还在用老方法排查性能瓶颈?试试 eBPF 内核级性能分析,快到飞起!
还在用老方法排查性能瓶颈?试试 eBPF 内核级性能分析,快到飞起!
什么是 eBPF?
eBPF 如何实现内核级性能分析?
1. CPU 使用率分析
2. 内存分配分析
3. IO 等待时间分析
eBPF 的进阶应用
总结
还在用老方法排查性能瓶颈?试试 eBPF 内核级性能分析,快到飞起!
作为一名资深运维工程师,我深知性能问题是日常工作中挥之不去的阴影。CPU 占用率飙升、内存疯狂分配、IO 等待时间过长… 每一个问题都可能让线上服务岌岌可危。传统的排查方法,例如 top
、vmstat
、iostat
等工具,虽然也能提供一些信息,但往往只能看到表面现象,无法深入到内核层面去挖掘根本原因。更让人头疼的是,这些工具本身也会消耗系统资源,在生产环境中使用时需要格外小心。
有没有一种方法,既能深入内核,又能低开销地进行性能分析呢?答案是肯定的,那就是 eBPF (extended Berkeley Packet Filter)。
什么是 eBPF?
简单来说,eBPF 是一种可以在内核中安全高效地运行用户代码的技术。你可以把它想象成一个内核“沙箱”,允许你编写一些小程序(eBPF 程序),在特定的内核事件发生时被触发执行。这些小程序可以访问内核数据,收集性能指标,甚至可以修改内核行为。
与传统的内核模块相比,eBPF 具有以下优势:
- 安全性: eBPF 程序在运行前会经过严格的验证,确保不会导致系统崩溃或安全漏洞。
- 高效性: eBPF 程序运行在内核中,可以直接访问内核数据,避免了用户态和内核态之间频繁的切换。
- 灵活性: 你可以根据自己的需求,编写各种各样的 eBPF 程序,实现各种各样的性能分析功能。
eBPF 如何实现内核级性能分析?
eBPF 的强大之处在于它能够 hook 到内核中的各种事件,例如函数调用、系统调用、网络事件等等。通过在这些事件发生时执行 eBPF 程序,我们可以收集到非常详细的性能数据。
下面,我们以几个常见的性能分析场景为例,来具体看看 eBPF 是如何发挥作用的。
1. CPU 使用率分析
高 CPU 使用率是性能问题最常见的表征之一。要分析 CPU 使用率,我们可以使用 eBPF 来跟踪进程的调度行为。具体来说,我们可以 hook 到 sched:sched_process_exec
和 sched:sched_process_exit
这两个 tracepoint,分别记录进程的启动和退出时间。然后,我们可以统计每个进程在 CPU 上运行的时间,从而计算出 CPU 使用率。
例如,我们可以使用 bcc
(BPF Compiler Collection) 这个工具包来编写 eBPF 程序。bcc
提供了一系列的 Python 脚本,可以简化 eBPF 程序的开发和部署。
下面是一个使用 bcc
编写的 CPU 使用率分析脚本:
from bcc import BPF # 定义 eBPF 程序 program = ''' #include <uapi/linux/ptrace.h> struct data_t { u32 pid; u64 ts; char comm[TASK_COMM_LEN]; }; BPF_PERCPU_ARRAY(start, struct data_t, 1); BPF_HASH(output, u32, u64); tracepoint(sched, sched_process_exec) { struct data_t data = {}; data.pid = pid; data.ts = bpf_ktime_get_ns(); bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm)); start.update(&pid, &data); } tracepoint(sched, sched_process_exit) { struct data_t *data = start.lookup(&pid); if (data) { u64 delta = bpf_ktime_get_ns() - data->ts; output.increment(data->pid, delta); start.delete(&pid); } } ''' # 加载 eBPF 程序 bpf = BPF(text=program) # 打印头部信息 print("Tracing... Ctrl-C to end.") # 循环打印 CPU 使用率 while True: try: sleep(1) print("\n%-6s %-16s %s" % ("PID", "COMM", "CPU (ms)")) for k, v in bpf["output"].items(): pid = k.value delta = v.value comm = bpf.get_syscall_fnname(pid).decode('utf-8') print("%-6d %-16s %.2f" % (pid, comm, delta / 1000000.0)) bpf["output"].clear() except KeyboardInterrupt: exit()
这个脚本会 hook 到 sched:sched_process_exec
和 sched:sched_process_exit
这两个 tracepoint,记录进程的启动和退出时间,并计算每个进程的 CPU 运行时间。最后,脚本会循环打印每个进程的 PID、进程名和 CPU 使用时间(单位:毫秒)。
2. 内存分配分析
内存泄漏和过度内存分配是导致性能问题的另一个常见原因。要分析内存分配情况,我们可以使用 eBPF 来跟踪 kmalloc
和 kfree
这两个内核函数。通过记录每次内存分配和释放的大小,我们可以了解内存的使用情况。
下面是一个使用 bcc
编写的内存分配分析脚本:
