使用 NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 庫開發應用程序

在這篇文章中，我將帶您了解 FRR DOCA 數據平面插件的創建過程，并向您展示如何使用全新的 DOCA?flow 庫卸載 PBR 規則。在上一篇文章中，您了解了使用 DPDK rte_flow 庫創建 FRR 數據平面插件，以加速 BlueField 上的 PBR 規則。有關內容，請參見使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 開發應用程序 .

向 Zebra 添加 DOCA 數據平面插件

我仍然使用 DPDK API 進行硬件初始化，但隨后使用 DOCA?flow API 來設置數據平面流管道。為此，我必須將 DPDK （libdpdk.pc）和 DOCA?flow（doca-flow.pc）共享庫鏈接到 DOCA 數據平面插件。

root@dpu-arm:~# export PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/opt/mellanox/dpdk/lib/aarch 
64-linux-gnu/pkgconfig 
root@dpu-arm:~# pkg-config --libs doca-flow 
-ldoca_flow 
root@dpu-arm:~# pkg-config --cflags doca-flow 
-DALLOW_EXPERIMENTAL_API -include rte_config.h -mcpu=cortex-a72 -DALLOW_EXPERIMENTAL_API -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk/../aarch64-linux-gnu/dpdk -I/opt/mellanox/dpdk/include/dpdk -I/usr/include/libnl3 
root@dpu-arm:~#

我在 FRR makefile （configure.ac）中為 DPDK 和 DOCA?flow添加了pkg check-and-define宏。

if test "$enable_dp_doca" = "yes"; then 
 PKG_CHECK_MODULES([DOCA], [libdpdk doca-flow], [ 
 AC_DEFINE([HAVE_DOCA], [1], [Enable DOCA backend]) 
 DOCA=true 
 ], [ 
 AC_MSG_ERROR([configuration specifies --enable-dp-doca but DOCA libs were not found]) 
 ]) 
fi

我將 DPDK 和 DOCA flow 庫?及 cflags都包含在zebra-dp-doca make宏（zebra/subdir.am）中。

zebra_zebra_dplane_doca_la_CFLAGS = $(DOCA_CFLAGS) 
zebra_zebra_dplane_doca_la_LIBADD = $(DOCA_LIBS)

使用/etc/frr/daemons啟動 FRR 服務時，可以啟用 DOCA 數據平面插件。

zebra_options= " -M dplane_doca -A 127.0.0.1"

硬件初始化和端口映射

使用 DPDK API 、rte_eal_init和rte_eth_dev_info_get初始化硬件，并設置 Zebra 接口到 DPDK 端口映射。此工作流與上一節中的 DPDK 數據平面插件相同。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca port" 
Total ports: 6 cores: 8 
Port Device IfName IfIndex sw,domain,port 
0 0000:03:00.0 p0 4 0000:03:00.0,0,65535 
1 0000:03:00.0 pf0hpf 6 0000:03:00.0,0,4095 
2 0000:03:00.0 pf0vf0 15 0000:03:00.0,0,4096 
3 0000:03:00.0 pf0vf1 16 0000:03:00.0,0,4097 
4 0000:03:00.1 p1 5 0000:03:00.1,1,65535 
5 0000:03:00.1 pf1hpf 7 0000:03:00.1,1,20479 
root@dpu-arm:~#

DOCA?flow初始化

為了使用doca-flow編寫 PBR 規則，我必須初始化doca-flow和doca-flow-port數據庫。此初始化是在使用rte_eal_init初始化硬件后完成的。

我使用 doca_flow_init 通過配置流和隊列計數來初始化doca-flow庫。

struct doca_flow_cfg  flow_cfg; 

memset(&flow_cfg, 0, sizeof(flow_cfg)); 
flow_cfg.total_sessions = ZD_DOCA_FLOW_MAX; 
flow_cfg.queues = doca_ctx->nb_cores;  doca_flow_init (&flow_cfg, &err);

