文/系统运维 SIG（Special Interest Group）

引言

BPF 是一个新的动态跟踪技术，目前这项技术正在深刻的影响着我们的生产和生活。BPF 在四大应用场景发挥着巨大作用：

系统故障诊断：它可以动态插桩透视内核。
网络性能优化：它可以对接收和发送的网络包做修改和转发。
系统安全：它可以监控文件打开和关闭从而做出安全决策等。
性能监控：它可以查看函数耗费时间从而知道性能瓶颈点。

BPF 技术也是随着 Linux 内核的发展而发展的，Linux 内核版本经历了 3.x 向 4.x 到 5.x 演进，eBPF 技术的支持也是从 4.x 开始更加完善起来，特别是 5.x 内核也增加了非常多的高级特性。但是云上服务器有大量的 3.10 内核版本是不支持 eBPF 的，为了让我们现有的 eBPF 工具在这些存量机器得以运行，我们移植了 BPF 到低版本内核，同时基于 libbpf 的 CO-RE 能力，保证一个工具可运行在 3.x/4.x/5.x 的低、中、高内核版本。

BPF 的开发方式有很多，当前比较热门的有：

1）纯 libbpf 应用开发：借助 libbpf 库加载 BPF 程序到内核的方式：这种开发方式不仅效率低，没有基础库封装，所有必备步骤和基础函数都需要自己摸索。

2）借助 BCC等开源项目：开发效率高、可移植性好，并且支持动态修改内核部分代码，非常灵活。但存在部署依赖 Clang/LLVM 等库；每次运行都要执行 Clang/LLVM 编译，严重消耗 CPU、内存等资源，容易与其它服务争抢。

coolbpf 项目，以 CO-RE（Compile Once-Run Everywhere）为基础实现，保留了资源占用低、可移植性强等优点，还融合了 BCC 动态编译的特性，适合在生产环境批量部署所开发的应用。coolbpf 开创了一个新的思路，利用远程编译的思想，把用户的BPF程序推送到远端的服务器并返回给用户.o或.so，提供高级语言如 Python/Rust/Go/C 等进行加载，然后在全量内核版本安全运行。用户只需专注自己的功能开发，不用关心底层库（如 LLVM、python 等）安装、环境搭建，给广大 BPF 爱好者提供一种新的探索和实践。

一、BPF 开发方式对比

BPF 经历了传统的 setsockopt 方式的 sock filter 报文过滤，到如今使用 libbpf CO-RE 方式进行监控和诊断功能的开发，是和 eBPF 与硬件紧密结合的优秀的指令集能力及 libbpf 通用库的开源开放分不开的，让我们一同回顾一下 BPF 的开发方式，并在此基础上推出基于远程编译思想为核心的 coolbpf，它站在了巨人的肩膀上，进行了资源优化、简洁编程和效率提升。

1、原始阶段

在 BPF 还叫伯克利报文过滤(cBPF)的时候，它通过 sock filter 将原始的 BPF 指令码，利用 setsockopt 加载到内核，通过 setsockopt 加载到内核，通过在 packet_rcv 调用 runfilter 运行这段程序来进行报文过滤。这种方式，BPF 字节码的生成非常原始，类似于手工编写汇编程序，过程是非常痛苦的。

staticstructsock_filterfilter[6] = {
 { OP_LDH, 0, 0, 12          }, // ldh [12] { OP_JEQ, 0, 2, ETH_P_IP    }, // jeq #0x800, L2, L5 { OP_LDB, 0, 0, 23          }, // ldb [23] { OP_JEQ, 0, 1, IPPROTO_TCP }, // jeq #0x6, L4, L5 { OP_RET, 0, 0, 0           }, // ret #0x0 { OP_RET, 0, 0, -1,         }, // ret #0xffffffff};
intmain(intargc, char**argv)
{
…structsock_fprogprog= { 6, filter };
…sock=socket(AF_PACKET, SOCK_RAW, htons(ETH_P_ALL));
…if (setsockopt(sock, SOL_SOCKET, SO_ATTACH_FILTER, &prog, sizeof(prog))) {
return1;
 }
… }