from bcc import BPF # 定义 eBPF 程序 program = ''' #include <uapi/linux/ptrace.h> struct data_t { u32 pid; u64 size; char comm[TASK_COMM_LEN]; }; BPF_PERCPU_ARRAY(allocs, struct data_t, 1); BPF_HASH(output, u32, u64); kprobe(kmalloc) { struct data_t data = {}; data.pid = pid; data.size = arg0; bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm)); allocs.update(&pid, &data); } kprobe(kfree) { struct data_t *data = allocs.lookup(&pid); if (data) { output.increment(data->pid, data->size); allocs.delete(&pid); } } ''' # 加载 eBPF 程序 bpf = BPF(text=program) # 打印头部信息 print("Tracing... Ctrl-C to end.") # 循环打印内存分配情况 while True: try: sleep(1) print("\n%-6s %-16s %s" % ("PID", "COMM", "ALLOC (KB)")) for k, v in bpf["output"].items(): pid = k.value size = v.value comm = bpf.get_syscall_fnname(pid).decode('utf-8') print("%-6d %-16s %.2f" % (pid, comm, size / 1024.0)) bpf["output"].clear() except KeyboardInterrupt: exit()
这个脚本会 hook 到 kmalloc
和 kfree
这两个内核函数,记录内存分配和释放的大小,并统计每个进程的内存分配总量。最后,脚本会循环打印每个进程的 PID、进程名和内存分配总量(单位:KB)。
3. IO 等待时间分析
IO 等待时间过长是导致性能问题的另一个常见原因,尤其是在磁盘 I/O 密集型的应用中。要分析 IO 等待时间,我们可以使用 eBPF 来跟踪块设备 I/O 操作。具体来说,我们可以 hook 到 block:block_rq_issue
和 block:block_rq_complete
这两个 tracepoint,分别记录 I/O 请求的发出和完成时间。然后,我们可以计算每个 I/O 请求的等待时间。
下面是一个使用 bcc
编写的 IO 等待时间分析脚本:
from bcc import BPF # 定义 eBPF 程序 program = ''' #include <uapi/linux/ptrace.h> struct data_t { u32 pid; u64 ts; char comm[TASK_COMM_LEN]; }; BPF_PERCPU_ARRAY(start, struct data_t, 1); BPF_HASH(output, u32, u64); tracepoint(block, block_rq_issue) { struct data_t data = {}; data.pid = pid; data.ts = bpf_ktime_get_ns(); bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm)); start.update(&pid, &data); } tracepoint(block, block_rq_complete) { struct data_t *data = start.lookup(&pid); if (data) { u64 delta = bpf_ktime_get_ns() - data->ts; output.increment(data->pid, delta); start.delete(&pid); } } ''' # 加载 eBPF 程序 bpf = BPF(text=program) # 打印头部信息 print("Tracing... Ctrl-C to end.") # 循环打印 IO 等待时间 while True: try: sleep(1) print("\n%-6s %-16s %s" % ("PID", "COMM", "IO Latency (ms)")) for k, v in bpf["output"].items(): pid = k.value delta = v.value comm = bpf.get_syscall_fnname(pid).decode('utf-8') print("%-6d %-16s %.2f" % (pid, comm, delta / 1000000.0)) bpf["output"].clear() except KeyboardInterrupt: exit()
这个脚本会 hook 到 block:block_rq_issue
和 block:block_rq_complete
这两个 tracepoint,记录 I/O 请求的发出和完成时间,并计算每个进程的 IO 等待时间。最后,脚本会循环打印每个进程的 PID、进程名和 IO 等待时间(单位:毫秒)。
eBPF 的进阶应用
除了上述的性能分析场景,eBPF 还可以用于很多其他的用途,例如:
- 网络监控: 捕获和分析网络数据包,实现流量监控、入侵检测等功能。
- 安全审计: 跟踪系统调用,检测恶意行为。
- 自定义内核功能: 在不修改内核代码的情况下,添加新的内核功能。
随着 eBPF 技术的不断发展,越来越多的工具和框架涌现出来,例如 Cilium、Falco 等等。这些工具和框架都基于 eBPF 技术,提供了强大的功能和易用的接口,使得 eBPF 技术的应用更加广泛。
总结
eBPF 是一项强大的内核技术,可以用于实现各种各样的性能分析和监控功能。相比传统的性能分析工具,eBPF 具有更低的开销和更高的灵活性。如果你是一名运维工程师或系统管理员,想要深入了解系统的性能瓶颈,那么 eBPF 绝对值得你学习和掌握。它就像一把瑞士军刀,能够帮助你快速定位和解决各种性能问题,让你的系统运行得更加稳定和高效。
当然,学习 eBPF 也需要一定的门槛,你需要了解一些内核相关的知识,并掌握 eBPF 程序的编写和调试技巧。不过,随着 eBPF 技术的不断普及,越来越多的学习资源和工具涌现出来,相信你会很快上手 eBPF,并体验到它带来的强大力量。
所以,还在等什么呢?赶快开始你的 eBPF 之旅吧!