當我使用 DPDK 設置硬件端口時，我必須使用dpdk_port-id將它們安裝到doca-flow-port數據庫中。

struct doca_flow_port_cfg  port_cfg; 

 memset(&port_cfg, 0, sizeof(port_cfg)); 
port_cfg.port_id = dpdk_port_id; 
port_cfg.type = DOCA_FLOW_PORT_DPDK_BY_ID; 
snprintf(port_id_str, ZD_PORT_STR_MAX, "%u", port_cfg.port_id); 
port_cfg.devargs = port_id_str; 

doca_port =  doca_flow_port_start (&port_cfg, &err);

使用 doca-flow API 編寫 PBR 規則

通過一系列用于匹配、動作、轉發和監控屬性的數據結構來對 DOCA 流進行編程。

struct doca_flow_match  match, match_mask; 
struct  doca_flow_actions  actions; 
struct  doca_flow_fwd  fwd; 
struct doca_flow_monitor  monitor;

流匹配

這被指定為匹配和匹配掩碼。匹配掩碼是可選的，如果未指定，則由doca-flow庫自動填充。

memset(&match, 0, sizeof(match)); 
memset(&match_mask, 0, sizeof(match_mask));  

match.out_src_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; 
match.out_src_ip.ipv4_addr = src_ip; 
match_mask.out_src_ip.ipv4_addr = src_ip_mask; 

match.out_dst_ip.type = DOCA_FLOW_IP4_ADDR; 
match.out_dst_ip.ipv4_addr = dst_ip; 
match_mask.out_src_ip.ipv4_addr = dst_ip_mask; 
 
match.out_l4_type = ip_proto;  
 
match.out_src_port = RTE_BE16 (l4_src_port); 
match_mask.out_src_port = UINT16_MAX; 

match.out_dst_port = RTE_BE16 (l4_dst_port); 
match_mask.out_dst_port = UINT16_MAX;

我跳過了填充eth或eth-mask等字段。這是因為doca-flow庫可以基于其他匹配字段dst_ip或src_ip自動將此類字段填充到RTE_ETHER_TYPE_IPV4或RTE_ETHER_TYPE_IPV6。

流動作

為了路由數據包，我必須將目標 MAC 地址更改為網關（ leaf2 ） MAC ，減少 TTL ，并更改源 MAC 地址。這一點最初在上一篇文章中討論，使用 NVIDIA BlueField DPU 和 DPDK 開發應用程序 .

memset(&actions, 0, sizeof(actions));   actions.dec_ttl = true; 
 memcpy(actions.mod_src_mac, uplink_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN); 
 memcpy(actions.mod_dst_mac, gw_mac, DOCA_ETHER_ADDR_LEN);

流轉發

然后，我將輸出端口設置為上行鏈路。

memset(&fwd, 0, sizeof(fwd)); 
 
fwd.type = DOCA_FLOW_FWD_PORT; 
fwd.port_id = out_port_id;

流監控

我設置了流量計數器進行故障排除。

memset(&monitor, 0, sizeof(monitor));  monitor.flags |= DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT;

DOCA?流管道和入口

流程創建分為兩步：

創建流管道.
將流條目添加到流管道。

第一步是為查找階段創建軟件模板。第二步使用模板在硬件中的流進行編程。

當您必須對許多類似的流進行編程時，管道非常有用。對于這種情況，可以設置單個匹配模板（管道），并指示在創建流條目時必須更新哪個匹配字段（例如，第 4 層目標端口）。后續的流條目只需要填充與管道（第 4 層目標端口）不同的匹配字段。

對于 PBR ，每個流模式都是唯一的，所以我使用已經填充的流屬性為每個 PBR 規則創建了一個單獨的管道和條目。

struct doca_flow_pipe_cfg  pipe_cfg;  

pipe_cfg.name = "pbr"; 
pipe_cfg.port = in_dport->doca_port; 
pipe_cfg.match = &match; 
pipe_cfg.match_mask = &match_mask; 
pipe_cfg.actions = &actions; 
pipe_cfg.monitor = &monitor; 
pipe_cfg.is_root = true;  

flow_pipe =  doca_flow_create_pipe (&pipe_cfg, &fwd, NULL, &err); 
flow_entry =  doca_flow_pipe_add_entry (0, flow_pipe, &match, &actions, &monitor, &fwd, &err);

