使用 tc netem 模拟网络异常

2024-09-07 13:48

本文主要是介绍使用 tc netem 模拟网络异常,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章转自:使用 tc netem 模拟网络异常(原文配色实在是对阅读不太友好。。。)

在某些情况下,我们需要模拟网络很差的状态来测试软件能够正常工作,比如网络延迟、丢包、乱序、重复等。linux 系统强大的流量控制工具 tc 能很轻松地完成,tc 命令行是 iproute2 软件包中的软件,可以根据系统版本自行安装。

流量控制是个系统而复杂的话题,tc 能做的事情很多,除了本文介绍的还有带宽控制、优先级控制等等,这些功能是通过类似的模块组件实现的,这篇文章介绍的功能主要是通过 netem 这个组件实现的。netem 是 Network Emulator 的缩写,关于更多功能以及参数的详细解释可以参阅 tc-netem 的 man page。

网络状况模拟

网络状况欠佳从用户角度来说就是下载东西慢(网页一直加载、视频卡顿、图片加载很久等),从网络报文角度来看却有很多情况:延迟(某个机器发送报文很慢)、丢包(发送的报文在网络中丢失需要一直重传)、乱序(报文顺序错乱,需要大量计算时间来重新排序)、重复(报文有大量重复,导致网络拥堵)、错误(接收到的报文有误只能丢弃重传)等。

对于这些情况,都可以用 netem 来模拟。需要注意的是,netem 是直接添加到网卡上的,也就是说所有从网卡发送出去的包都会收到配置参数的影响,所以最好搭建临时的虚拟机进行测试。

在下面的例子中 add 表示为网卡添加 netem 配置,change 表示修改已经存在的 netem 配置到新的值,如果要删除网卡上的配置可以使用 del

# tc qdisc del dev eth0 root

1. 模拟延迟传输

最简单的例子是所有的报文延迟 100ms 发送:

# tc qdisc add dev eth0 root netem delay 100ms

如果你想在一个局域网里模拟远距离传输的延迟可以用这个方法,比如实际用户会访问外国网站,延迟为 120ms,而你测试环境网络交互只需要 10ms,那么只要添加 110 ms 额外延迟就行。

在我本地的虚拟机中实验结果:

[root@node02 ~]# tc qdisc replace dev enp0s8 root netem delay 100ms
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=101 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=100 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=102 ms
^C
--- 172.17.8.100 ping statistics ---
3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2003ms
rtt min/avg/max/mdev = 100.725/101.370/102.048/0.653 ms

如果在网络中看到非常稳定的时延,很可能是某个地方加了定时器,因为网络线路很复杂,传输过程一定会有变化。因此实际情况网络延迟一定会有变化的,netem 也考虑到这一点,提供了额外的参数来控制延迟的时间分布,完整的参数列表为:

DELAY := delay TIME [ JITTER [ CORRELATION ]]][ distribution { uniform | normal | pareto |  paretonormal } ]

除了延迟时间 TIME 之外,还有三个可选参数:

  • JITTER:抖动,增加一个随机时间长度,让延迟时间出现在某个范围
  • CORRELATION:相关,下一个报文延迟时间和上一个报文的相关系数
  • distribution:分布,延迟的分布模式,可以选择的值有 uniformnormalpareto 和 paretonormal

先说说 JITTER,如果设置为 20ms,那么报文延迟的时间在 100ms ± 20ms 之间(90ms - 110ms),具体值随机选择:

[root@node02 ~]# tc qdisc replace dev enp0s8 root netem delay 100ms 20ms
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=112 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=89.7 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=114 ms
......

CORRELATION 指相关性,因为网络状况是平滑变化的,短时间里相邻报文的延迟应该是近似的而不是完全随机的。这个值是个百分比,如果为 100%,就退化到固定延迟的情况;如果是 0%则退化到随机延迟的情况

[root@node02 ~]# tc qdisc replace dev enp0s8 root netem delay 100ms 20ms 50%
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=116 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=89.7 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=90.8 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=4 ttl=64 time=96.4 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=5 ttl=64 time=90.5 ms

报文的分布和很多现实事件一样都满足某种统计规律,比如最常用的正态分布。因此为了更逼近现实情况,可以使用 distribution 参数来限制它的延迟分布模型。比如让报文延迟时间满足正态分布:

# tc qdisc change dev eth0 root netem delay 100ms 20ms distribution normal
[root@node02 ~]# tc qdisc replace dev enp0s8 root netem delay 100ms 20ms distribution normal
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=119 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=102 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=115 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=4 ttl=64 time=105 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=5 ttl=64 time=119 ms

