告别传统监控：系统管理员如何用 eBPF 精准掌握 Web 服务器性能脉搏？

2025/4/27 16:23:42 173 0 0 0

作为一名系统管理员，每天面对成百上千台 Web 服务器，压力山大！传统的监控工具，要么资源消耗巨大，要么数据不够精准，总是慢半拍，问题来了才手忙脚乱。直到我遇到了 eBPF，就像拥有了一双透视眼，能实时、精准地洞察 Web 服务器的每一个细节。

eBPF 是什么？它为什么这么牛？

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）起初是为网络数据包过滤而设计的，但现在已经发展成一个强大的内核态虚拟机，允许你在内核中安全地运行自定义代码，而无需修改内核源代码或加载内核模块。这意味着什么？意味着你可以近乎零开销地对系统进行各种各样的观测和分析，简直是系统监控的瑞士军刀！

eBPF 在 Web 服务器监控中的优势，简直不要太明显！

高性能：eBPF 代码运行在内核态，直接访问内核数据，避免了用户态与内核态之间频繁切换的开销，性能远超传统的监控工具。
低侵入性：无需修改内核代码，无需重启服务器，对现有系统几乎没有影响，可以安全地部署在生产环境中。
高灵活性：你可以根据自己的需求编写 eBPF 程序，监控任何你感兴趣的指标，定制化程度非常高。
实时性：eBPF 程序可以实时收集和分析数据，及时发现潜在的问题。

如何用 eBPF 监控 Web 服务器？实战案例！

接下来，我将分享几个我实际使用的 eBPF 监控案例，希望能给你一些启发：

案例 1：监控 HTTP 请求延迟

HTTP 请求延迟是衡量 Web 服务器性能的关键指标之一。使用 eBPF，我们可以轻松地监控每个 HTTP 请求的延迟，并统计延迟分布情况。

原理：通过 hook tcp_sendmsg 和 tcp_recvmsg 函数，记录 HTTP 请求发送和接收的时间戳，计算延迟。
代码示例（使用 bpftrace）：

#!/usr/bin/env bpftrace

#include <linux/socket.h>

kprobe:tcp_sendmsg
/arg1->msg_name == NULL/
{
  @start[tid] = ktime_get_ns();
}

kretprobe:tcp_sendmsg
/arg1->msg_name == NULL && @start[tid] != 0/
{
  $latency = ktime_get_ns() - @start[tid];
  @latency_hist = hist($latency / 1000);
  delete(@start[tid]);
}

kprobe:tcp_recvmsg
/arg1->msg_name == NULL/
{
  @start[tid] = ktime_get_ns();
}

kretprobe:tcp_recvmsg
/arg1->msg_name == NULL && @start[tid] != 0/
{
  $latency = ktime_get_ns() - @start[tid];
  @latency_hist = hist($latency / 1000);
  delete(@start[tid]);
}

END
{
  clear(@start);
  printf("\nLatency (us):\n");
  print(@latency_hist);
}

分析：通过观察延迟分布，可以快速定位性能瓶颈，例如网络拥塞、服务器负载过高等。

案例 2：监控 CPU 使用率

CPU 使用率是另一个重要的性能指标。使用 eBPF，我们可以监控每个进程的 CPU 使用率，并找出占用 CPU 最高的进程。

原理：通过 hook sched_switch 函数，记录进程切换的时间戳，计算每个进程的 CPU 运行时间。
代码示例（使用 bcc）：

#!/usr/bin/python

from bcc import BPF
import time

# 加载 eBPF 程序
program = BPF(text='''
#include <uapi/linux/sched.h>

BPF_HASH(start, u32, u64);

// 进程切换时触发
int sched_switch(struct trace_event_raw_sched_switch *ctx) {
  u32 pid = ctx->prev_pid;
  u64 ts = bpf_ktime_get_ns();

  // 记录进程离开 CPU 的时间
  start.update(&pid, &ts);

  pid = ctx->next_pid;

  // 计算进程运行时间
  u64 *tsp = start.lookup(&pid);
  if (tsp != NULL) {
    u64 delta = ts - *tsp;
    BPF_HISTOGRAM(cpu_time).increment(bpf_log2l(delta));
    start.delete(&pid);
  }
  return 0;
}
''')

# 附加 tracepoint
program.attach_tracepoint(tp='sched:sched_switch', fn_name='sched_switch')

# 打印 CPU 使用率
try:
    while True:
        time.sleep(5)
        program["cpu_time"].print_log2_hist("CPU Time (ns)")
except KeyboardInterrupt:
    pass

分析：通过观察 CPU 使用率，可以快速定位占用 CPU 最高的进程，并进一步分析其性能瓶颈。

案例 3：监控内存占用

内存占用过高会导致 Web 服务器性能下降，甚至崩溃。使用 eBPF，我们可以监控每个进程的内存占用，并找出占用内存最高的进程。

原理：通过 hook malloc 和 free 函数，记录内存分配和释放的情况，计算每个进程的内存占用。
代码示例（使用 bcc）：

#!/usr/bin/python

from bcc import BPF
import time

# 加载 eBPF 程序
program = BPF(text='''
#include <uapi/linux/ptrace.h>

BPF_HASH(allocated, u32, size_t);
BPF_HASH(pid_alloc, u32, size_t);

int kprobe__malloc(struct pt_regs *ctx, size_t size) {
  u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid();
  size_t *val, zero = 0;

  val = allocated.lookup_or_init(&pid, &zero);
  (*val) += size;

  pid_alloc.update(&pid, &size);

  return 0;
}

int kfree(struct pt_regs *ctx, void *addr) {
  u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid();
  size_t *val, *size; 

  size = pid_alloc.lookup(&pid);
  if (!size) {
    return 0; // Shouldn't happen
  }

  val = allocated.lookup(&pid);
  if (val) {
    (*val) -= *size;
  }
  pid_alloc.delete(&pid);

  return 0;
}
''')

program.attach_kprobe(event="malloc", fn_name="kprobe__malloc")
program.attach_kprobe(event="kfree", fn_name="kfree")

