + struct coroutine *export_coro; /* Exporter and feeder coroutine */ + struct bsem *export_sem; /* Exporter and feeder semaphore */ + struct rt_pending_export * _Atomic last_export; /* Last export processed */ + struct bmap export_seen_map; /* Keeps track which exports were already processed */ + u64 flush_seq; /* Table export seq when the channel announced flushing */ +``` + +To run the exports in parallel, `export_coro` is run and `export_sem` is +used for signalling new exports to it. The exporter coroutine also marks all +seen sequential IDs in its `export_seen_map` to make it possible to skip over +them if seen again. The exporter coroutine is started when export is requested +and stopped when export is stopped. + +There is also a table cleaner routine +(see [previous chapter](https://en.blog.nic.cz/2021/03/23/bird-journey-to-threads-chapter-1-the-route-and-its-attributes/)) +which must cleanup also the pending exports after all the channels are finished with them. +To signal that, there is `last_export` working as a release point: the channel +guarantees that it doesn't touch the pointed-to pending export (or any older), nor any data +from it. + +The last tricky point here is channel flushing. When any channel stops, all its +routes are automatically freed and withdrawals are exported if appropriate. +Until now, the routes could be flushed synchronously, anyway now flush has +several phases, stored in `flush_active` channel variable: + +1. Flush started. +2. Withdrawals for all the channel's routes are issued. + Here the channel stores the `seq` of last current pending export to `flush_seq`) +3. When the table's cleanup routine cleans up the withdrawal with `flush_seq`, + the channel may safely stop and free its structures as all `sender` pointers in routes are now gone. + +Finally, some additional information has to be stored in tables: + +``` + _Atomic byte export_used; /* Export journal cleanup scheduled */ \ + struct rt_pending_export * _Atomic first_export; /* First export to announce */ \ + byte export_scheduled; /* Export is scheduled */ + list pending_exports; /* List of packed struct rt_pending_export */ + struct fib export_fib; /* Auxiliary fib for storing pending exports */ + u64 next_export_seq; /* The next export will have this ID */ +``` + +The exports are: +1. Assigned the `next_export_seq` sequential ID, incrementing this item by one. +2. Put into `pending_exports` and `export_fib` for both sequential and by-destination access. +3. Signalled by setting `export_scheduled` and `first_export`. + +After processing several exports, `export_used` is set and route table maintenance +coroutine is woken up to possibly do cleanup. + +The `struct rt_pending_export` seems to be best allocated by requesting a whole +memory page, containing a common list node, a simple header and packed all the +structures in the rest of the page. This may save a significant amount of memory. +In case of congestion, there will be lots of exports and every spare kilobyte +counts. If BIRD is almost idle, the optimization does nothing on the overall performance. + +## Export algorithm + +As we have explained at the beginning, the current export algorithm is +synchronous and table-driven. The table walks the channel list and propagates the update. +The new export algorithm is channel-driven. The table just indicates that it +has something new in export queue and the channel decides what to do with that and when. + +### Pushing an export + +When a table has something to export, it enqueues an instance of +`struct rt_pending_export` together with updating the `last` pointer (and +possibly also `first`) for this destination's pending exports. + +Then it pings its maintenance coroutine (`rt_event`) to notify the exporting +channels about a new route. Before the maintenance coroutine acquires the table +lock, the importing protocol may e.g. prepare the next route inbetween. +The maintenance coroutine, when it wakes up, walks the list of channels and +wakes their export coroutines. + +These two levels of asynchronicity are here for an efficiency reason. + +1. In case of low table load, the export is announced just after the import happens. +2. In case of table congestion, the export notification locks the table as well + as all route importers, effectively reducing the number of channel list traversals. + +### Processing an export + +After these two pings, the channel finally knows that there is an export pending. + +1. The channel waits for a semaphore. This semaphore is posted by the table + maintenance coroutine. +2. The channel checks whether there is a `last_export` stored. + 1. If yes, it proceeds with the next one. + 2. Otherwise it takes `first_export` from the table. This special + pointer is atomic and can be accessed without locking and also without clashing + with the export cleanup routine. +3. The channel checks its `export_seen_map` whether this export has been + already processed. If so, it goes back to 1. to get the next export. No + action is needed with this one. +4. As now the export is clearly new, the export chain (single-linked list) is + scanned for the current first and last export. This is done by following the + `next` pointer in the exports. +5. If all-routes mode is used, the exports are processed one-by-one. In future + versions, we may employ some simple flap-dampening by checking the pending + export list for the same route src. *No table locking happens.* +6. If best-only mode is employed, just the first and last exports are + considered to find the old and new best routes. The inbetween exports do nothing. *No table locking happens.* +7. If export-by-feed is used, the current state of routes in table are fetched and processed + as described above in the "Export by feed" section. +8. All processed exports are marked as seen. +9. The channel stores the first processed export to `last_export` and returns + to beginning.to wait for next exports. The latter exports are then skipped by + step 3 when the export coroutine gets to them. + +## The full life-cycle of routes + +Until now, we're always assuming that the channels *just exist*. In real life, +any channel may go up or down and we must handle it, flushing the routes +appropriately and freeing all the memory just in time to avoid both +use-after-free and memory leaks. BIRD is written in C which has no garbage +collector or other modern features alike so memory management is a thing. + +### Protocols and channels as viewed from a route + +BIRD consists effectively of protocols and tables. **Protocols** are active parts, +kind-of subprocesses manipulating routes and other data. **Tables** are passive, +serving as a database of routes. To connect a protocol to a table, a +**channel** is created. + +Every route has its `sender` storing the channel which has put the route into +the current table. Therefore we know which routes to flush when a channel goes down. + +Every route also has its `src`, a route source allocated by the protocol which +originated it first. This is kept when a route is passed through a *pipe*. The +route source is always bound to protocol; it