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本文由2015年5月30日举行的OpenStack Meetup北京上的演讲整理而成，演讲者为UnitedStack网络工程师王为。
在温哥华OpenStack Summit上，Neutron最新的子项目Dragonflow并未被特别提及。事实上，在网络领域，这个由华为以色列技术团队提出的项目在开发者中还是很受关注的。Dragonflow项目提出的时间是在2014年，2015年开始提交代码，目前已经成为OpenStack的孵化项目。
Dragonflow可以理解为Neutron的3层的控制器扩展组件。它实现了Neutron的L3 Service API，还为Neutron提供了分布式虚拟路由器功能。从设计理念上讲，Dragonflow使用的是可插入式无状态化轻量级SDN控制器，实现了租户子网间（东-西）流量的完全分布化，避开了网络节点，减小了故障域，避免单点故障。
按照Dragonflow的设计理念，它可以提升OpenStack Neutron L3的可扩展性、弹性、性能和可靠性。它可以支持数千个计算节点，为实现动态增长而保持控制器的无状态化，没有中央瓶颈，通过避免使用iptables和命名空间减少计算节点开销。
DVR分布式虚拟路由模式
Dragonflow到底进行了哪些改进？要了解Dragonflow的设计思路，我们先来看看目前OpenStack网络所采用的DVR（分布式虚拟路由）模式。
上图显示，DVR的服务架构上，L3作为Service Plugin集成在Neutron Server里，计算节点启动L3 Agent，网络节点启动L3 NAT Agent。
上图是DVR模式的网络I/O路径图，我们可以看到，针对东西流量，计算节点的L3 Agent会启一个NameSpace，然后做ARP的抢答、MAC地址修改，最后把流量直接打到对面的计算节点上去。如果对面的流量想返回，路径也是相同的。
这样的设计目的是什么呢？首先就是要截住本身的ARP，把ARP回应回去；第二，是要把Mac地址通过OVS修改成虚拟的Mac地址，然后发送过去。
这样的模式的问题在于，不仅需要走Namespace（网络设备多），同时逻辑也会非常复杂。NameSpace里面一些需要配置ARP的规则需要在整个集群中同租户的计算节点进行配置，无论这个计算节点是不是真的有相关网络的虚拟机，都需要进行下发的。
再来看看南北流量。做法同样是基于Namespace把公网IP附着上去，然后再送到公网上。特别是SNAT的话整个路径会比较复杂。走完计算节点然后再出去，送到网络节点，然后通过SNAT的Namespace来做。
DVR模式的优点1. 确实解决了流量的分布问题。
实际把东西流量Offload到交换机上，而不是说跨子网还需要走网络节点、走路由器，然后再返回；
2. 减少单点故障，减小故障域。
如果网络节点挂掉，也只会影响一个SNAT的流量。如果是东西流量，或者是有了公网IP的南北流量，是不会受到影响的。这个优势非常重要，因为网络节点HA的社区实现不是非常健壮，因此不要把所有的希望都寄放在社区的HA上。另外，目前的HA也没有实现Contrack的同步，因此用户体验不佳。
DVR模式明显的缺点1.资源和性能损耗的问题。
每一个计算节点都要起namespace，这样就会占用资源，而流量都需要走namespace的TCP/IP协议栈，走一遍内核，这是比较浪费性能的。
2. 管理的复杂性问题。
DVR能够分布式东西流量了，部署之后感觉挺好。但是一旦出了问题，如果想去debug，想去tcpdump的话，你会看到全部都是假的ARP，全部都是假的Mac地址，流量的路径也都非常奇怪，很难去做运维操作。也就是说，不出问题还好，一出问题就很难解决。这个问题在生产环境是比较敏感的。对于云服务商来说，不可能保障永远不出故障，最近比较火的今日头条、携程的事故就是例子。既然无法保证100%不出故障，那么出了故障就需要快速地进行解决或者恢复生产。
3. 代码的复杂性。
(1)计算节点管理了这么多的设备，需要Driver去管理这些东西，这些都是需要代码的；
(2)它和二层的耦合性比较强，也就是说部署了DVR L3，就需要同步更新DVR L2，它和L2是紧耦合的。我们看到，以前我们只能支持Overlay，不能支持VLAN网络。
Dragonflow进行了哪些改进？
Dragonflow是由华为的以色列技术团队在2014年提出，2015年开始提交代码，目前已经成为OpenStack的孵化项目。
Dragonflow的设计比较符合一个标准的Neutron扩展，通过Plugin来实现API，通过两个Agent分别实现功能。
在上图中我们可以看到，在Dragonflow模式中，Service的实现方式是一样的（service plugin）。它把Network节点由单纯的网络节点（走SNAT流量）改成了Neutron Controller Agent。Neutron Controller Agent相当于传统SDN方案的网络控制器，更准确的说是三层的SDN控制器。计算节点上跑的还是L2 Agent。在原来DVR的模式下，网络节点要跑L3 Agent，现在就不需要了。也就是说，Dragonflow改成了纯粹用OpenFLow去控制三层流量的方式。
Dragonflow是如何完成这样的改变的呢？首先，它将metadata dispatch出来，也就是分清哪些是DHCP的，哪些是VLAN的。VLAN的部分需要标记TAG，送到Packet classifier里面。Classifier做的也很简单，主要是分辨ARP、广播和三层流量。关键在于，它会把三层流量（default）区分出来，送到另外一个表里，也就是L3的Forwarding表。
Forwarding表中包含了协议的流表规则（controller规则），也就是说流量如果命中不了任何一个Flow的话，就会被送到Controller里去，做Reactive的反应。流表会被下发到这里，实现OpenFlow对三层流量的控制。
个人观点个人认为，Dragonflow的做法在SDN领域实际上没有特别大的新意，基本上就是命中流量，然后把包发送到Controller上，Controller会重新下发流表。它的好处体现在，我们不需要预配置流表了，管理的复杂度能够显著降低。
从DVR和Dragonflow我想到了一个问题：我们到底需要一个什么样的SDN？
Dragonflow确实好像完成了一些事情，比方说，计算节点上不需要部署L3 Agent了，网络节点上无需起很多的namespace，去穿过这些这些额外的TCP/IP协议栈，貌似是实现了性能的提升。但是Dragonflow的性能提升是很有限的，因为按照我们一般的理解，网络性能提升的关键重要体现在内核、网卡方面。因此，希望从Controller入手实现性能的提升目光似乎有些短浅。
关于主动和被动式，SDN的解决方案有两种，主动下发流表，或者根据流量的情况被动地下发流表。被动的方式看上去很美，但是也有它自己的问题。比方说，规模很大的时候，控制器的性能就会成为瓶颈，这种情况下如何提升控制器的性能？可能我们会想到，可以把控制器分布到不同的计算节点上，可这样就又几乎走回到DVR的网络上了。
融合式SDN（Hybrid）是另一种思路，但是问题也很多，首先就是代码的复杂性会非常高。其次采用反应式的SNAT也会存在问题，SNAT包含状态信息，单纯地通过二层控制会比较麻烦。也正是出于这个原因，Dragonflow的SNAT走的是L3的模式，也就是直接送到网络节点，然后再送出去。
UnitedStack目前在公有云服务上的做法是采用纯Neutron，自己想办法提升性能，效果也不错，扩展性表现也可以。目前我们的想法是，希望只利用DVR二层东西流量的部分，而不让它插手南北流量。这样也实现了非常不错的性能和效果。
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