# 打印内存占用
while True:
    time.sleep(2)
    print("\n-------------------\n")
    for k, v in program["allocated"].items():
        print("PID {}: {} bytes".format(k.value, v.value))

分析：通过观察内存占用，可以快速定位占用内存最高的进程，并进一步分析其内存泄漏问题。

案例 4：监控网络流量

网络流量异常可能意味着遭受了攻击或者存在性能瓶颈。使用 eBPF，我们可以监控每个连接的网络流量，并找出流量异常的连接。

原理：通过 hook tcp_sendmsg 和 tcp_recvmsg 函数，记录每个连接发送和接收的字节数，计算网络流量。
代码示例（使用 bpftrace）：

#!/usr/bin/env bpftrace

#include <linux/socket.h>

struct sock_key {
  u32 sip;
  u32 dip;
  u16 sport;
  u16 dport;
};

BPF_HASH(sockets, struct sock_key, size_t);

int kprobe__tcp_sendmsg(struct pt_regs *ctx, struct socket *sock, struct msghdr *msg, size_t size) {
  struct sock_key key = {};
  key.sip = sock->sk_rcv_saddr;
  key.dip = sock->sk_daddr;
  key.sport = sock->sk_num;
  key.dport = sock->sk_dport;
  sockets.increment(key, size);
  return 0;
}

int kprobe__tcp_recvmsg(struct pt_regs *ctx, struct socket *sock, struct msghdr *msg, size_t size) {
  struct sock_key key = {};
  key.sip = sock->sk_rcv_saddr;
  key.dip = sock->sk_daddr;
  key.sport = sock->sk_num;
  key.dport = sock->sk_dport;
  sockets.increment(key, size);
  return 0;
}

END {
  printf("\nNetwork Traffic:\n");
  for (k, v in sockets) {
    printf("%-16s %-16s %-5d %-5d %10d\n", ntop(k.sip), ntop(k.dip), k.sport, k.dport, v);
  }
}

分析：通过观察网络流量，可以快速定位流量异常的连接，并进一步分析其原因。

eBPF 工具链：选择适合你的武器！

bcc (BPF Compiler Collection)：一个 Python 库，提供了一组工具和示例，用于编写和运行 eBPF 程序。它使用 Clang/LLVM 将 C 代码编译成 eBPF 字节码。
bpftrace：一种高级的 eBPF 跟踪语言，类似于 awk 或 dtrace。它使用简单的语法，可以快速编写和运行 eBPF 程序，无需编写复杂的 C 代码。
ply：另一种 eBPF 跟踪工具，使用 Python 编写，可以动态地加载和卸载 eBPF 程序。
kubectl trace：Kubernetes 官方提供的 eBPF 工具，可以用于跟踪 Kubernetes 集群中的容器和 Pod。

学习 eBPF：从入门到精通！

基础知识：了解 Linux 内核、C 语言、网络协议等基础知识。
学习 eBPF 语法：掌握 eBPF 的语法和编程模型。
阅读 eBPF 示例：学习 bcc 和 bpftrace 提供的示例，了解 eBPF 的常见用法。
实践项目：尝试编写自己的 eBPF 程序，解决实际问题。
参与社区：加入 eBPF 社区，与其他开发者交流学习。

eBPF 的未来：无限可能！

eBPF 正在改变我们监控和管理系统的方式。它不仅可以用于性能监控，还可以用于安全审计、网络分析、容器管理等领域。随着 eBPF 技术的不断发展，它将在未来的云计算和大数据领域发挥越来越重要的作用。

总结

eBPF 就像一个超级英雄，赋予了系统管理员强大的监控能力。如果你还在为 Web 服务器的性能问题而烦恼，不妨尝试一下 eBPF，相信它会给你带来惊喜！从最简单的监控 HTTP 请求延迟开始，逐步深入，你会发现 eBPF 的强大和魅力。告别传统监控的笨重和低效，拥抱 eBPF 的精准和实时，让你的 Web 服务器运行得更快、更稳！记住，学习 eBPF 并非一蹴而就，需要耐心和实践。但只要你坚持下去，就能掌握这门强大的技术，成为真正的系统管理大师！

一些额外的思考：

安全问题：虽然 eBPF 提供了安全机制，但仍然需要注意 eBPF 程序的安全性，避免恶意代码的注入。
可观测性：eBPF 提供了丰富的数据，但如何将这些数据可视化，并进行有效的分析，也是一个挑战。
与现有监控系统的集成：如何将 eBPF 与现有的监控系统集成，也是一个需要考虑的问题。

希望这篇文章能帮助你了解 eBPF，并开始使用 eBPF 来监控你的 Web 服务器。祝你学习顺利！

性能猎手 eBPF监控 Web服务器性能系统管理员

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