2、保守阶段

例子为 samples/bpf 下面的 sockex1_kern.c 和 sockex1_user.c，代码分为两部分，通常命名为 xxx_kern.c 和 xxx_user.c，前者加载到内核空间中执行，后者在用户空间执行。BPF 程序编写完成后就通过 Clang/LLVM 进行编译，xxx_user.c 里显式的去加载生成的 xxx_kernel.o 文件。这种方式虽然使用了编译器支持自动生成了 BPF 字节码，但代码组织和 BPF 加载方式比较保守，用户需要写非常多的重复代码。

struct {
__uint(type, BPF_MAP_TYPE_ARRAY);
__type(key, u32);
__type(value, long);
__uint(max_entries, 256);
} my_mapSEC(".maps");
SEC("socket1")
intbpf_prog1(struct__sk_buff*skb)
{
intindex=load_byte(skb, ETH_HLEN+offsetof(structiphdr, protocol));
long*value;
if (skb->pkt_type!=PACKET_OUTGOING)
return0;
value=bpf_map_lookup_elem(&my_map, &index);
if (value)
__sync_fetch_and_add(value, skb->len);
return0;
}
char_license[] SEC("license") ="GPL";

intmain(intac, char**argv)
{
structbpf_object*obj;
structbpf_program*prog;
intmap_fd, prog_fd;
charfilename[256];
inti, sock, err;
FILE*f;
snprintf(filename, sizeof(filename), "%s_kern.o", argv[0]);
obj=bpf_object__open_file(filename, NULL);
if (libbpf_get_error(obj))
return1;
prog=bpf_object__next_program(obj, NULL);
bpf_program__set_type(prog, BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER);
err=bpf_object__load(obj);
if (err)
return1;
prog_fd=bpf_program__fd(prog);
map_fd=bpf_object__find_map_fd_by_name(obj, "my_map");
    ...
 }

3、BCC 初始阶段

BCC 的出现打破了保守的开发方式，出色的运行时编译和基础库封装能力，极大的降低了开发难度，有了不少迷妹，然后开始攻城略地，类似资本的快速扩张。用户只需要在 Python 程序里 attach 一段 prog ，然后进行数据分析和处理，缺点是必须在生产环境上安装 Clang 和 python 库，运行时有 CPU 资源瞬时冲高，导致出现加载 BPF 程序后问题不复现的可能。

inttrace_connect_v4_entry(structpt_regs*ctx, structsock*sk)
{
if (container_should_be_filtered()) {
return0;
  }
u64pid=bpf_get_current_pid_tgid();
##FILTER_PID##u16family=sk->__sk_common.skc_family;
##FILTER_FAMILY##// stash the sock ptr for lookup on returnconnectsock.update(&pid, &sk);
return0;
}

# initialize BPFb=BPF(text=bpf_text)
ifargs.ipv4:
b.attach_kprobe(event="tcp_v4_connect", fn_name="trace_connect_v4_entry")
b.attach_kretprobe(event="tcp_v4_connect", fn_name="trace_connect_v4_return")
b.attach_kprobe(event="tcp_close", fn_name="trace_close_entry")
b.attach_kretprobe(event="inet_csk_accept", fn_name="trace_accept_return")

4、BCC 高级阶段

BCC 风靡一时，俘获了不少开发者。由于时代在进步，需求也在变。libbpf 横空出世及 CO-RE 思想盛行，BCC 自己也在变革，开始借助 BTF 的方式支持重定位，希望同一套程序在任何 Linux 系统都能顺利运行。然而，有些结构体在不同内核版本上，或者成员名字变了、或者成员的含义变了（从微秒变成了毫秒），这种方式就需要程序处理。在 4.x 等中版本内核上，还需要通过 debuginfo 生成独立的 BTF 文件，过程还是相当复杂。

