使用 tc netem 模拟网络异常

2024-09-07 13:48
文章标签 使用 异常 模拟 网络 tc netem

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 uniform、normal、pareto 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

Python常用命令提示符使用方法详解

Python常用命令提示符使用方法详解

《Python常用命令提示符使用方法详解》在学习python的过程中,我们需要用到命令提示符(CMD)进行环境的配置,：本文主要介绍Python常用命令提示符使用方法的相关资料,文中通过代码介绍的... 目录一、python环境基础命令【Windows】1、检查Python是否安装2、 查看Python的安
阅读更多...
Java对异常的认识与异常的处理小结

Java对异常的认识与异常的处理小结

《Java对异常的认识与异常的处理小结》Java程序在运行时可能出现的错误或非正常情况称为异常,下面给大家介绍Java对异常的认识与异常的处理,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参... 目录一、认识异常与异常类型。二、异常的处理三、总结 一、认识异常与异常类型。（1）简单定义-什么是
阅读更多...
Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算

《Python并行处理实战之如何使用ProcessPoolExecutor加速计算》Python提供了多种并行处理的方式,其中concurrent.futures模块的ProcessPoolExecu... 目录简介完整代码示例代码解释1. 导入必要的模块2. 定义处理函数3. 主函数4. 生成数字列表5.
阅读更多...
Python中help()和dir()函数的使用

Python中help()和dir()函数的使用

《Python中help()和dir()函数的使用》我们经常需要查看某个对象（如模块、类、函数等）的属性和方法,Python提供了两个内置函数help()和dir(),它们可以帮助我们快速了解代... 目录1. 引言2. help() 函数2.1 作用2.2 使用方法2.3 示例(1) 查看内置函数的帮助(
阅读更多...
Linux脚本(shell)的使用方式

Linux脚本(shell)的使用方式

《Linux脚本(shell)的使用方式》：本文主要介绍Linux脚本(shell)的使用方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录概述语法详解数学运算表达式Shell变量变量分类环境变量Shell内部变量自定义变量：定义、赋值自定义变量：引用、修改、删
阅读更多...
Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能

《Java使用HttpClient实现图片下载与本地保存功能》在当今数字化时代,网络资源的获取与处理已成为软件开发中的常见需求,其中,图片作为网络上最常见的资源之一,其下载与保存功能在许多应用场景中都... 目录引言一、Apache HttpClient简介二、技术栈与环境准备三、实现图片下载与保存功能1.
阅读更多...
Python中使用uv创建环境及原理举例详解

Python中使用uv创建环境及原理举例详解

《Python中使用uv创建环境及原理举例详解》uv是Astral团队开发的高性能Python工具,整合包管理、虚拟环境、Python版本控制等功能,：本文主要介绍Python中使用uv创建环境及... 目录一、uv工具简介核心特点：二、安装uv1. 通过pip安装2. 通过脚本安装验证安装：配置镜像源（可
阅读更多...
LiteFlow轻量级工作流引擎使用示例详解

LiteFlow轻量级工作流引擎使用示例详解

《LiteFlow轻量级工作流引擎使用示例详解》：本文主要介绍LiteFlow是一个灵活、简洁且轻量的工作流引擎,适合用于中小型项目和微服务架构中的流程编排,本文给大家介绍LiteFlow轻量级工... 目录1. LiteFlow 主要特点2. 工作流定义方式3. LiteFlow 流程示例4. LiteF
阅读更多...
使用Python开发一个现代化屏幕取色器

使用Python开发一个现代化屏幕取色器

《使用Python开发一个现代化屏幕取色器》在UI设计、网页开发等场景中,颜色拾取是高频需求,：本文主要介绍如何使用Python开发一个现代化屏幕取色器,有需要的小伙伴可以参考一下... 目录一、项目概述二、核心功能解析2.1 实时颜色追踪2.2 智能颜色显示三、效果展示四、实现步骤详解4.1 环境配置4.
阅读更多...
使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤

使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤

《使用jenv工具管理多个JDK版本的方法步骤》jenv是一个开源的Java环境管理工具,旨在帮助开发者在同一台机器上轻松管理和切换多个Java版本,：本文主要介绍使用jenv工具管理多个JD... 目录一、jenv到底是干啥的？二、jenv的核心功能（一）管理多个Java版本（二）支持插件扩展（三）环境隔
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2