这样的话,大部分的延迟会在平均值的一定范围内,而很少接近出现最大值和最小值的延迟。

其他分布方法包括:uniform)、pareto 和 paretonormal,这些分布我没有深入去看它们的意思,感兴趣的读者可以自行了解。

对于大多数情况,随机在某个时间范围里延迟就能满足需求的。

2. 模拟丢包率

另一个常见的网络异常是因为丢包,丢包会导致重传,从而增加网络链路的流量和延迟。netem 的 loss 参数可以模拟丢包率,比如发送的报文有 50% 的丢包率(为了容易用 ping 看出来,所以这个数字我选的很大,实际情况丢包率可能比这个小很多,比如 0.5%):

[root@node02 ~]# tc qdisc change dev enp0s8 root netem loss 50%
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.716 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.713 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=5 ttl=64 time=0.719 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=7 ttl=64 time=0.938 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=10 ttl=64 time=0.594 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=11 ttl=64 time=0.698 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=12 ttl=64 time=0.681 ms

可以从 icmp_seq 序号看出来大约有一半的报文丢掉了,和延迟类似,丢包率也可以增加一个相关系数,表示后一个报文丢包概率和它前一个报文的相关性:

# tc qdisc change dev eth0 root netem loss 0.3% 25%

这个命令表示,丢包率是 0.3%,并且当前报文丢弃的可能性和前一个报文 25% 相关。默认的丢包模型为随机,loss 也支持 state(4-state Markov 模型) 和 gemodel(Gilbert-Elliot 丢包模型) 两种模型的丢包,因为两者都相对负责,这里也不再介绍了。

需要注意的是,丢包信息会发送到上层协议,如果是 TCP 协议,那么 TCP 会进行重传,所以对应用来说看不到丢包。这时候要模拟丢包,需要把 loss 配置到王桥或者路由设备上。

3. 模拟包重复

报文重复和丢包的参数类似,就是重复率和相关性两个参数,比如随机产生 50% 重复的包:

[root@node02 ~]# tc qdisc change dev enp0s8 root netem duplicate 50%
[root@node02 ~]# ping 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.705 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=1.03 ms (DUP!)
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.710 ms
......

4. 模拟包损坏

报文损坏和报文重复的参数也类似,比如随机产生 2% 损坏的报文(在报文的随机位置造成一个比特的错误):

# tc qdisc add dev eth0 root netem corrupt 2%

5. 模拟包乱序

网络传输并不能保证顺序,传输层 TCP 会对报文进行重组保证顺序,所以报文乱序对应用的影响比上面的几种问题要下。

报文乱序可前面的参数不太一样,因为上面的报文问题都是独立的,针对单个报文做操作就行,而乱序则牵涉到多个报文的重组。模拟报乱序一定会用到延迟(因为模拟乱序的本质就是把一些包延迟发送),netem 有两种方法可以做。第一种是固定的每隔一定数量的报文就乱序一次:

每 5 个报文(第 5、10、15…报文)会正常发送,其他的报文延迟 100ms:

# tc qdisc change dev enp0s8 root netem reorder 50% gap 3 delay 100ms
[root@node02 ~]# ping -i 0.05 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.634 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=4 ttl=64 time=0.765 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=102 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=100 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=5 ttl=64 time=100 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=7 ttl=64 time=50.3 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=6 ttl=64 time=100 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=8 ttl=64 time=100 ms
......

要想看到 ping 报文的乱序,我们要保证发送报文的间隔小于报文的延迟时间 100ms,这里用 -i 0.05 把发送间隔设置为 50ms

第二种方法的乱序是相对随机的,使用概率来选择乱序的报文:

[root@node02 ~]# tc qdisc change dev enp0s8 root netem reorder 50% 15% delay 300ms
[root@node02 ~]# ping -i 0.05 172.17.8.100
PING 172.17.8.100 (172.17.8.100) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.545 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=5 ttl=64 time=120 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=2 ttl=64 time=300 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=8 ttl=64 time=19.8 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=3 ttl=64 time=301 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=9 ttl=64 time=28.3 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=4 ttl=64 time=300 ms
64 bytes from 172.17.8.100: icmp_seq=11 ttl=64 time=35.5 ms
......

50% 的报文会正常发送,其他报文(1-50%)延迟 300ms 发送,这里选择的延迟很大是为了能够明显看出来乱序的结果。

两个工具

netem 在 tc 中算是比较简单的模块,如果要实现流量控制或者精细化的过滤需要更复杂的配置。这里推荐两个小工具,它们共同的特点是用法简单,能满足特定的需求,而不用自己去倒腾 tc 的命令。

wondershaper

netem 只能模拟网络状况,不能控制带宽,wondershaper 能完美解决这个问题。wondershaper 的使用非常简单,只有三个参数:网卡名、下行限速、上行限速。比如要设置网卡下载速度为 200kb/s,上传速度为 150kb/s

wondershaper enp0s8 200 150

comcast

comcast 是一个跨平台的网络模拟工具,旨在其他平台(OSX、Windows、BSD)也提供类似网络模拟的功能。

它的使用也相对简单:

$ comcast --device=eth0 --latency=250 \--target-bw=1000 --default-bw=1000000 \--packet-loss=10% \--target-addr=8.8.8.8,10.0.0.0/24 \--target-proto=tcp,udp,icmp \--target-port=80,22,1000:2000
  • --device 说明要控制的网卡为 eth0
  • --latency 指定 250ms 的延迟
  • --target-bw指定目标带宽
  • --default-bw 指定默认带宽
  • --packet-loss 是丢包率
  • --target-addr--target-proto--target-port 参数指定在满足这些条件的报文上实施上面的配置

总结

可以看出,tc 的 netem 模块主要用来模拟各种网络的异常状况,本身并没有提供宽带限制的功能,而且一旦在网卡上配置了 netem,该网卡上所有的报文都会受影响,如果想精细地控制部分报文,需要用到 tc 的 filter 功能。

参考资料

  • the Linux Foundation wiki: netem
  • Definition of a general and intuitive loss model for packet networks and its implementation in the Netem module in the Linux kernel

这篇关于使用 tc netem 模拟网络异常的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1145236

相关文章

Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法

《Java中流式并行操作parallelStream的原理和使用方法》本文详细介绍了Java中的并行流(parallelStream)的原理、正确使用方法以及在实际业务中的应用案例,并指出在使用并行流... 目录Java中流式并行操作parallelStream0. 问题的产生1. 什么是parallelS

Linux join命令的使用及说明

《Linuxjoin命令的使用及说明》`join`命令用于在Linux中按字段将两个文件进行连接,类似于SQL的JOIN,它需要两个文件按用于匹配的字段排序,并且第一个文件的换行符必须是LF,`jo... 目录一. 基本语法二. 数据准备三. 指定文件的连接key四.-a输出指定文件的所有行五.-o指定输出

Linux jq命令的使用解读

《Linuxjq命令的使用解读》jq是一个强大的命令行工具,用于处理JSON数据,它可以用来查看、过滤、修改、格式化JSON数据,通过使用各种选项和过滤器,可以实现复杂的JSON处理任务... 目录一. 简介二. 选项2.1.2.2-c2.3-r2.4-R三. 字段提取3.1 普通字段3.2 数组字段四.

Linux kill正在执行的后台任务 kill进程组使用详解

《Linuxkill正在执行的后台任务kill进程组使用详解》文章介绍了两个脚本的功能和区别,以及执行这些脚本时遇到的进程管理问题,通过查看进程树、使用`kill`命令和`lsof`命令,分析了子... 目录零. 用到的命令一. 待执行的脚本二. 执行含子进程的脚本,并kill2.1 进程查看2.2 遇到的

详解SpringBoot+Ehcache使用示例

《详解SpringBoot+Ehcache使用示例》本文介绍了SpringBoot中配置Ehcache、自定义get/set方式,并实际使用缓存的过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者... 目录摘要概念内存与磁盘持久化存储:配置灵活性:编码示例引入依赖:配置ehcache.XML文件:配置

Java 虚拟线程的创建与使用深度解析

《Java虚拟线程的创建与使用深度解析》虚拟线程是Java19中以预览特性形式引入,Java21起正式发布的轻量级线程,本文给大家介绍Java虚拟线程的创建与使用,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、虚拟线程简介1.1 什么是虚拟线程?1.2 为什么需要虚拟线程?二、虚拟线程与平台线程对比代码对比示例:三

k8s按需创建PV和使用PVC详解

《k8s按需创建PV和使用PVC详解》Kubernetes中,PV和PVC用于管理持久存储,StorageClass实现动态PV分配,PVC声明存储需求并绑定PV,通过kubectl验证状态,注意回收... 目录1.按需创建 PV(使用 StorageClass)创建 StorageClass2.创建 PV

Redis 基本数据类型和使用详解

《Redis基本数据类型和使用详解》String是Redis最基本的数据类型,一个键对应一个值,它的功能十分强大,可以存储字符串、整数、浮点数等多种数据格式,本文给大家介绍Redis基本数据类型和... 目录一、Redis 入门介绍二、Redis 的五大基本数据类型2.1 String 类型2.2 Hash

Redis中Hash从使用过程到原理说明

《Redis中Hash从使用过程到原理说明》RedisHash结构用于存储字段-值对,适合对象数据,支持HSET、HGET等命令,采用ziplist或hashtable编码,通过渐进式rehash优化... 目录一、开篇:Hash就像超市的货架二、Hash的基本使用1. 常用命令示例2. Java操作示例三

Linux创建服务使用systemctl管理详解

《Linux创建服务使用systemctl管理详解》文章指导在Linux中创建systemd服务,设置文件权限为所有者读写、其他只读,重新加载配置,启动服务并检查状态,确保服务正常运行,关键步骤包括权... 目录创建服务 /usr/lib/systemd/system/设置服务文件权限:所有者读写js,其他