Linux Command BCC 性能监视、网络动态跟踪工具
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文章目录
- 1. ubuntu安装
- 2. centos安装
- 3. cachestat 缓存统计
- 4. cachetop 缓存命中
- 5. filtop 跟踪内核中文件的读写
- 6. opensnoop 跟踪内核中 open 系统调用
1. ubuntu安装
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/xenial xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list sudo apt-get update sudo apt-get install -y bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
操作完这些步骤，bcc 提供的所有工具就都安装到 /usr/share/bcc/tools 这个目录中了。不过这里提醒你，bcc 软件包默认不会把这些工具配置到系统的 PATH 路径中，所以你得自己手动配置：
$ export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools
2. centos安装
第一步，升级内核。你可以运行下面的命令来操作：
# 升级系统 yum update -y # 安装ELRepo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh https://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm # 安装新内核 yum remove -y kernel-headers kernel-tools kernel-tools-libs yum --enablerepo="elrepo-kernel" install -y kernel-ml kernel-ml-devel kernel-ml-headers kernel-ml-tools kernel-ml-tools-libs kernel-ml-tools-libs-devel # 更新Grub后重启 grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg grub2-set-default 0 reboot # 重启后确认内核版本已升级为4.20.0-1.el7.elrepo.x86_64 uname -r
第二步，安装 bcc-tools：
# 安装bcc-tools yum install -y bcc-tools # 配置PATH路径 export PATH=$PATH:/usr/share/bcc/tools # 验证安装成功 cachestat
3. cachestat 缓存统计
$ cachestat 1 3 TOTAL MISSES HITS DIRTIES BUFFERS_MB CACHED_MB 2 0 2 1 17 279 2 0 2 1 17 279 2 0 2 1 17 279
你可以看到，cachestat 的输出其实是一个表格。每行代表一组数据，而每一列代表不同的缓存统计指标。这些指标从左到右依次表示：
TOTAL ，表示总的 I/O 次数； MISSES ，表示缓存未命中的次数； HITS ，表示缓存命中的次数； DIRTIES， 表示新增到缓存中的脏页数； BUFFERS_MB 表示 Buffers 的大小，以 MB 为单位； CACHED_MB 表示 Cache 的大小，以 MB 为单位。
4. cachetop 缓存命中
$ cachetop 11:58:50 Buffers MB: 258 / Cached MB: 347 / Sort: HITS / Order: ascending PID UID CMD HITS MISSES DIRTIES READ_HIT% WRITE_HIT% 13029 root python 1 0 0 100.0% 0.0%
它的输出跟 top 类似，默认按照缓存的命中次数（HITS）排序，展示了每个进程的缓存命中情况。具体到每一个指标，这里的 HITS、MISSES 和 DIRTIES ，跟 cachestat 里的含义一样，分别代表间隔时间内的缓存命中次数、未命中次数以及新增到缓存中的脏页数。而 READ_HIT 和 WRITE_HIT ，分别表示读和写的缓存命中率。
5. filtop 跟踪内核中文件的读写
filetop。它是 bcc 软件包的一部分，基于 Linux 内核的 eBPF（extended Berkeley Packet Filters）机制，主要跟踪内核中文件的读写情况，并输出线程 ID（TID）、读写大小、读写类型以及文件名称。
bcc 提供的所有工具，全部安装到了 /usr/share/bcc/tools 这个目录中。接下来我们就用这个工具，观察一下文件的读写情况。首先，在终端一中运行下面的命令：
# 切换到工具目录 $ cd /usr/share/bcc/tools # -C 选项表示输出新内容时不清空屏幕 $ ./filetop -C TID COMM READS WRITES R_Kb W_Kb T FILE 514 python 0 1 0 2832 R 669.txt 514 python 0 1 0 2490 R 667.txt 514 python 0 1 0 2685 R 671.txt 514 python 0 1 0 2392 R 670.txt 514 python 0 1 0 2050 R 672.txt ... TID COMM READS WRITES R_Kb W_Kb T FILE 514 python 2 0 5957 0 R 651.txt 514 python 2 0 5371 0 R 112.txt 514 python 2 0 4785 0 R 861.txt 514 python 2 0 4736 0 R 213.txt 514 python 2 0 4443 0 R 45.txt
你会看到，filetop 输出了 8 列内容，分别是线程 ID、线程命令行、读写次数、读写的大小（单位 KB）、文件类型以及读写的文件名称。
这些内容里，你可能会看到很多动态链接库，不过这不是我们的重点，暂且忽略即可。我们的重点，是一个 python 应用，所以要特别关注 python 相关的内容。多观察一会儿，你就会发现，每隔一段时间，线程号为 514 的 python 应用就会先写入大量的 txt 文件，再大量地读。
线程号为 514 的线程，属于哪个进程呢？我们可以用 ps 命令查看。先在终端一中，按下 Ctrl+C ，停止 filetop ；然后，运行下面的 ps 命令。这个输出的第二列内容，就是我们想知道的进程号：
$ ps -efT | grep 514 root 12280 514 14626 33 14:47 pts/0 00:00:05 /usr/local/bin/python /app.py
6. opensnoop 跟踪内核中 open 系统调用
opensnoop 。它同属于 bcc 软件包，可以动态跟踪内核中的 open 系统调用。这样，我们就可以找出这些 txt 文件的路径。接下来，在终端一中，运行下面的 opensnoop 命令：
$ opensnoop 12280 python 6 0 /tmp/9046db9e-fe25-11e8-b13f-0242ac110002/650.txt 12280 python 6 0 /tmp/9046db9e-fe25-11e8-b13f-0242ac110002/651.txt 12280 python 6 0 /tmp/9046db9e-fe25-11e8-b13f-0242ac110002/652.txt
这次，通过 opensnoop 的输出，你可以看到，这些 txt 路径位于 /tmp 目录下。你还能看到，它打开的文件数量，按照数字编号，从 0.txt 依次增大到 999.txt，这可远多于前面用 filetop 看到的数量。
参考：
BCC 用于Linux性能监视，网络和更多的动态跟踪工具
