Tofino Traffic Manager 实验：限速与监控

本项目包含一组用于在 Tofino 交换机上进行流量管理（Traffic Manager, TM）实验的脚本。

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🚀 快速上手

1. 实验拓扑

[Sender Host](192.168.5.2) ---> Tofino Switch(dev_port 189) ---> [Receiver Host](192.168.6.2)

2. 启动交换机程序

cd /home/qfr23/zgy/P4_Exp/p4
make
./contrl_test

3. 生成实验脚本

python3 ./gen_experiment.py --config I --out-dir ./exp_scripts

生成的脚本：

• run_sender_confI.sh - 发送端脚本
• run_receiver_confI.sh - 接收端脚本

5. 运行实验

1. Receiver 端：运行 run_receiver_confI.sh
2. Sender 端：运行 run_sender_confI.sh
3. Sender 端 (可选)：运行 TCP 高精度采集器

   # 基础采集（仅 CSV）
   python3 ./tcp_metrics_collector.py --dst-ip 192.168.6.2 --interval-ms 20 --duration 500 --output ./exp_logs_I/tcp_metrics.csv
   
   # 采集 + 实时绘图
   python3 ./tcp_metrics_collector.py --dst-ip 192.168.6.2 --interval-ms 20 --duration 500 --output ./exp_logs_I/tcp_metrics.csv --plot --verbose

6. 数据处理与可视化

# 可视化 TCP 细粒度指标
python3 ./visualize_tcp_metrics.py --input ./exp_logs_I/tcp_metrics.csv --output ./exp_logs_I/plots

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🛠️ 脚本说明

1. tcp_metrics_collector.py - TCP 高精度指标采集

利用 ss 命令以毫秒级精度采集 TCP 连接状态（RTT, CWND, Delivery Rate, Retransmits 等）。

# 基础采集（仅 CSV）
python3 ./tcp_metrics_collector.py --dst-ip 192.168.6.2 --interval-ms 20 --duration 500 --output tcp_metrics.csv

# 采集 + 实时绘图
python3 ./tcp_metrics_collector.py --dst-ip 192.168.6.2 --interval-ms 20 --duration 500 --output tcp_metrics.csv --plot --verbose

# 自定义绘图参数
python3 ./tcp_metrics_collector.py --dst-ip 192.168.6.2 --interval-ms 20 --duration 500 --plot --plot-dir ./my_plots --plot-interval 500

CSV 输出列：

• timestamp_ns - 纳秒时间戳
• local_port - 本地端口号
• remote_port - 远程端口号
• state - TCP 连接状态
• flow_type - 流类型（cubic, prague, unknown）
• flow_id - 唯一流标识符
• cwnd - 拥塞窗口（段数）
• rtt_us - RTT（微秒）
• rtt_var_us - RTT 方差（微秒）
• retrans - 重传计数
• lost - 丢包计数
• delivery_rate_bps - 传输速率（比特/秒）

实时绘图功能：

• --plot - 启用实时绘图
• --plot-dir - 指定绘图输出目录（默认：./plots）
• --plot-interval - 指定绘图更新间隔（样本数，默认：1000）

生成的图表：

• RTT over Time
• Congestion Window over Time
• Delivery Rate over Time（对数坐标）
• Retransmits over Time

2. visualize_tcp_metrics.py - TCP 指标可视化

针对 TCP 指标 CSV 数据进行优化可视化，支持大规模数据点。兼容以下两种数据源：

1. tcp_metrics_collector.py 生成的 CSV 文件
2. bpftrace 生成的 CSV 文件（使用 trace_tcp.bt）

# 可视化 tcp_metrics_collector.py 生成的数据
python3 ./visualize_tcp_metrics.py --input ./exp_logs_I/tcp_metrics.csv --output ./exp_logs_I/plots

# 可视化 bpftrace 生成的数据（注：csv文件生成后需要修改文件首行，具体参考脚本中的注释）
sudo bpftrace trace_tcp.bt > tcp_metrics.csv
python3 ./visualize_tcp_metrics.py --input tcp_metrics.csv --output ./plots

CSV 格式兼容性：

• tcp_metrics_collector.py 和 trace_tcp.bt 生成的 CSV 文件格式完全一致
• CSV 列：timestamp_ns, local_port, remote_port, state, flow_type, flow_id, cwnd, rtt_us, rtt_var_us, retrans, lost, delivery_rate_bps
• visualize_tcp_metrics.py 自动读取所需列进行可视化

生成的图表：

• RTT over Time (Full Resolution)
• Congestion Window over Time (Full Resolution)
• Delivery Rate over Time (Full Resolution, 对数坐标)
• Retransmits over Time (Full Resolution)

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📊 实验配置 (Table 2)

Config	Bandwidth	RTT	MTU
I	120 Mbps	10ms	1500B
II	120 Mbps	50ms	1500B
III	1000 Mbps	10ms	1500B
IV	1000 Mbps	50ms	1500B
V	120 Mbps	10ms	800B
VI	120 Mbps	50ms	800B
VII	1000 Mbps	10ms	800B
VIII	1000 Mbps	50ms	800B
IX	120 Mbps	10ms	400B
X	120 Mbps	50ms	400B
XI	1000 Mbps	10ms	400B
XII	1000 Mbps	50ms	400B

负载阶段：每阶段 120 秒，流数从 1 → 2 → 10 → 25 递增。

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❓ 常见问题

1. could not initialize bf_rt ... err: 1

   • 确保已运行 ./contrl_test

2. 重启交换机后两台主机无法ping通

   • 在交换机上运行 ifconfig enp4s0f0 up
   • 在 receiver 端运行 sudo ip route add 192.168.0.0/16 via 192.168.6.1