is possible that a protocol +announces routes via several channels using the same src. + +Both `src` and `sender` must point to active protocols and channels as inactive +protocols and channels may be deleted any time. + +### Protocol and channel lifecycle + +In the beginning, all channels and protocols are down. Until they fully start, +no route from them is allowed to any table. When the protocol and channel is up, +they may originate and receive routes freely. However, the transitions are worth mentioning. + +### Channel startup and feed + +When protocols and channels start, they need to get the current state of the +appropriate table. Therefore, after a protocol and channel start, also the +export-feed coroutine is initiated. + +Tables can contain millions of routes. It may lead to long import latency if a channel +was feeding itself in one step. The table structure is (at least for now) too +complicated to be implemented as lockless, thus even read access needs locking. +To mitigate this, the feeds are split to allow for regular route propagation +with a reasonable latency. + +When the exports were synchronous, we simply didn't care and just announced the +exports to the channels from the time they started feeding. When making exports +asynchronous, it is crucial to avoid (hopefully) all the possible race conditions +which could arise from simultaneous feed and export. As the feeder routines had +to be rewritten, it is a good opportunity to make this precise. + +Therefore, when a channel goes up, it also starts exports: + +1. Start the feed-export coroutine. +2. *Lock the table.* +3. Store the last export in queue. +4. Read a limited number of routes to local memory together with their pending exports. +5. If there are some routes to process: + 1. *Unlock the table.* + 2. Process the loaded routes. + 3. Set the appropriate pending exports as seen. + 4. *Lock the table* + 5. Go to 4. to continue feeding. +6. If there was a last export stored, load the next one to be processed. Otherwise take the table's `first_export`. +7. *Unlock the table.* +8. Run the exporter loop. + +*Note: There are some nuances not mentioned here how to do things in right +order to avoid missing some events while changing state. For specifics, look +into the code in `nest/rt-table.c` in branch `alderney`.* + +When the feeder loop finishes, it continues smoothly to process all the exports +that have been queued while the feed was running. Step 5.3 ensures that already +seen exports are skipped, steps 3 and 6 ensure that no export is missed. + +### Channel flush + +Protocols and channels need to stop for a handful of reasons, All of these +cases follow the same routine. + +1. (Maybe.) The protocol requests to go down or restart. +2. The channel requests to go down or restart. +3. The channel requests to stop export. +4. In the feed-export coroutine: + 1. At a designated cancellation point, check cancellation. + 2. Clean up local data. + 3. *Lock main BIRD context* + 4. If shutdown requested, switch the channel to *flushing* state and request table maintenance. + 5. *Stop the coroutine and unlock main BIRD context.* +5. In the table maintenance coroutine: + 1. Walk across all channels and check them for *flushing* state, setting `flush_active` to 1. + 2. Walk across the table (split to allow for low latency updates) and + generate a withdrawal for each route sent by the flushing channels. + 3. When all the table is traversed, the flushing channels' `flush_active` is set to 2 and + `flush_seq` is set to the current last export seq. + 3. Wait until all the withdrawals are processed by checking the `flush_seq`. + 4. Mark the flushing channels as *down* and eventually proceed to the protocol shutdown or restart. + +There is also a separate routine that handles bulk cleanup of `src`'s which +contain a pointer to the originating protocol. This routine may get reworked in +future; for now it is good enough. + +### Route export cleanup + +Last but not least is the export cleanup routine. Until now, the withdrawn +routes were exported synchronously and freed directly after the import was +done. This is not possible anymore. The export is stored and the import returns +to let the importing protocol continue its work. We therefore need a routine to +cleanup the withdrawn routes and also the processed exports. + +First of all, this routine refuses to cleanup when any export is feeding or +shutting down. In future, cleanup while feeding should be possible, anyway for +now we aren't sure about possible race conditions. + +Anyway, when all the exports are in a steady state, the routine works as follows: + +1. Walk the active exports and find a minimum (oldest export) between their `last_export` values. +2. If there is nothing to clear between the actual oldest export and channels' oldest export, do nothing. +3. Find the table's new `first_export` and set it. Now there is nobody pointing to the old exports. +4. Free the withdrawn routes. +5. Free the old exports, removing them also from the first-last list of exports for the same destination. + +## Results of these changes + +This step is a first major step to move forward. Using just this version may be +still as slow as the single-threaded version, at least if your export filters are trivial. +Anyway, the main purpose of this step is not an immediate speedup. It is more +of a base for the next steps: + +* Unlocking of pipes should enable parallel execution of all the filters on + pipes, limited solely by the principle *one thread for every direction of + pipe*. +* Conversion of CLI's `show route` to the new feed-export coroutines should + enable faster table queries. Moreover, this approach will allow for + better splitting of model and view in CLI with a good opportunity to + implement more output formats, e.g. JSON. +* Unlocking of kernel route synchronization should fix latency issues induced + by long-lasting kernel queries. +* Partial unlocking of BGP packet processing should allow for parallel + execution in almost all phases of BGP route propagation. +* Partial unlocking of OSPF route recalculation should raise the useful + maximums of topology size. + +The development is now being done mostly in the branch `alderney`. If you asked +why such strange branch names like `jersey`, `guernsey` and `alderney`, here is +a kind-of reason. Yes, these branches could be named `mq-async-export`, +`mq-async-export-new`, `mq-async-export-new-new`, `mq-another-async-export` and +so on. That's so ugly, isn't it? Let's be creative. *Jersey* is an island where a +same-named knit was first produced – and knits are made of *threads*. Then, you +just look into a map and find nearby islands. + +Also why so many branches? The development process is quite messy. BIRD's code +heavily depends on single-threaded approach. This is (in this case) +exceptionally good for performance, as long as you have one thread only. On the +other hand, lots of these assumptions are not documented so in many cases one +desired change yields a chain of other unforeseen changes which must precede. +This brings lots of backtracking, branch rebasing and other Git magic. There is +always a can of worms somewhere in the code. + +*It's still a long road to the version 2.1. This series of texts should document +what is needed to be changed, why we do it and how. The +[previous chapter](https://en.blog.nic.cz/2021/03/23/bird-journey-to-threads-chapter-1-the-route-and-its-attributes/) +showed the necessary changes in route storage. In the next chapter, we're going +to describe how the coroutines are implemented and what kind of locking system +are we employing to prevent deadlocks. Stay tuned!