流刪除

流管道和條目創建 API 返回管道和流指針，這些指針必須被緩存以供后續刪除。

 doca_flow_pipe_rm_entry( 0, flow_entry); 
 doca_flow_destroy_pipe (port_id, flow_pipe);

流統計

在創建流時，我設置了DOCA_FLOW_MONITOR_COUNT標志。我使用doca_flow_query查詢了流統計數據。

struct  doca_flow_query query ; 

// hit counters – query.total_pkts and query.total_bytes 
memset(&query, 0, sizeof(query)); 
 doca_flow_query (flow_entry, &query);

驗證硬件加速

FRR-PBR 規則配置和流量生成與dpdk-plugin相同。流量按預期由 DPU 硬件轉發，并可使用流計數器進行驗證。

root@dpu-arm:~# vtysh -c "show dplane doca pbr flow" 
Rules if pf0vf0 
 Seq 1 pri 300 
 SRC IP Match: 172.20.0.8/32 
 DST IP Match: 172.30.0.8/32 
 IP protocol Match: 17 
 DST Port Match: 53 
 Tableid: 10000 
 Action: nh: 192.168.20.250 intf: p0 
 Action: mac: 00:00:5e:00:01:fa 
 DOCA flow: installed 0xffff28005150 
 DOCA stats: packets 202 bytes 24644 
root@dpu-arm:~#

還可以使用硬件條目進行驗證：

root@dpu-arm:~# ~/mlx_steering_dump/mlx_steering_dump_parser.py -p `pidof zebra` - 
f /tmp/dpdkDump 
domain 0xe294002, table 0xaaab07648b10, matcher 0xffff28012c30, rule 0xffff28014040 
 match: outer_l3_type: 0x1, outer_ip_dst_addr: 172.30.0.8, outer_l4_type: 0x2, metadata_reg_c_0: 0x00030000, outer_l4_dport: 0x0035, outer_ip_src_addr: 172.20.0.8 
 action: MODIFY_HDR(hdr(dec_ip4_ttl)), rewrite index 0x0 & VPORT, num 0xffff & CTR(hits(352), bytes(42944)), index 0x806200

通過使用 doca-flow ，FRR 現在具有了第二個數據平面插件，可用于 PBR 規則的硬件加速。

應用程序開發要點

在本系列文章中，您了解了如何使用rte_flow或doca_flow通過四個步驟對 DPU 網絡應用程序進行硬件加速：

將 DOCA / DPDK 庫鏈接到應用程序。
初始化硬件。
設置應用程序到硬件端口的映射。
用于引導流量的流編程。

隨著越來越多的元素卸載到DPU 上，及源代碼行（ SLOC ）的增加，開發過程可能會變得復雜。而這正是 DOCA 抽象庫可以幫助解決的：

DOCA 附帶了幾個內置庫，如doca-dpi、 gRPC 、 Firefly 時間同步等。這些庫支持應用程序的快速即插即用。
DOCA 構建（如doca_pipe）使您能夠模板化管道，消除樣板代碼并優化流插入。
即將推出的 DOCA 庫，如硬件加速的 LPM （最長前綴匹配），使構建交換機管道變得更容易。這與您在本系列文章中看到的示例應用程序 FRR 尤其相關， FRR 通常用于使用 BGP 構建 LPM 路由表（或 RIB ）。
借助 DOCA ，您還可以在融合加速器上的 GPU 和 DPU?上實現令人激動的開發體驗。

Showcasing the BlueField-2 data processing unit as a converged accelerator — *圖 1 。融合加速器*

你準備好讓你的應用程序開發達到令人敬仰的高度了嗎？報名參加 DOCA 提前進入開發商計劃今天開始建設.

有關更多信息，請參閱以下參考資料：

使用 NVIDIA BlueField DPU 和 NVIDIA DOCA 庫開發應用程序

向 Zebra 添加 DOCA 數據平面插件

硬件初始化和端口映射

DOCA?flow初始化

使用 doca-flow API 編寫 PBR 規則

流匹配

流動作

流轉發

流監控

DOCA?流管道和入口

流刪除

流統計

驗證硬件加速

應用程序開發要點

相關資源

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