SEC("kprobe/inet_listen")
intBPF_KPROBE(inet_listen_entry, structsocket*sock, intbacklog)
{
__u64pid_tgid=bpf_get_current_pid_tgid();
__u32pid=pid_tgid>>32;
__u32tid= (__u32)pid_tgid;
structeventevent= {};
if (target_pid&&target_pid!=pid)
return0;
fill_event(&event, sock);
event.pid=pid;
event.backlog=backlog;
bpf_map_update_elem(&values, &tid, &event, BPF_ANY);
return0;
}

#include "solisten.skel.h"...
intmain(intargc, char**argv)
{
    ...
libbpf_set_strict_mode(LIBBPF_STRICT_ALL);
libbpf_set_print(libbpf_print_fn);
obj=solisten_bpf__open();
obj->rodata->target_pid=target_pid;
err=solisten_bpf__load(obj);
err=solisten_bpf__attach(obj);
pb=perf_buffer__new(bpf_map__fd(obj->maps.events), PERF_BUFFER_PAGES,
handle_event, handle_lost_events, NULL, NULL);
    ...
}

5、资源共享阶段

BCC 虽然也支持了 CO-RE，但是仍然存在代码相对固定，无法动态配置的问题，同时还需要搭建编译工程。coolbpf 把编译资源放到一台服务器上，提供远程编译能力，大家共享远程服务器资源，只需要把 bpf.c 推送到远端服务器，这台服务器会开动马达，加速输出 .o 和 .so。不管用户使用 Python 还是 Go 语言、Rust 或 C 语言，只需要在程序 ini t的时候加载这些 .o 或 .so 就可以把 BPF 程序 attach 到内核的hook 点，然后专注于处理来自 BPF 程序输出的信息，进行功能开发。

coolbpf 把 BTF 制作、代码编译、数据处理、功能测试集一身，生产效率大幅提升，使BPF 开发进入一个更优雅境界：

开箱即用：内核侧仅提供 bpf.c 即可，完全剥离出内核编译工程。
复用编译成果：本地侧无编译过程，不存在库依赖和 CPU、内存等资源消耗问题。
自适应不同版本差异：更适合在集群多个不同内核版本共存的场景。

pip安装coolbpf命令，它会把xx.bpf.c发送到编译服务器编译。pipinstallcoolbpf...
importtimefrompylcc.lbcBaseimportClbcBasebpfPog=r"""#include "lbc.h"SEC("kprobe/wake_up_new_task")int j_wake_up_new_task(struct pt_regs *ctx){struct task_struct* parent = (struct task_struct *)PT_REGS_PARM1(ctx);bpf_printk("hello lcc, parent: %d\n", _(parent->tgid));return 0;}char _license[] SEC("license") = "GPL";"""classChello(ClbcBase):
def__init__(self):
super(Chello, self).__init__("hello", bpf_str=bpfPog)
whileTrue:
time.sleep(1)
if__name__=="__main__":
hello=Chello()
pass

二、coolbpf 功能及架构

前面分析了 BPF 的开发方式，coolbpf 借助远程编译把开发和编译这个过程进一步优化，总结一下它当前包含的 6 大功能：

1）本地编译服务，基础库封装：客户使用本地容器镜像编译程序，调用封装的通用函数库简化程序编写和数据处理。

本地编译服务，把同样的库和常用工具放在容器镜像里，编译时直接到容器里面编译。我们使用如下镜像进行编译，用户也可以通过 docker 自己搭建容器镜像。

容器镜像：
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/alinux/coolbpf:latest