* diff --git a/doc/threads/03_coroutines.md b/doc/threads/03_coroutines.md new file mode 100644 index 00000000..8d8e6c96 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03_coroutines.md @@ -0,0 +1,235 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 3: Parallel execution and message passing. + +Parallel execution in BIRD uses an underlying mechanism of dedicated IO loops +and hierarchical locks. The original event scheduling module has been converted +to do message passing in multithreaded environment. These mechanisms are +crucial for understanding what happens inside BIRD and how its internal API changes. + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. We're doing a significant amount of +BIRD's internal structure changes to make it run in multiple threads in parallel. + +## Locking and deadlock prevention + +Most of BIRD data structures and algorithms are thread-unsafe and not even +reentrant. Checking and possibly updating all of these would take an +unreasonable amount of time, thus the multithreaded version uses standard mutexes +to lock all the parts which have not been checked and updated yet. + +The authors of original BIRD concepts wisely chose a highly modular structure +which allows to create a hierarchy for locks. The main chokepoint was between +protocols and tables and it has been removed by implementing asynchronous exports +as described in the [previous chapter](https://en.blog.nic.cz/2021/06/14/bird-journey-to-threads-chapter-2-asynchronous-route-export/). + +Locks in BIRD (called domains, as they always lock some defined part of BIRD) +are partially ordered. Every *domain* has its *type* and all threads are +strictly required to lock the domains in the order of their respective types. +The full order is defined in `lib/locking.h`. It's forbidden to lock more than +one domain of a type (these domains are uncomparable) and recursive locking is +forbidden as well. + +The locking hiearchy is (roughly; as of February 2022) like this: + +1. The BIRD Lock (for everything not yet checked and/or updated) +2. Protocols (as of February 2022, it is BFD, RPKI, Pipe and BGP) +3. Routing tables +4. Global route attribute cache +5. Message passing +6. Internals and memory management + +There are heavy checks to ensure proper locking and to help debugging any +problem when any code violates the hierarchy rules. This impedes performance +depending on how much that domain is contended and in some cases I have already +implemented lockless (or partially lockless) data structures to overcome this. + +You may ask, why are these heavy checks then employed in production builds? +Risks arising from dropping some locking checks include: + +* deadlocks; these are deadly in BIRD anyway so it should just fail with a meaningful message, or +* data corruption; it either kills BIRD anyway, or it results into a slow and vicious death, + leaving undebuggable corefiles behind. + +To be honest, I believe in principles like *"every nontrivial software has at least one bug"* +and I also don't trust my future self or anybody else to always write bugless code when +it comes to proper locking. I also believe that if a lock becomes a bottle-neck, +then we should think about what is locked inside and how to optimize that, +possibly implementing a lockless or waitless data structure instead of dropping +thorough consistency checks, especially in a multithreaded environment. + +### Choosing the right locking order + +When considering the locking order of protocols and route tables, the answer +was quite easy. We had to make either import or export asynchronous (or both). +Major reasons for asynchronous export have been stated in the previous chapter, +therefore it makes little sense to allow entering protocol context from table code. + +As I write further in this text, even accessing table context from protocol +code leads to contention on table locks, yet for now, it is good enough and the +lock order features routing tables after protocols to make the multithreading +goal easier to achieve. + +The major lock level is still The BIRD Lock, containing not only the +not-yet-converted protocols (like Babel, OSPF or RIP) but also processing CLI +commands and reconfiguration. This involves an awful lot of direct access into +other contexts which would be unnecessarily complicated to implement by message +passing. Therefore, this lock is simply *"the director"*, sitting on the top +with its own category. + +The lower lock levels under routing tables are mostly for shared global data +structures accessed from everywhere. We'll address some of these later. + +## IO Loop + +There has been a protocol, BFD, running in its own thread since 2013. This +separation has a good reason; it needs low latency and the main BIRD loop just +walks round-robin around all the available sockets and one round-trip may take +a long time (even more than a minute with large configurations). BFD had its +own IO loop implementation and simple message passing routines. This code could +be easily updated for general use so I did it. + +To understand the internal principles, we should say that in the `master` +branch, there is a big loop centered around a `poll()` call, dispatching and +executing everything as needed. In the `sark` branch, there are multiple loops +of this kind. BIRD has several means how to get something dispatched from a +loop. + +1. Requesting to read from a **socket** makes the main loop call your hook when there is some data received. + The same happens when a socket refuses to write data. Then the data is buffered and you are called when + the buffer is free to continue writing. There is also a third callback, an error hook, for obvious reasons. + +2. Requesting to be called back after a given amount of time. This is called **timer**. + As is common with all timers, they aren't precise and the callback may be + delayed significantly. This was also the reason to have BFD loop separate + since the very beginning, yet now the abundance of threads may lead to + problems with BFD latency in large-scale configurations. We haven't tested + this yet. + +3. Requesting to be called back from a clean context when possible. This is + useful to run anything not reentrant which might mess with the caller's + data, e.g. when a protocol decides to shutdown due to some inconsistency + in received data. This is called **event**. + +4. Requesting to do some work when possible. These are also events, there is only + a difference where this event is enqueued; in the main loop, there is a + special *work queue* with an execution