Netfilter/iptables的一些新进展
关注了一下Netfilter的最新进展,新东西还真不少哇!但是最让人心动的有两个。
一.新的bpf模块
基于Linux kernel 3.9版本的patch是xt_bpf的支持,对应的iptables模块是libxt_bpf,这个在iptables-1.4.19版本中已经支持,顾名思义,bpf其实就是伯克利包过滤的缩写,对于它的描述,参见《
BPF(BSD Packet Filter)--应用和理念扩展》。从名称上看,BPF理应就是iptables包过滤的首选技术,但是不知道什么原因,xt_tables一直维护着自己的数据结构保存rule的match和target,现在有了BPF的支持,我想内核协议栈在处理iptables规则时的效率会高很多,以往的一系列的多个match,现在封装进一个match,该match可以通过bytecode参数来指示,它是已经编译好的字节码,内核直接去执行,速度非常快。以往的match匹配基本就是遍历,现在基于bpf的不再依赖遍历了,而是去“执行”那段bytecode!
tcpdump工具一直以来都是基于BPF的,虽然它的match在语法上和iptables的极其类似,其匹配效率却比iptales高很多,类似
-i eth2 tcp port 1234 and host 1.2.3.4
这一串匹配在iptables中需要建立4个entry,然而使用BPF的话,就可以编译成一段以下顺序执行的代码:
1.加载dev字段
2.判断dev字段,如果不是eth2则跳到x
3.加载协议字段
4.判断协议字段,如果不是tcp则跳到x
...
x.返回
这段代码类似汇编代码,被内核解释执行。不过,我在kernel 2.6.32上开始没有编译成功,因为这个版本太老了,很多接口和新的内核都不兼容,改了好久才勉强能运行,但是不能插入复杂的bytecode,否则就panic!
不管怎样,采用这个BPF的架构,内核空间的代码执行效率会提高很多,并且代码量也会减少很多,像ipt_do_table这个巨无霸函数也能瘦身了。
二.最新的nftables项目
说到iptables内核代码的瘦身,Netfilter网站上开辟了另外一条路,那就是
nftables项目,它旨在完全替换掉既有的iptables/ebtables/arptables以及对应的v6版本。
nftables最主要的革新在于两点,其一就是命令语法的完全改变,第二就是内核代码的优化。它采取了类似BPF的过滤方式,其matches的匹配过程就是一个状态机转换的过程,最终的终止节点就是target。在代码层面,它彻底改变了iptables对match存储的混乱场面,以下是匹配的核心代码:
//更加合理的数据结构,比iptables的平坦化的数据结构布局好多了 struct nft_expr { const struct nft_expr_ops *ops; unsigned char data[]; }; struct nft_rule { struct list_head list; struct list_head dirty_list; struct rcu_head rcu_head; u64 handle:46, genmask:2, dlen:16; unsigned char data[] __attribute__((aligned(__alignof__(struct nft_expr)))); }; //net/netfilter/nf_tables_core.c unsigned int nft_do_chain_pktinfo(struct nft_pktinfo *pkt, const struct nf_hook_ops *ops) { const struct nft_chain *chain = ops->priv; const struct nft_rule *rule; const struct nft_expr *expr, *last; struct nft_data data[NFT_REG_MAX + 1]; unsigned int stackptr = 0; struct nft_jumpstack jumpstack[NFT_JUMP_STACK_SIZE]; int rulenum = 0; /* * Cache cursor to avoid problems in case that the cursor is updated * while traversing the ruleset. */ unsigned int gencursor = chain->net->nft.gencursor; do_chain: rule = list_entry(&chain->rules, struct nft_rule, list); next_rule: data[NFT_REG_VERDICT].verdict = NFT_CONTINUE; list_for_each_entry_continue_rcu(rule, &chain->rules, list) { /* This rule is not active, skip. */ if (unlikely(rule->genmask & (1 << gencursor))) continue; rulenum++; nft_rule_for_each_expr(expr, last, rule) { if (expr->ops == &nft_cmp_fast_ops) nft_cmp_fast_eval(expr, data); else if (expr->ops != &nft_payload_fast_ops || !nft_payload_fast_eval(expr, data, pkt)) expr->ops->eval(expr, data, pkt); if (data[NFT_REG_VERDICT].verdict != NFT_CONTINUE) break; } switch (data[NFT_REG_VERDICT].verdict) { case NFT_BREAK: data[NFT_REG_VERDICT].verdict = NFT_CONTINUE; /* fall through */ case NFT_CONTINUE: continue; } break; } switch (data[NFT_REG_VERDICT].verdict) { //结果判定 case NF_ACCEPT: case NF_DROP: case NF_QUEUE: nft_chain_stats(chain, pkt, jumpstack, stackptr); if (unlikely(pkt->skb->nf_trace)) nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RULE); return data[NFT_REG_VERDICT].verdict; case NFT_JUMP: //stack结构更好地组织了rule if (unlikely(pkt->skb->nf_trace)) nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RULE); BUG_ON(stackptr >= NFT_JUMP_STACK_SIZE); jumpstack[stackptr].chain = chain; jumpstack[stackptr].rule = rule; jumpstack[stackptr].rulenum = rulenum; stackptr++; /* fall through */ case NFT_GOTO: chain = data[NFT_REG_VERDICT].chain; goto do_chain; case NFT_RETURN: if (unlikely(pkt->skb->nf_trace)) nft_trace_packet(pkt, chain, rulenum, NFT_TRACE_RETURN); /* fall through */ case NFT_CONTINUE: break; default: WARN_ON(1); } if (stackptr > 0) { if (unlikely(pkt->skb->nf_trace)) nft_trace_packet(pkt, chain, ++rulenum, NFT_TRACE_RETURN); stackptr--; chain = jumpstack[stackptr].chain; rule = jumpstack[stackptr].rule; rulenum = jumpstack[stackptr].rulenum; goto next_rule; } nft_chain_stats(chain, pkt, jumpstack, stackptr); if (unlikely(pkt->skb->nf_trace)) nft_trace_packet(pkt, chain, ++rulenum, NFT_TRACE_POLICY); return nft_base_chain(chain)->policy; }
新的nftables瘦身的原因在于大量采用了回调函数,使判定逻辑独立出来,核心的do_tables变成了一个单纯的状态机!这个抽取动作带来了的效果就是rule更加灵活了,类似BPF的思想,数据包可以根据每一步的结果在不同的rule或者不同的match之间任意跳转了。相比iptables在匹配过程中的大量判断,结果硬编码,nftables确实有一个质的飞跃,期待nftables早日出炉!