用户可以 pull 这个镜像进行本地编译，一些常用的库和工具，通过我们提供的镜像就已经包含在里面，省去了构建环境的繁杂。

2）远程编译服务：接收 bpf.c，生成 bpf.so 或 bpf.o，提供给高级语言进行加载，用户只专注自己的功能开发，不用关心底层库安装、环境搭建。

远程编译服务，目前用户开发代码时只需要 pip install coolbpf，程序就会自动到我们的编译服务器进行编译。你也可以参考 compile/remote-compile/lbc/ 自己搭建编译服务器（我们后面会陆续开源这个编译服务器源码），过程可能会比较复杂。这样搭建好的服务器，你可以个人使用或者在公司提供给大家一起使用。

3）高版本特性通过 kernel module 方式补齐到低版本，如 ring buffer 特性，backport BPF 特性到 3.10 内核。

由于存量 3.10 内核的服务器依然很多，为了让同一个 BPF 程序也能运行在低版本内核，为了维护方便且不用修改程序代码，只需要 install 一个 ko，就可以支持 BPF，让低版本也享受到了 BPF 的红利。

4）BTF 的自动生成和全网最新内核版本爬虫。自动发现最新的 CentOS、ubuntu、Anolis 等内核版本，自动生成对应的 BTF。

要具备一次编译多处运行 CO-RE 能力，没有 BTF 是行不通的。coolbpf 不仅提供一个制作 BTF 的工具，还会自动发现和制作最新内核版本的 BTF，以供大家下载和使用。

5）各内核版本功能测试自动化，工具编写后自动进行安装测试，保障用户功能在生产环境运行前预测试。

没有上线运行过的BPF程序和工具，一定概率上是存在风险的。coolbpf提供一套自动化测试流程，在大部分内核环境都预先进行基本的功能测试，保证工具真正运行在生产环境时不会出大问题。

6）Python、Rust、Go、C 等高级语言支持。

目前 coolbpf 项目支持使用 Python、Rust、Go 及 C 语言的用户程序开发，不同语言开发者都能在自己最擅长的领域发挥最大的优势。

总之，coolbpf 使得 BPF 程序和应用程序开发在一个平台上闭环解决了，有效提升了生产力，覆盖了当前主流的开发语言，适合更多的 BPF 爱好者入门学习，也适合系统运维人员高效开发监控和诊断程序。

下图为 coolbpf 的功能和工具支持情况，欢迎更多优秀 BPF 工具加入：

三、实践说明

coolbpf 目前包含 pylcc、rlcc、golcc 和 clcc，以及 glcc 子目录，分别是高级语言Python、Rust 和 Go 语言支持远程和本地编译的能力，glcc（g 代表 generic)是通过将高版本的 BPF 特性移植到低版本，通过 kernel module 的方式在低版本上运行。下面我们分别简单介绍它的使用。

1、pylcc(基于 Python 的 LCC）

pylcc 在 libbpf 基础上进行封装，将复杂的编译工程交由容器执行。

代码编写非常简洁，只需要三步就能完成，pyLCC 技术关键点：

1）执行 pip install coolbpf 安装

2）xx.bpf.c 的编写:

bpfPog=r""" #include "lbc.h"LBC_PERF_OUTPUT(e_out, structdata_t, 128);
LBC_HASH(pid_cnt, u32, u32, 1024);
LBC_STACK(call_stack,32);

3）xx.py 编写，只需要这一步，程序就可以运行起来。用户关注从内核收到的数据进行分析就可以:

importtimefrompylcc.lbcBaseimportClbcBaseclassPingtrace(ClbcBase):def__init__(self):super(Pingtrace, self).__init__("pingtrace")

bpf.c 里需要主动包含 lbc.h，它告知远程服务器的行为，本地不需要有这个文件。其内容如下：

#include "vmlinux.h"#include <linux/types.h>#include <bpf/bpf_helpers.h>#include <bpf/bpf_core_read.h>#include <bpf/bpf_tracing.h>