limit, allowing sockets and timers to be + handled with a reasonable latency while still doing all the work needed. + Other loops don't have designated work queues (we may add them later). + +All these, sockets, timers and events, are tightly bound to some domain. +Sockets typically belong to a protocol, timers and events to a protocol or table. +With the modular structure of BIRD, the easy and convenient approach to multithreading +is to get more IO loops, each bound to a specific domain, running their events, timers and +socket hooks in their threads. + +## Message passing and loop entering + +To request some work in another module, the standard way is to pass a message. +For this purpose, events have been modified to be sent to a given loop without +locking that loop's domain. In fact, every event queue has its own lock with a +low priority, allowing to pass messages from almost any part of BIRD, and also +an assigned loop which executes the events enqueued. When a message is passed +to a queue executed by another loop, that target loop must be woken up so we +must know what loop to wake up to avoid unnecessary delays. Then the target +loop opens its mailbox and processes the task in its context. + +The other way is a direct access of another domain. This approach blocks the +appropriate loop from doing anything and we call it *entering a birdloop* to +remember that the task must be fast and *leave the birdloop* as soon as possible. +Route import is done via direct access from protocols to tables; in large +setups with fast filters, this is a major point of contention (after filters +have been parallelized) and will be addressed in future optimization efforts. +Reconfiguration and interface updates also use direct access; more on that later. +In general, this approach should be avoided unless there are good reasons to use it. + +Even though direct access is bad, sending lots of messages may be even worse. +Imagine one thousand post(wo)men, coming one by one every minute, ringing your +doorbell and delivering one letter each to you. Horrible! Asynchronous message +passing works exactly this way. After queuing the message, the source sends a +byte to a pipe to wakeup the target loop to process the task. We could also +periodically poll for messages instead of waking up the targets, yet it would +add quite a lot of latency which we also don't like. + +Messages in BIRD don't typically suffer from the problem of amount and the +overhead is negligible compared to the overall CPU consumption. With one notable +exception: route import/export. + +### Route export message passing + +If we had to send a ping for every route we import to every exporting channel, +we'd spend more time pinging than doing anything else. Been there, seen +those unbelievable 80%-like figures in Perf output. Never more. + +Route update is quite a complicated process. BIRD must handle large-scale +configurations with lots of importers and exporters. Therefore, a +triple-indirect delayed route announcement is employed: + +1. First, when a channel imports a route by entering a loop, it sends an event + to its own loop (no ping needed in such case). This operation is idempotent, + thus for several routes in a row, only one event is enqueued. This reduces + several route import announcements (even hundreds in case of massive BGP + withdrawals) to one single event. +2. When the channel is done importing (or at least takes a coffee break and + checks its mailbox), the scheduled event in its own loop is run, sending + another event to the table's loop, saying basically *"Hey, table, I've just + imported something."*. This event is also idempotent and further reduces + route import announcements from multiple sources to one single event. +3. The table's announcement event is then executed from its loop, enqueuing export + events for all connected channels, finally initiating route exports. As we + already know, imports are done by direct access, therefore if protocols keep + importing, export announcements are slowed down. +4. The actual data on what has been updated is stored in a table journal. This + peculiar technique is used only for informing the exporting channels that + *"there is something to do"*. + +This may seem overly complicated, yet it should work and it seems to work. In +case of low load, all these notifications just come through smoothly. In case +of high load, it's common that multiple updates come for the same destination. +Delaying the exports allows for the updates to settle down and export just the +final result, reducing CPU load and export traffic. + +## Cork + +Route propagation is involved in yet another problem which has to be addressed. +In the old versions with synchronous route propagation, all the buffering +happened after exporting routes to BGP. When a packet arrived, all the work was +done in BGP receive hook – parsing, importing into a table, running all the +filters and possibly sending to the peers. No more routes until the previous +was done. This self-regulating mechanism doesn't work any more. + +Route table import now returns immediately after inserting the route into a +table, creating a buffer there. These buffers have to be processed by other protocols' +export events. In large-scale configurations, one route import has to be +processed by hundreds, even thousands of exports. Unlimited imports are a major +cause of buffer bloating. This is even worse in configurations with pipes, +as these multiply the exports by propagating them all the way down to other +tables, eventually eating about twice the amount of memory than the single-threaded version. + +There is therefore a cork to make this stop. Every table is checking how many +exports it has pending, and when adding a new export to the queue, it may request +a cork, saying simply "please stop the flow for a while". When the export buffer +size is reduced low enough, the table uncorks. + +On the other side, there are events and sockets with a cork assigned. When +trying to enqueue an event and the cork is applied, the event is instead put +into the cork's queue and released only when the cork is released. In case of +sockets, when read is indicated or when `poll` arguments are recalculated, +the corked socket is simply not checked for received packets, effectively +keeping them in the TCP queue and slowing down the flow until cork is released. + +The cork implementation is quite crude and rough and fragile. It may get some +rework while stabilizing the multi-threaded version of BIRD or we may even +completely drop it for some better mechanism. One of these candidates is this +kind of API: + +* (table to protocol) please do not import +* (table to protocol) you may resume imports +* (protocol to table) not processing any exports +* (protocol to table) resuming export processing + +Anyway, cork works as intended in most cases at least for now. + +*It's a long road to the version 2.1. This series of texts should document what +is changing, why we do it and how. The +[previous chapter](https://en.blog.nic.cz/2021/06/14/bird-journey-to-threads-chapter-2-asynchronous-route-export/) +shows how the route export had to change to allow parallel execution. In the next chapter, some memory management +details are to be explained together with the reasons why memory management matters. Stay tuned!