全网首次揭秘：不止“SRD”，鹅厂也在自研一款全新的网络协议

内容提要

上周回顾了阿里自研的AliNOS起源及演进—从数据中心到广域网、泛边缘及DPU。

(资料图)

今天介绍鹅厂自研的一款全新的网络协议，微秒级“复活”网络的HARP协议及其关键技术。

本文来自鹅厂。关于SRD，请参阅：RDMA是个宝？AWS就是不鸟

概述

在常见的TCP/IP协议、RoCE协议之外，腾讯云的工程师们正在自研一套全新的高性能传输协议HARP。

借助这套协议，数据中心内部可以轻松支持10000+节点的大规模组网，以及微秒级“复活”故障网络，实现0断链。

什么是HARP

HARP是一个完全自研的数据中心高性能传输协议。在保证端到端数据报文可靠传输的同时，HARP可以为上层应用提供高可用、高可扩展、高性能的网络传输服务。

为什么要自研

市面上已经有各种各样的网络传输协议，腾讯云为什么还在另起炉灶，从0到1开始自研新的传输协议呢？主要原因是，随着应用规模和需求的不断发展，数据中心网络的可靠性和性能面临着巨大的挑战，之前的协议渐渐无法满足现有业务的发展。

首先，可靠性上，数据中心内部的交换机不可避免地会出现亚健康状况，这种状况轻则使得业务的响应延时增加，重则导致业务超时断链。

其次，性能上，带宽敏感型应用、时延敏感的应用与日俱增，而且数据中心应用的部署规模越来越大，集合通信场景下往往会产生大量的并发的数据传输，这对现有网络传输协议的可扩展性提出了更大的要求。

因此，需要重新设计一套新的传输协议，既能满足上层应用对于高可用网络传输的要求，又能提供高带宽、低时延的数据传输服务，还能保持在大规模部署下的网络性能。

HARP就在这样的背景下诞生了。

HARP的厉害之处

主要有三高：

“高可用”：通过多路径并行传输及实时的链路检测， 微秒级切换故障链路，使得网络发生故障时上层业务完全无感知，没有明显的性能抖动。

“高可扩展性”：通过共享连接的设计和协议本身的优化， 使得大规模组网状况下依然维持着极低的硬件资源消耗， 轻松支持1w+节点组网下节点间通信性能无明显下跌，大大优于传统ROCE网络的组网能力。

“高性能”：自研拥塞控制算法，对网络能力无明显依赖的前提下， 实现各种负载时都能获得极高的传输带宽和稳定的时延（包括平均时延和长尾时延）。

技术上如何实现的

1、粒度可配置的共享连接，最大支持10000+节点组网

为了满足多种业务环境的使用需求（裸金属，VM，CBS等）和大规模组网要求，HARP支持裸连接、VM级共享、主机级共享等粒度的连接模式。通过共享连接，HARP可以大幅减少连接数量，降低硬件实现的资源消耗，实现高度的可扩展性，轻松支持10000+级节点的大规模组网。

2、软硬件事务分离，提供200Gbps最高性能输出

HARP采用软硬件分层的事务层和可靠传输层设计，分工明确：硬件负责需要高效和可靠传输的报文级事务；软件部分则提供高度灵活、贴合业务特性需求的消息处理，而不占用有限的硬件资源。

最终，HARP可以支持在10000+节点的网络规模的业务中，提供200Gbps的最高性能输出，对于AI训练、键值存储、分布式大数据应用等场景具有独特价值。

3、自研拥塞控制算法，让消息完成时间中位数降低35%

HARP采用自研的拥塞控制算法PEAD，精确地感知网络拥塞，在维持高吞吐的同时，保证网络流的通畅。

相较于TCP，HARP消息完成时间的中位数降低了35%，同时保证99%数据包的网络排队时延降低90%。

4、确定性多路径传输、实现微秒级路径切换

腾讯云HARP协议吸收了包括TCP和UDP的优势，通过自研的报文编号方案追踪每个报文的发送和接收状态，HARP以极低开销支持乱序接收和选择性重传，保证了报文的可靠传输。

同时，HARP通过确定性多路径传输和微秒级路径切换，为上层应用提供高可用网络服务。

HARP在每个连接内采用多路径传输，每条路径有独立的拥塞探测能力。

基于自研拥塞控制算法优良的网络控制和感知能力，HARP的路径管理模块会根据路径的拥塞情况进行调度，快速可靠地检测到路径故障，并在100微秒时间内重新探测一条新的可用路径，保证在单个交换机故障时的断链概率为0。

相比起TCP遭遇故障的典型重连恢复时间（约为1s），HARP减少了99.9%。

HARP有什么用

HARP最初是面向存储与高性能计算的场景而设计， 目前也已经落地在腾讯的云硬盘（CBS）与弹性RDMA（EFI）业务中。作为一个高性能的通信底座，HARP可以被应用于数据中心对网络性能要求较高的业务中，比如AI训练、键值存储、分布式大数据应用等。

当前腾讯云的工程师还正在不断地完善其高性能通信库，包括使用Socket、IB Verbs、libfabric、UCX等通信接口接入HARP传输协议，从而不断扩大HARP的生态。

相信随着HARP生态的不断完善，“HARP for Everything”的目标将会真正实现。

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