【记录 bpftrace】

简介: 【记录 bpftrace】

一、bpftrace简介

bpftrace 是基于ebpf内核vm扩展出来的trace工具。

bpftrace 是 Linux 高级追踪工具和语言。该工具基于 eBPF 和 BBC 实现了通过探针机制采集内核和程序运行的信息,然后用图表等方式将信息展示出来,帮助开发者找到隐藏较深的 Bug、安全问题和性能瓶颈。

## bpftrace进行内核跟踪
#### bpftrace 命令行操作
单行命令工具:
bpftrace -e 'program'
bpftrace直接跟-e选项后面加单行命令,一些示例,比如:
bpftrace -e 'BEGIN { printf("Hello world!\n"); }'
bpftrace -e 'kprobe:vfs_read { @[tid] = count();}'
bpftrace -e 'kprobe:vfs_read  /pid == 123/ { @[tid, comm] = count();}'
bpftrace -e 't:block:block_rq_insert { @[kstack] = count(); }'
单行命令工具可以按ctrl-c也结束,只有结束后才会打印输出结果。
#### bpftrace 编写脚本工具
bpftrace支持脚本编写,只需要在其实出添加#!/usr/local/bin/bpftrace,会被认为是一个bpftrace脚本。
#!/usr/local/bin/bpftrace
// this program times vfs_read()
kprobe:vfs_read
{
    @start[tid] = nsecs;
} 
retprobe:vfs_read
/@start[tid]/
{
    $duration_us = (nsecs - @start[tid]) / 1000;
    @us = hist($duration_us);
    delete(@start[tid]);
}
#### debug调试
bpftrace -d
bpftrace -v
bpftrace语法结构
bpftrace编程语言参考了awk的语法,基础结构:
probes /filter/ { actions }
它是一种事件驱动的运行方式。
probes表示的就是事件,包括tracepoint、kprobe、kretprobe、uprobe等等。除了这些跟踪点,还有两个特殊的事件BEGIN、END,用于在脚本开始处和结束处执行。
filter表示的是过滤条件,当一个事件触发时,会先判断该条件,满足条件才会执行后面的action行为。
action表示的具体执行的操作。
示例:
bpftrace -e 'kprobe:vfs_read  /pid == 123/ { @[tid, comm] = count();}'
#### bpftrace 脚本变量
内部变量(built-in)
uid:    用户id。
tid:   线程id
pid:   进程id。
cpu:   cpu id。
cgroup:cgroup id.
probe: 当前的trace点。
comm:  进程名字。
nsecs: 纳秒级别的时间戳。
kstack:内核栈描述
curtask:当前进程的task_struct地址。
args:   获取该kprobe或者tracepoint的参数列表
arg0:   获取该kprobe的第一个变量,tracepoint不可用
arg1:   获取该kprobe的第二个变量,tracepoint不可用
arg2:   获取该kprobe的第三个变量,tracepoint不可用
retval: kretprobe中获取函数返回值
args->ret: kretprobe中获取函数返回值
备注:
bpftrace -lv tracepoint:syscalls:sys_enter_read
这个命令-lv可以用来查看一个tracepoint对应的参数都有哪些。
自定义临时变量
以"$"标志起始来定义和引用一个变量
Map变量
map变量是用于内核向用户空间传递数据的一种存储结构,定义方式是以"@"符号作为其实标记。
这个map可以有单个key或者多个key:
@path[tid] = nsecs
@path[pid, $fd] =nsecs
bpftrace默认在结束时会打印从内核接收到的map变量。
#### 函数
exit():退出bpftrace程序
str(char *):转换一个指针到string类型
system(format[, arguments ...]):运行一个shell命令
join(char *str[]):打印一个字符串列表并在每个前面加上空格,比如可以用来输出args->argv
ksym(addr):用于转换一个地址到内核symbol
kaddr(char *name):通过symbol转换为内核地址
print(@m [, top [, div]]):可选择参数打印map中的top n个数据,数据可选择除以一个div值
#### map函数
bpftrace内构的一些map函数,用于传递数据给map变量,注意接收他们的变量是map类型。常用的包括:
count():用于计算次数
sum(int n):用于累加计算
avg(int n):用于计算平均值
min(int n):用于计算最小值
max(int n):用于计算最大值
hist(int n):数据分布直方图(范围为2的幂次增长)
lhist(int n):数据线性直方图
delete(@m[key]):删除map中的对应的key数据
clear(@m):删除map中的所有数据
zero(@m):map中的所有值设置为0
#### 附件
常用的一些单行命令示例:
bpftrace -e 'tracepoint:block:block_rq_i* { @[probe] = count(); } interval:s:1 { print(@); clear(@); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read /args->ret > 0/ { @bytes = sum(args->ret); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read { @ret = hist(args->ret); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read { @ret = lhist(args->ret, 0, 1000, 100); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read /args->ret < 0/ { @[- args->ret] = count(); }'
bpftrace -e 'kprobe:vfs_* { @[probe] = count(); } END { print(@, 5); clear(@); }'
bpftrace -e 'kprobe:vfs_read { @start[tid] =nsecs; } kretprobe:vfs_read /@start[tid]/ { @ms[comm] = sum(nsecs - @start[tid]); delete(@start[tid]); } END { print(@ms, 0, 1000000); clear(@ms); clear(@start); }'