* diff --git a/doc/threads/03b_performance.md b/doc/threads/03b_performance.md new file mode 100644 index 00000000..07fd5bb0 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_performance.md @@ -0,0 +1,153 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 3½: Route server performance + +All the work on multithreading shall be justified by performance improvements. +This chapter tries to compare times reached by version 3.0-alpha0 and 2.0.8, +showing some data and thinking about them. + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. We're doing a significant amount of +BIRD's internal structure changes to make it run in multiple threads in parallel. + +## Testing setup + +There are two machines in one rack. One of these simulates the peers of +a route server, the other runs BIRD in a route server configuration. First, the +peers are launched, then the route server is started and one of the peers +measures the convergence time until routes are fully propagated. Other peers +drop all incoming routes. + +There are four configurations. *Single* where all BGPs are directly +connected to the main table, *Multi* where every BGP has its own table and +filters are done on pipes between them, and finally *Imex* and *Mulimex* which are +effectively *Single* and *Multi* where all BGPs have also their auxiliary +import and export tables enabled. + +All of these use the same short dummy filter for route import to provide a +consistent load. This filter includes no meaningful logic, it's just some dummy +data to run the CPU with no memory contention. Real filters also do not suffer from +memory contention, with an exception of ROA checks. Optimization of ROA is a +task for another day. + +There is also other stuff in BIRD waiting for performance assessment. As the +(by far) most demanding setup of BIRD is route server in IXP, we chose to +optimize and measure BGP and filters first. + +Hardware used for testing is Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v3 @ 2.40GHz with 8 +physical cores, two hyperthreads on each. Memory is 32 GB RAM. + +## Test parameters and statistics + +BIRD setup may scale on two major axes. Number of peers and number of routes / +destinations. *(There are more axes, e.g.: complexity of filters, routes / +destinations ratio, topology size in IGP)* + +Scaling the test on route count is easy, just by adding more routes to the +testing peers. Currently, the largest test data I feed BIRD with is about 2M +routes for around 800K destinations, due to memory limitations. The routes / +destinations ratio is around 2.5 in this testing setup, trying to get close to +real-world routing servers.[^1] + +[^1]: BIRD can handle much more in real life, the actual software limit is currently + a 32-bit unsigned route counter in the table structure. Hardware capabilities + are already there and checking how BIRD handles more than 4G routes is + certainly going to be a real thing soon. + +Scaling the test on peer count is easy, until you get to higher numbers. When I +was setting up the test, I configured one Linux network namespace for each peer, +connecting them by virtual links to a bridge and by a GRE tunnel to the other +machine. This works well for 10 peers but setting up and removing 1000 network +namespaces takes more than 15 minutes in total. (Note to myself: try this with +a newer Linux kernel than 4.9.) + +Another problem of test scaling is bandwidth. With 10 peers, everything is OK. +With 1000 peers, version 3.0-alpha0 does more than 600 Mbps traffic in peak +which is just about the bandwidth of the whole setup. I'm planning to design a +better test setup with less chokepoints in future. + +## Hypothesis + +There are two versions subjected to the test. One of these is `2.0.8` as an +initial testpoint. The other is version 3.0-alpha0, named `bgp` as parallel BGP +is implemented there. + +The major problem of large-scale BIRD setups is convergence time on startup. We +assume that a multithreaded version should reduce the overall convergence time, +at most by a factor equal to number of cores involved. Here we have 16 +hyperthreads, in theory we should reduce the times up to 16-fold, yet this is +almost impossible as a non-negligible amount of time is spent in bottleneck +code like best route selection or some cleanup routines. This has become a +bottleneck by making other parts parallel. + +## Data + +Four charts are included here, one for each setup. All axes have a +logarithmic scale. The route count on X scale is the total route count in +tested BIRD, different color shades belong to different versions and peer +counts. Time is plotted on Y scale. + +Raw data is available in Git, as well as the chart generator. Strange results +caused by testbed bugs are already omitted. + +There is also a line drawn on a 2-second mark. Convergence is checked by +periodically requesting `birdc show route count` on one of the peers and BGP +peers have also a 1-second connect delay time (default is 5 seconds). All +measured times shorter than 2 seconds are highly unreliable. + + +[Plotted data for Single in PDF](03b_stats_2d_single.pdf) + +Single-table setup has times reduced to about 1/8 when comparing 3.0-alpha0 to +2.0.8. Speedup for 10-peer setup is slightly worse than expected and there is +still some room for improvement, yet 8-fold speedup on 8 physical cores and 16 +hyperthreads is good for me now. + +The most demanding case with 2M routes and 1k peers failed. On 2.0.8, my +configuration converges after almost two hours on 2.0.8, with the speed of +route processing steadily decreasing until only several routes per second are +done. Version 3.0-alpha0 is memory-bloating for some non-obvious reason and +couldn't fit into 32G RAM. There is definitely some work ahead to stabilize +BIRD behavior with extreme setups. + + +[Plotted data for Multi in PDF](03b_stats_2d_multi.pdf) + +Multi-table setup got the same speedup as single-table setup, no big +surprise. Largest cases were not tested at all as they don't fit well into 32G +RAM even with 2.0.8. + + +[Plotted data for Imex in PDF](03b_stats_2d_imex.pdf) + + +[Plotted data for Mulimex in PDF](03b_stats_2d_mulimex.pdf) + +Setups with import / export tables are also sped up by a factor +about 6-8. Data on largest setups (2M routes) are showing some strangely +ineffective behaviour. Considering that both single-table and multi-table +setups yield similar performance data, there is probably some unwanted +inefficiency in the auxiliary table code. + +## Conclusion + +BIRD 3.0-alpha0 is a good version for preliminary testing in IXPs. There is +some speedup in every testcase and code stability is enough to handle typical +use cases. Some test scenarios went out of available memory and there is +definitely a lot of work to stabilize this, yet for now it makes no sense to +postpone this alpha version any more. + +We don't recommend upgrading a production machine to this version +yet, anyway if you have a test setup, getting version 3.0-alpha0 there and +reporting bugs is much welcome. + +Notice: Multithreaded BIRD, at least in version 3.0-alpha0, doesn't limit its number of +threads. It will spawn at least one thread per every BGP, RPKI and Pipe +protocol, one thread per every routing table (including auxiliary tables) and +possibly several more. It's up to the machine administrator to setup a limit on +CPU core usage by BIRD. When running with many threads and protocols, you may +need also to raise the filedescriptor limit: BIRD uses 2 filedescriptors per +every thread for internal messaging. + +*It's a long road to the version 3. By releasing this alpha version, we'd like +to encourage every user to try this preview. If you want to know more about +what is being done and why, you may also check the full +[blogpost series about multithreaded BIRD](https://en.blog.nic.cz/2021/03/15/bird-journey-to-threads-chapter-0-the-reason-why/). Thank you for your ongoing support!* diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_imex.pdf b/doc/threads/03b_stats_2d_imex.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..dda4e97b --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_imex.pdf diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_imex.png b/doc/threads/03b_stats_2d_imex.png Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..be198b04 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_imex.png diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.pdf b/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..b4185625 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.pdf diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.png b/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.png Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..917d8fee --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_mulimex.png diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_multi.pdf b/doc/threads/03b_stats_2d_multi.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..beb98a83 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_multi.pdf diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_multi.png b/doc/threads/03b_stats_2d_multi.png Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..ac74c526 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_multi.png diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_single.pdf b/doc/threads/03b_stats_2d_single.pdf Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..3573d928 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_single.pdf diff --git a/doc/threads/03b_stats_2d_single.png b/doc/threads/03b_stats_2d_single.png Binary files differnew file mode 100644 index 00000000..191e5e26 --- /dev/null +++ b/doc/threads/03b_stats_2d_single.png diff --git a/doc/threads/04_memory_management.md b/doc/threads/04_memory_management.md new file mode 100644 index 00000000..24ef89d3 --- /dev/null +++ b/doc/threads/04_memory_management.md @@ -0,0 +1,223 @@ +# BIRD Journey to Threads. Chapter 4: Memory and other resource management. + +BIRD is mostly a large specialized database engine, storing mega/gigabytes of +Internet routing data in memory. To keep accounts of every byte of allocated data, +BIRD has its own resource management system which must be adapted to the +multithreaded environment. The resource system has not changed much, yet it +deserves a short chapter. + +BIRD is a fast, robust and memory-efficient routing daemon designed and +implemented at the end of 20th century. We're doing a significant amount of +BIRD's internal structure changes to make it run in multiple threads in parallel. + +## Resources + +Inside BIRD, (almost) every piece of allocated memory is a resource. To achieve this, +every such memory block includes a generic `struct resource` header. The node +is enlisted inside a linked list of a *resource pool* (see below), the class +pointer defines basic operations done on resources. + +``` +typedef struct resource { + node n; /* Inside resource pool */ + struct resclass *class; /* Resource class */ +} resource; + +struct resclass { + char *name; /* Resource class name */ + unsigned size; /* Standard size of single resource */ + void (*free)(resource *); /* Freeing function */ + void (*dump)(resource *); /* Dump to debug output */ + resource *(*lookup)(resource *, unsigned long); /* Look up address (only for debugging) */ + struct resmem (*memsize)(resource *); /* Return size of memory used by the resource, may be NULL */ +}; + +void *ralloc(pool *, struct resclass *); +``` + +Resource cycle begins with an allocation of a resource. To do that, you should call `ralloc()`, +passing the parent pool and the appropriate resource class as arguments. BIRD +allocates a memory block of size given by the given class member `size`. +Beginning of the block is reserved for `struct resource` itself and initialized +by the given arguments. Therefore, you may sometimes see an idiom where a structure +has a first member `struct resource r;`, indicating that this item should be +allocated as a resource. + +The counterpart is resource freeing. This may be implicit (by resource pool +freeing) or explicit (by `rfree()`). In both cases, the `free()` function of +the appropriate class is called to cleanup the resource before final freeing. + +To account for `dump` and `memsize` calls, there are CLI commands `dump +resources` and `show memory`, using these to dump resources or show memory +usage as perceived by BIRD. + +The last, `lookup`, is quite an obsolete way to identify a specific pointer +from a debug interface. You may call `rlookup(pointer)` and BIRD should dump +that resource to the debug output. This mechanism is probably incomplete as no +developer uses it actively for debugging. + +Resources can be also moved between pools by `rmove` when needed. + +## Resource pools + +The first internal resource class is a recursive resource – a resource pool. In +the singlethreaded version, this is just a simple structure: + +``` +struct pool { + resource r; + list inside; + struct birdloop *loop; /* In multithreaded version only */ + const char *name; +}; +``` + +Resource pools are used for grouping resources together. There are pools everywhere +and it is a common idiom inside BIRD to just `rfree` the appropriate pool when +e.g. a protocol or table is going down. Everything left there is cleaned up. + +There are anyway several classes which must be freed with care. In the +singlethreaded version, the *slab* allocator (see below) must be empty before +it may be freed and this is kept to the multithreaded version while other +restrictions have been added. + +There is also a global pool, `root_pool`, containing every single resource BIRD +knows about, either directly or via another resource pool. + +### Thread safety in resource pools + +In the multithreaded version, every resource pool is bound to a specific IO +loop and therefore includes an IO loop pointer. This is important for allocations +as the resource list inside the pool is thread-unsafe. All pool operations +therefore require the IO loop to be entered to do anything