memcpy(*tuple, &ipv4_tuple, sizeof(ipv4_tuple)); *input_len = RTE_THASH_V4_L3_LEN; } else if(ip_type == 6) { rte_thash_load_v6_addrs(&ipv6_hdr, (union rte_thash_tuple *)&ipv6_tuple); //*tuple = &ipv6_tuple; memcpy(*tuple, &ipv6_tuple, sizeof(ipv6_tuple)); *in...
应用层操作的接口:rte_kni_handle_request; 该函数用于处理请求队列中的请求,因此这个函数需要周期性的执行,以免请求得不到处理,超时导致配置失败。为了避免请求队列中的请求被延迟,也为了避免阻塞dpdk快路径处理,可以使用一个单独的线程来处理rte_kni_handle_request函数。 int rte_kni_handle_request(struct rte_kni...
下图展示了一个接近实际应用场景的例子:首先测试基于DPDK 17.02的OvS-DPDK的包转发性能,再通过使用glibc所提供的memcpy替换DPDK Vhost中rte_memcpy得到对比数据。测试结果显示,仅通过使用rte_memcpy加速整个程序中的Vhost收发部分就能提供最大约22%的总带宽提升。 最后,对于优化来说,达到最优或许并不是最重要的,因为根本...
struct rte_ether_hdr *eth = (struct rte_ether_hdr *)msg; rte_memcpy(eth->s_addr.addr_bytes, gSrcMac, RTE_ETHER_ADDR_LEN); rte_memcpy(eth->d_addr.addr_bytes, dst_mac, RTE_ETHER_ADDR_LEN); eth->ether_type = htons(RTE_ETHER_TYPE_IPV4); //设置ipv4头 struct rte_ipv4_hdr *ip ...
随着技术的发展，SIMD（单指令多数据）的能力不断得到提升，从早期的mmx/sse到现在的avx2，其处理能力愈发强大。DPDK正是利用了SIMD的这一特性，通过批量处理多个数据包，并结合向量编程技术，实现了一个周期内对所有数据包的高效处理。例如，memcpy函数就通过SIMD技术显著提升了数据传输速度。SIMD技术在游戏后台处理中有...
出于性能考虑,要最小化数据的内存拷贝。在写代码的时候,当遇见需要拷贝数据时,考虑有没有一种更好的解决方式替代,如传递指针而非整个数据结构;在需要使用strcpy和memcpy时,用rte_strcpy和rte_memcpy作替。 合理分配内存 在实时处理数据包转发的系统中,一般不建议在数据面进行动态内存分配,因为不停的申请和释放动态内...
1. 简单、非高端：代码未利用Vector指令、指令级并行或地址对齐，性能依赖于编译器优化，某些场景下性能甚至优于glibc的memcpy。2. 缺乏通用最优解：不存在适用于所有场景（硬件、软件、数据）的memcpy实现，DPDK中的rte_memcpy旨在解决与特定应用场景的不匹配问题。memcpy的优化通常围绕以下几点进行：1. ...
DPDK API提供了一个优化的rte_memcpy() 函数。 37.1.2. 内存申请 libc的其他功能,如malloc(),提供了一种灵活的方式来分配和释放内存。 在某些情况下,使用动态分配是必要的,但是建议不要在数据层面使用类似malloc的函数,因为管理碎片堆可能代价高昂,并且分配器可能无法针对并行分配进行优化。
rte_memcpy 下面贴上dpdk中关于memcpy相关的优化,借用官方的描述: “不存在一个“最优”的适用于任何场景(硬件+软件+数据)的memcpy实现。这也是DPDK中rte_memcpy存在的原因:不是glibc中的memcpy不够优秀,而是它和DPDK中的核心应用场景之间不合适,有没有觉得这种说法很耳熟?本文将着重探讨如何针对具体应用进行memcpy(...