bpftrace -e 'k:vfs_read { @[pid] = count(); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_execve { printf("%s -> %s\n", comm, str(args->filename)); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_execve { join(args->argv); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_openat { printf("%s %s\n", comm, str(args->filename)); }'
bpftrace -e 'tracepoint:raw_syscalls:sys_enter {@[comm] = count(); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_* {@[probe] = count(); }'
bpftrace -e 'tracepoint:raw_syscalls:sys_enter {@[pid, comm] = count(); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read /args->ret/ { @[comm] = sum(args->ret); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_read { @[comm] = hist(args->ret); }'
bpftrace -e 'tracepoint:block:block_rq_issue { printf("%d %s %d\n", pid, comm, args->bytes); }'
bpftrace -e 'software:major-faults:1 { @[comm] = count(); }'
bpftrace -e 'software:faults:1 { @[comm] = count(); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_clone { printf("-> clone() by %s PID %d\n", comm, pid); } tracepoint:syscalls:sys_exit_clone { printf("<- clone() return %d, %s PID %d\n", args->ret, comm, pid); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_setuid { printf("setuid by PID %d (%s), UID %d\n", pid, comm, uid); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_exit_setuid { printf("setuid by %s returned %d\n", comm, args->ret); }'
bpftrace -e 'tracepoint:block:block_rq_insert { printf("Block I/O by %s\n", kstack); }'
bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_connect /pid == 123/ { printf("PID %d called connect()\n", $1); }'
bpftrace -e 'tracepoint:timer:hrtimer_start { @[ksym(args->function)] = count(); }'
bpftrace -e 't:syscalls:sys_enter_read { @reads = count(); } interval:s:5 { exit(); }'
bpftrace -e 'kprobe:vfs_read {@ID = pid;} interval:s:2 {printf("ID:%d\n", @ID);}'
相关文章
|
Linux 数据安全/隐私保护 Perl
bpf对内核的观测
bpftrace 可以对线上项目的系统调用的函数的进行观测,对观测的结果做出分析
389 0
|
网络协议 Linux Android开发
探索eBPF:Linux内核的黑科技(下)
探索eBPF:Linux内核的黑科技
|
监控 调度 开发工具
IO神器blktrace使用介绍
## 前言 1. blktrace的作者正是block io的maintainer,开发此工具,可以更好的追踪IO的过程。 2. blktrace 结合btt可以统计一个IO是在调度队列停留的时间长,还是在硬件上消耗的时间长,利用这个工具可以协助分析和优化问题。 ## blktrace的原理 一个I/O请求的处理过程,可以梳理为这样一张简单的图: ![](http://image
20438 0
|
监控 Kubernetes Docker
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的健康检查与自动恢复
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker容器中应用的健康检查与自动恢复,强调其对应用稳定性和系统性能的重要性。健康检查包括进程、端口和应用特定检查,而自动恢复则涉及重启容器和重新部署。Docker原生及第三方工具(如Kubernetes)提供了相关功能。配置检查需考虑检查频率、应用特性和监控告警。案例分析展示了实际操作,未来发展趋势将趋向更智能和高效的检查恢复机制。
689 4
【Docker 专栏】Docker 容器内应用的健康检查与自动恢复
|
存储 安全 Linux
谈谈优雅的钩子--bpftrace
bpftrace是一个内核跟踪工具,简单来说就是在函数上挂个钩子,挂上钩子后就可以将函数的入参和返回值取出来再放入程序进行二次编程,最终能让程序按照我们的意图来对函数进行观测。
|
缓存 安全 网络安全
静态代理IP访问失败的问题解释?
本文介绍了在浏览器中使用静态代理IP访问失败的多种可能原因,包括代理设置错误、代理服务器问题、站点策略限制、网络连接问题、浏览器设置问题、代理类型不支持及认证问题等,并提供了相应的解决建议。
525 1
|
存储 Prometheus 监控
Linux技术工具:bpftrace介绍
Linux技术工具:bpftrace介绍
564 7
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
【10月更文挑战第20天】GPU加速与代码性能优化:挖掘计算潜力的深度探索
|
前端开发 Linux 调度
ftrace、perf、bcc、bpftrace、ply的使用
ftrace、perf、bcc、bpftrace、ply的使用
WK
|
机器学习/深度学习 算法
什么是损失函数和损失函数关于参数的梯度
损失函数是机器学习中评估模型预测与真实值差异的核心概念,差异越小表明预测越准确。常见损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵损失、Hinge Loss及对数损失等。通过计算损失函数关于模型参数的梯度,并采用梯度下降法或其变种(如SGD、Adam等),可以优化参数以最小化损失,提升模型性能。反向传播算法常用于神经网络中计算梯度。
WK
560 0