2、rlcc(基于 Rust 的 LCC）

Rust 语言支持远程编译和本地编译的能力。通过在 makefile 中使用 coolbpf 的命令把 bpf.c 发送到服务端，服务端返回 .o，这个与 Python 和 C 返回 .so 有很大区别，Rust 自己处理通用的 load、attach 的过程。其他类似于 Python 的开发，不再赘述。

编译example流程:
SKEL_RS=1 cargo build --release 生成 rust skel 文件;
SKEL_RS=0 cargo build --release 无需在生成 rust skel 文件;
默认 SKEL_RS 为 1.
编译rexample流程:
rexample 使用了远程编译功能，具体编译流程如下:
运行命令 mkdir build & cd build 创建编译目录;
运行命令 cmake .. 生成 Makefile 文件;
运行命令 make rexample;
运行 example 程序: ../lcc/rlcc/rexample/target/release/rexample.

fnmain() ->Result<()>{
letopts=Command::from_args();
let mutskel_builder=ExampleSkelBuilder::default();
ifopts.verbose {
skel_builder.obj_builder.debug(true);
    }
bump_memlock_rlimit()?;
let mutopen_skel=skel_builder.open()?;
let mutskel=open_skel.load()?;
skel.attach()?;
letperf=PerfBufferBuilder::new(skel.maps_mut().events())
    .sample_cb(handle_event)
    .lost_cb(handle_lost_events)
    .build()?;
loop {
perf.poll(Duration::from_millis(100))?;
    }
}

3、glcc(generic LCC，高版本特性移植到低版本)

背景：

目前基于 eBPF 编写的程序只能在高版本内核（支持 eBPF 的内核）上运行，无法在不支持 eBPF 功能的内核上运行。
线上有很多 Alios 或者 CentOS 低版本内核需要维护。
存量 BPF 工具或项目代码，希望不做修改能跨内核运行。

为此我们提出了一种在低版本内核运行 eBPF 程序的方法，使得二进制程序无需任何修改即可在不支持 BPF 的内核上运行。

下面从架构上梳理，低版本内核运行 BPF 的可能。

Hook 是一个动态库，由于低版本内核不支持 bpf() 的系统调用，原来在用户态创建 map、创建 prog 以及很多 helper 函数（如 bpf_update_elem 等）将不能运行，Hook 提供一个动态机制，把这些系统调用转成 ioctl 命令，设置到一个叫 ebpfdriver 的 kernel module，通过他进行创建一些数据结构模拟 map 和 prog，同时注册 kprobe 和 tracepoint 的 handler。这样有数据到来时，就会运行注册在 kprobe 和 tracepoint 的回调。

运行机制见下图：

利用 Hook 程序将 BPF 的 syscall 转换成 ioctl 形式，将系统调用参数传递给 eBPF 驱动，包含以下功能：

#define IOCTL_BPF_MAP_CREATE _IOW(';', 0, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_LOOKUP_ELEM _IOWR(';', 1, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_UPDATE_ELEM _IOW(';', 2, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_DELETE_ELEM _IOW(';', 3, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_GET_NEXT_KEY _IOW(';', 4, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_PROG_LOAD _IOW(';', 5, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_PROG_ATTACH _IOW(';', 6, __u32)
#define IOCTL_BPF_PROG_FUNCNAME _IOW(';', 7, char *)
#define IOCTL_BPF_OBJ_GET_INFO_BY_FD _IOWR(';', 8, union bpf_attr *)

eBPF 驱动收到 Ioctl 请求，会根据 cmd 来进行相应的操作，如：

A. IOCTL_BPF_MAP_CREATE：创建map。

B. IOCTL_BPF_PROG_LOAD：加载 eBPF 字节码，进行字节码的安全验证和 jit 生成机器码。

C. IOCTL_BPF_PROG_ATTACH：将该eBPF程序attach到指定的内核函数，利用register_kprobe 和 tracepoint_probe_register 功能完成 eBPF 程序的 attach。

另外，高版本的一些特性，比如 ringbuff，也可以通过 ko 等方式用在低版本。像 clcc 和 golcc 的使用方式，请参考 coolbpf 的 github 链接（见文末），这里不在赘述。