with them, if possible. +(In case of `rfree`, the pool data structure is not accessed at all so no +assert is possible. We're currently relying on the caller to ensure proper locking. +In future, this may change.) + +Each IO loop also has its base resource pool for its allocations. All pools +inside the IO loop pool must belong to the same loop or to a loop with a +subordinate lock (see the previous chapter for lock ordering). If there is a +need for multiple IO loops to access one shared data structure, it must be +locked by another lock and allocated in such a way that is independent on these +accessor loops. + +The pool structure should follow the locking order. Any pool should belong to +either the same loop as its parent or its loop lock should be after its parent +loop lock in the locking order. This is not enforced explicitly, yet it is +virtually impossible to write some working code violating this recommendation. + +### Resource pools in the wilderness + +Root pool contains (among others): + +* route attributes and sources +* routing tables +* protocols +* interfaces +* configuration data + +Each table has its IO loop and uses the loop base pool for allocations. +The same holds for protocols. Each protocol has its pool; it is either its IO +loop base pool or an ordinary pool bound to main loop. + +## Memory allocators + +BIRD stores data in memory blocks allocated by several allocators. There are 3 +of them: simple memory blocks, linear pools and slabs. + +### Simple memory block + +When just a chunk of memory is needed, `mb_alloc()` or `mb_allocz()` is used +to get it. The first with `malloc()` semantics, the other is also zeroed. +There is also `mb_realloc()` available, `mb_free()` to explicitly free such a +memory and `mb_move()` to move that memory to another pool. + +Simple memory blocks consume a fixed amount of overhead memory (32 bytes on +systems with 64-bit pointers) so they are suitable mostly for big chunks, +taking advantage of the default *stdlib* allocator which is used by this +allocation strategy. There are anyway some parts of BIRD (in all versions) +where this allocator is used for little blocks. This will be fixed some day. + +### Linear pools + +Sometimes, memory is allocated temporarily. When the data may just sit on +stack, we put it there. Anyway, many tasks need more structured execution where +stack allocation is incovenient or even impossible (e.g. when callbacks from +parsers are involved). For such a case, a *linpool* is the best choice. + +This data structure allocates memory blocks of requested size with negligible +overhead in functions `lp_alloc()` (uninitialized) or `lp_allocz()` (zeroed). +There is anyway no `realloc` and no `free` call; to have a larger chunk, you +need to allocate another block. All this memory is freed at once by `lp_flush()` +when it is no longer needed. + +You may see linpools in parsers (BGP, Linux netlink, config) or in filters. + +In the multithreaded version, linpools have received an update, allocating +memory pages directly by `mmap()` instead of calling `malloc()`. More on memory +pages below. + +### Slabs + +To allocate lots of same-sized objects, a [slab allocator](https://en.wikipedia.org/wiki/Slab_allocation) +is an ideal choice. In versions until 2.0.8, our slab allocator used blocks +allocated by `malloc()`, every object included a *slab head* pointer and free objects +were linked into a single-linked list. This led to memory inefficiency and to +contra-intuitive behavior where a use-after-free bug could do lots of damage +before finally crashing. + +Versions from 2.0.9, and also all the multithreaded versions, are coming with +slabs using directly allocated memory pages and usage bitmaps instead of +single-linking the free objects. This approach however relies on the fact that +pointers returned by `mmap()` are always divisible by page size. Freeing of a +slab object involves zeroing (mostly) 13 least significant bits of its pointer +to get the page pointer where the slab head resides. + +This update helps with memory consumption by about 5% compared to previous +versions; exact numbers depend on the usage pattern. + +## Raw memory pages + +Until 2.0.8 (incl.), BIRD allocated all memory by `malloc()`. This method is +suitable for lots of use cases, yet when gigabytes of memory should be +allocated by little pieces, BIRD uses its internal allocators to keep track +about everything. This brings some ineffectivity as stdlib allocator has its +own overhead and doesn't allocate aligned memory unless asked for. + +Slabs and linear pools are backed by blocks of memory of kilobyte sizes. As a +typical memory page size is 4 kB, it is a logical step to drop stdlib +allocation from these allocators and to use `mmap()` directly. This however has +some drawbacks, most notably the need of a syscall for every memory mapping and +unmapping. For allocations, this is not much a case and the syscall time is typically +negligible compared to computation time. When freeing memory, this is much +worse as BIRD sometimes frees gigabytes of data in a blink of eye. + +To minimize the needed number of syscalls, there is a per-thread page cache, +keeping pages for future use: + +* When a new page is requested, first the page cache is tried. +* When a page is freed, the per-thread page cache keeps it without telling the kernel. +* When the number of pages in any per-thread page cache leaves a pre-defined range, + a cleanup routine is scheduled to free excessive pages or request more in advance. + +This method gives the multithreaded BIRD not only faster memory management than +ever before but also almost immediate shutdown times as the cleanup routine is +not scheduled on shutdown at all. + +## Other resources + +Some objects are not only a piece of memory; notable items are sockets, owning +the underlying mechanism of I/O, and *object locks*, owning *the right to use a +specific I/O*. This ensures that collisions on e.g. TCP port numbers and +addresses are resolved in a predictable way. + +All these resources should be used with the same locking principles as the +memory blocks. There aren't many checks inside BIRD code to ensure that yet, +nevertheless violating this recommendation may lead to multiple-access issues. + +*It's still a long road to the version 2.1. This series of texts should document +what is needed to be changed, why we do it and how. The +[previous chapter](TODO) +showed the locking system and how the parallel execution is done. +The next chapter will cover a bit more detailed explanation about route sources +and route attributes and how lockless data structures are employed there. Stay tuned!* diff --git a/doc/threads/Makefile b/doc/threads/Makefile new file mode 100644 index 00000000..8d27f90e --- /dev/null +++ b/doc/threads/Makefile @@ -0,0 +1,29 @@ +SUFFICES := .pdf -wordpress.html +CHAPTERS := 00_the_name_of_the_game 01_the_route_and_its_attributes 02_asynchronous_export 03_coroutines 03b_performance + +all: $(foreach ch,$(CHAPTERS),$(addprefix $(ch),$(SUFFICES))) + +00_the_name_of_the_game.pdf: 00_filter_structure.png + +%.pdf: %.md + pandoc -f markdown -t latex -o $@ $< + +%.html: %.md + pandoc -f markdown -t html5 -o $@ $< + +%-wordpress.html: %.html Makefile + sed -r 's#</p>#\n#g; s#<p>##g; s#<(/?)code>#<\1tt>#g; s#<pre><tt>#<code>#g; s#</tt></pre>#</code>#g; s#</?figure>##g; s#<figcaption>#<p style="text-align: center">#; s#</figcaption>#</p>#; ' $< > $@ + +stats-%.csv: stats.csv stats-filter.pl + perl stats-filter.pl $< $* > $@ + +STATS_VARIANTS := multi imex mulimex single +stats-all: $(patsubst %,stats-%.csv,$(STATS_VARIANTS)) + +stats-2d-%.pdf: stats.csv stats-filter-2d.pl + perl stats-filter-2d.pl $< $* $@ + +stats-2d-%.png: stats-2d-%.pdf + gs -dBATCH -dNOPAUSE -sDEVICE=pngalpha -sOutputFile=$@ -r300 $< + +stats-all-2d: $(foreach suf,pdf png,$(patsubst %,stats-2d-%.$(suf),$(STATS_VARIANTS))) diff --git a/doc/threads/stats-draw.gnuplot b/doc/threads/stats-draw.gnuplot new file mode 100644 index 00000000..734f14a6 --- /dev/null +++ b/doc/threads/stats-draw.gnuplot @@ -0,0 +1,41 @@ +set datafile columnheaders +set datafile separator ";" +#set isosample 15 +set dgrid3d 8,8 +set logscale +set view 80,15,1,1 +set autoscale xy +#set pm3d + +set term pdfcairo size 20cm,15cm + +set xlabel "TOTAL ROUTES" offset 0,-1.5 +set xrange [10000:320000] +set xtics offset 0,-0.5 +set xtics (10000,15000,30000,50000,100000,150000,300000) + +set ylabel "PEERS" +#set yrange [10:320] +#set ytics (10,15,30,50,100,150,300) +set yrange [10:320] +set ytics (10,15,30,50,100,150,300) + +set zrange [1:2000] +set xyplane at 1 + +set border 895 + +#set grid ztics lt 20 + +set output ARG1 . "-" . ARG4 . ".pdf" + +splot \ + ARG1 . ".csv" \ + using "TOTAL_ROUTES":"PEERS":ARG2."/".ARG4 \ + with lines \ + title ARG2."/".ARG4, \ + "" \ + using "TOTAL_ROUTES":"PEERS":ARG3."/".ARG4 \ + with lines \ + title ARG3."/".ARG4 + diff --git a/doc/threads/stats-filter-2d.pl b/doc/threads/stats-filter-2d.pl new file mode 100644 index 00000000..01db9e0e --- /dev/null +++ b/doc/threads/stats-filter-2d.pl @@ -0,0 +1,156 @@ +#!/usr/bin/perl + +use common::sense; +use Data::Dump; +use List::Util; + +my @GROUP_BY = qw/VERSION PEERS TOTAL_ROUTES/; +my @VALUES = qw/TIMEDIF/; + +my ($FILE, $TYPE, $OUTPUT) = @ARGV; + +### Load data ### +my %data; +open F, "<", $FILE or die $!; +my @header = split /;/, <F>; +chomp @header; + +my $line = undef; +while ($line = <F>) +{ + chomp $line; + $line =~ s/;;(.*);;/;;\1;/; + $line =~ s/v2\.0\.8-1[89][^;]+/bgp/; + $line =~ s/v2\.0\.8-[^;]+/sark/ and next; + $line =~ s/master;/v2.0.8;/; + my %row; + @row{@header} = split /;/, $line; + push @{$data{join ";", @row{@GROUP_BY}}}, { %row } if $row{TYPE} eq $TYPE; +} + +### Do statistics ### +sub avg { + return List::Util::sum(@_) / @_; +} + +sub getinbetween { + my $index = shift; + my @list = @_; + + return $list[int $index] if $index == int $index; + + my $lower = $list[int $index]; + my $upper = $list[1 + int $index]; + + my $frac = $index - int $index; + + return ($lower * (1 - $frac) + $upper * $frac); +} + +sub stats { + my $avg = shift; + return [0, 0, 0, 0, 0] if @_ <= 1; + + # my $stdev = sqrt(List::Util::sum(map { ($avg - $_)**2 } @_) / (@_-1)); + + my @sorted = sort { $a <=> $b } @_; + my $count = scalar @sorted; + + return [ + getinbetween(($count-1) * 0.25, @sorted), + $sorted[0], + $sorted[$count-1], + getinbetween(($count-1) * 0.75, @sorted), + ]; +} + +my %output; +my %vers; +my %peers; +my %stplot; + +STATS: +foreach my $k (keys %data) +{ + my %cols = map { my $vk = $_; $vk => [ map { $_->{$vk} } @{$data{$k}} ]; } @VALUES; + + my %avg = map { $_ => avg(@{$cols{$_}})} @VALUES; + my %stloc = map { $_ => stats($avg{$_}, @{$cols{$_}})} @VALUES; + + $vers{$data{$k}[0]{VERSION}}++; + $peers{$data{$k}[0]{PEERS}}++; + $output{$data{$k}[0]{VERSION}}{$data{$k}[0]{PEERS}}{$data{$k}[0]{TOTAL_ROUTES}} = { %avg }; + $stplot{$data{$k}[0]{VERSION}}{$data{$k}[0]{PEERS}}{$data{$k}[0]{TOTAL_ROUTES}} = { %stloc }; +} + +#(3 == scalar %vers) and $vers{sark} and $vers{bgp} and $vers{"v2.0.8"} or die "vers size is " . (scalar %vers) . ", items ", join ", ", keys %vers; +(2 == scalar %vers) and $vers{bgp} and $vers{"v2.0.8"} or die "vers size is " . (scalar %vers) . ", items ", join ", ", keys %vers; + +### Export the data ### + +open PLOT, "|-", "gnuplot" or die $!; + +say PLOT <<EOF; +set logscale + +set term pdfcairo size 20cm,15cm + +set xlabel "Total number of routes" offset 0,-1.5 +set xrange [10000:3000000] +set xtics offset 0,-0.5 +#set xtics (10000,15000,30000,50000,100000,150000,300000,500000,1000000) + +set ylabel "Time to converge (s)" +set yrange [0.5:10800] + +set grid + +set key left top + +set output "$OUTPUT" +EOF + +my @colors = ( + [ 1, 0.9, 0.3 ], + [ 0.7, 0, 0 ], + # [ 0.6, 1, 0.3 ], + # [ 0, 0.7, 0 ], + [ 0, 0.7, 1 ], + [ 0.3, 0.3, 1 ], +); + +my $steps = (scalar %peers) - 1; + +my @plot_data; +foreach my $v (sort keys %vers) { + my $color = shift @colors; + my $endcolor = shift @colors; + my $stepcolor = [ map +( ($endcolor->[$_] - $color->[$_]) / $steps ), (0, 1, 2) ]; + + foreach my $p (sort { int $a <=> int $b } keys %peers) { + my $vnodot = $v; $vnodot =~ s/\.//g; + say PLOT "\$data_${vnodot}_${p} << EOD"; + foreach my $tr (sort { int $a <=> int $b } keys %{$output{$v}{$p}}) { + say PLOT "$tr $output{$v}{$p}{$tr}{TIMEDIF}"; + } + say PLOT "EOD"; + + say PLOT "\$data_${vnodot}_${p}_stats << EOD"; + foreach my $tr (sort { int $a <=> int $b } keys %{$output{$v}{$p}}) { + say PLOT join " ", ( $tr, @{$stplot{$v}{$p}{$tr}{TIMEDIF}} ); + } + say PLOT "EOD"; + + my $colorstr = sprintf "linecolor rgbcolor \"#%02x%02x%02x\"", map +( int($color->[$_] * 255 + 0.5)), (0, 1, 2); + push @plot_data, "\$data_${vnodot}_${p} using 1:2 with lines $colorstr linewidth 2 title \"$v, $p peers\""; + push @plot_data, "\$data_${vnodot}_${p}_stats with candlesticks $colorstr linewidth 2 notitle \"\""; + $color = [ map +( $color->[$_] + $stepcolor->[$_] ), (0, 1, 2) ]; + } +} + +push @plot_data, "2 with lines lt 1 dashtype 2 title \"Measurement instability\""; + +say PLOT "plot ", join ", ", @plot_data; +close PLOT; + + diff --git a/doc/threads/stats-filter.pl b/doc/threads/stats-filter.pl new file mode 100644 index 00000000..51690651 --- /dev/null +++ b/doc/threads/stats-filter.pl @@ -0,0 +1,84 @@ +#!/usr/bin/perl + +use common::sense; +use Data::Dump; +use List::Util; + +my @GROUP_BY = qw/VERSION PEERS TOTAL_ROUTES/; +my @VALUES = qw/RSS SZ VSZ TIMEDIF/; + +my ($FILE, $TYPE) = @ARGV; + +### Load data ### +my %data; +open F, "<", $FILE or die $!; +my @header = split /;/, <F>; +chomp @header; + +my $line = undef; +while ($line = <F>) +{ + chomp $line; + my %row; + @row{@header} = split /;/, $line; + push @{$data{join ";", @row{@GROUP_BY}}}, { %row } if $row{TYPE} eq $TYPE; +} + +### Do statistics ### +sub avg { + return List::Util::sum(@_) / @_; +} + +sub stdev { + my $avg = shift; + return 0 if @_ <= 1; + return sqrt(List::Util::sum(map { ($avg - $_)**2 } @_) / (@_-1)); +} + +my %output; +my %vers; + +STATS: +foreach my $k (keys %data) +{ + my %cols = map { my $vk = $_; $vk => [ map { $_->{$vk} } @{$data{$k}} ]; } @VALUES; + + my %avg = map { $_ => avg(@{$cols{$_}})} @VALUES; + my %stdev = map { 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