四、总结

coolbpf 当前具备以上 6 大功能，其目的是简化开发和编译过程，让用户专注自己的功能开发，使得广大 BPF 爱好者快速入门，快速编写自己的功能程序而不用担心环境问题。今天我们把这套系统开源，让它服务更多人，以提升他们的生产力，促进社会进步，让更多人参与到这个项目建设中来，形成一股合力，突破一项技术。

我们的远程编译服务，解决的是生产力的效率问题；低版本的 BPF 支持，解决的是困扰各个开发者的同一个 bin 文件如何在多内核版本无差别运行的目的，同时也希望更多人参与进来共同提高，让云计算产业和企业服务的兄弟姐妹们全面享受到 BPF 技术的红利。

龙蜥社区系统运维 SIG（Special Interest Group）致力于打造一个集主机管理、配置部署、监控报警、异常诊断、安全审计等一系列功能的自动化运维平台，coolbpf 是社区的一个子项目，目标是提供一个编译和开发平台，解决 BPF 在不同系统平台的运行和生产效率提升问题。

欢迎更多开发者加入系统运维 SIG: 网址： https://openanolis.cn/sig/sysom 邮件列表： sysom@lists.openanolis.cn coolbpf 链接： git@github.com:aliyun/coolbpf.git

—— 完 ——

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引言

一、BPF 开发方式对比

1、原始阶段

2、保守阶段

3、BCC 初始阶段

4、BCC 高级阶段

5、资源共享阶段

二、coolbpf 功能及架构

1）本地编译服务，基础库封装：客户使用本地容器镜像编译程序，调用封装的通用函数库简化程序编写和数据处理。

2）远程编译服务：接收 bpf.c，生成 bpf.so 或 bpf.o，提供给高级语言进行加载，用户只专注自己的功能开发，不用关心底层库安装、环境搭建。

3）高版本特性通过 kernel module 方式补齐到低版本，如 ring buffer 特性，backport BPF 特性到 3.10 内核。

4）BTF 的自动生成和全网最新内核版本爬虫。自动发现最新的 CentOS、ubuntu、Anolis 等内核版本，自动生成对应的 BTF。

5）各内核版本功能测试自动化，工具编写后自动进行安装测试，保障用户功能在生产环境运行前预测试。

6）Python、Rust、Go、C 等高级语言支持。

三、实践说明

1、pylcc(基于 Python 的 LCC）

2、rlcc(基于 Rust 的 LCC）

3、glcc(generic LCC，高版本特性移植到低版本)

四、总结

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引言

一、BPF 开发方式对比

1、原始阶段

2、保守阶段

3、BCC 初始阶段

4、BCC 高级阶段

5、资源共享阶段

二、coolbpf 功能及架构

1）本地编译服务，基础库封装：客户使用本地容器镜像编译程序，调用封装的通用函数库简化程序编写和数据处理。

2）远程编译服务：接收 bpf.c，生成 bpf.so 或 bpf.o，提供给高级语言进行加载，用户只专注自己的功能开发，不用关心底层库安装、环境搭建。

3）高版本特性通过 kernel module 方式补齐到低版本，如 ring buffer 特性，backport BPF 特性到 3.10 内核。

4）BTF 的自动生成和全网最新内核版本爬虫。自动发现最新的 CentOS、ubuntu、Anolis 等内核版本，自动生成对应的 BTF。

5）各内核版本功能测试自动化，工具编写后自动进行安装测试，保障用户功能在生产环境运行前预测试。

6）Python、Rust、Go、C 等高级语言支持。

三、实践说明

1、pylcc(基于 Python 的 LCC）

2、rlcc(基于 Rust 的 LCC）

3、glcc(generic LCC，高版本特性移植到低版本)

四、总结

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