Question

目前，我可以告诉trace-cmd（ftrace前端）使用ftrace的功能图基础设施来跟踪指定的工作负载。使用一些跟踪数据处理工具，我可以查看调用函数的频率以及每个函数调用的相应总持续时间。示例输出可能如下所示，其中我跟踪由我的工作负载生成的ext4函数调用：

# trace-cmd post-processing example output
# function name, frequency, total duration (us)
ext4_alloc_inode(),1,35.567
ext4_read_inode_bitmap(),1,12.076
ext4_init_io_end(),2,41.216
ext4_journal_check_start(),39,716.3
ext4_da_write_end(),10,102.661
ext4_da_get_block_prep(),9,257.46999999999997
ext4_block_write_begin(),2,88.069
ext4_bio_write_page(),1,33.016

我已经看到了eBPF，systemtap，perf等可以生成的令人难以置信的flame graphs，这让我相信我应该是能够使用trace-cmd或perf获得与eBPF输出类似的输出。但是，有一些障碍：

我的工作负载可以运行最多15分钟，如果我使用perf，可能会生成大量日志。作为参考，您可以查看追踪bash的example output更短的时间。
我对eBPF不太熟悉，无法确定我是否可以获得与trace-cmd后期处理示例输出类似的数据/输出。

对于那些比我更熟悉eBPF或perf的人，我想知道：

是否可以使用eBPF或perf来实现我的目标？
如果是这样，为什么会这样？

如果您感觉更加慷慨，我们将非常感谢能够帮助我实现目标的示例代码/命令。

Answer 1

当然，可以使用eBPF来做到这一点。

实际上有一个工具可以在the bcc tools中执行类似的操作。 funclatency跟踪一组函数并显示其延迟的直方图（每次调用时在函数中花费的时间）：

# ./funclatency do_sys_open
Tracing do_sys_open... Hit Ctrl-C to end.
^C
     nsecs           : count     distribution
       0 -> 1        : 0        |                                      |
       2 -> 3        : 0        |                                      |
       4 -> 7        : 0        |                                      |
       8 -> 15       : 0        |                                      |
      16 -> 31       : 0        |                                      |
      32 -> 63       : 0        |                                      |
      64 -> 127      : 0        |                                      |
     128 -> 255      : 0        |                                      |
     256 -> 511      : 0        |                                      |
     512 -> 1023     : 0        |                                      |
    1024 -> 2047     : 0        |                                      |
    2048 -> 4095     : 124      |****************                      |
    4096 -> 8191     : 291      |**************************************|
    8192 -> 16383    : 36       |****                                  |
   16384 -> 32767    : 16       |**                                    |
   32768 -> 65535    : 8        |*                                     |
   65536 -> 131071   : 0        |                                      |
  131072 -> 262143   : 0        |                                      |
  262144 -> 524287   : 0        |                                      |
  524288 -> 1048575  : 0        |                                      |
 1048576 -> 2097151  : 0        |                                      |
 2097152 -> 4194303  : 1        |                                      |
Detaching...

从功能性开始，很容易派生出一个能够满足您所需要的工具：

from __future__ import print_function
from bcc import BPF
from time import sleep, strftime
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(
    description="Time functions and print time spent in each function",
    formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
parser.add_argument("-p", "--pid", type=int, help="trace this PID only")
parser.add_argument("pattern", help="search expression for functions")
args = parser.parse_args()

# define BPF program
bpf_text = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>

struct stats_t {
    u64 time;
    u64 freq;
};
BPF_HASH(start, u32);
BPF_HASH(ipaddr, u32);
BPF_HASH(stats, u64, struct stats_t);

int trace_func_entry(struct pt_regs *ctx)
{
    u64 pid_tgid = bpf_get_current_pid_tgid();
    u32 pid = pid_tgid;
    u64 ts = bpf_ktime_get_ns();

    u64 ip = PT_REGS_IP(ctx);
    ipaddr.update(&pid, &ip);
    start.update(&pid, &ts);

    return 0;
}

int trace_func_return(struct pt_regs *ctx)
{
    u64 *tsp, delta;
    u64 pid_tgid = bpf_get_current_pid_tgid();
    u32 pid = pid_tgid;

    // calculate delta time
    tsp = start.lookup(&pid);
    if (tsp == 0) {
        return 0;   // missed start
    }
    delta = bpf_ktime_get_ns() - *tsp;
    start.delete(&pid);

    // store as histogram
    u64 ip, *ipp = ipaddr.lookup(&pid);
    if (ipp) {
        ip = *ipp;
        struct stats_t *stat = stats.lookup(&ip);
        if (stat) {
            stat->time += delta;
            stat->freq++;
        } else {
            struct stats_t s = {};
            s.time = delta;
            s.freq = 1;
            stats.update(&ip, &s);
        }
        ipaddr.delete(&pid);
    }

    return 0;
}
"""

# load BPF program
b = BPF(text=bpf_text)
pattern = args.pattern.replace('*', '.*')
pattern = '^' + pattern + '$'
b.attach_kprobe(event_re=pattern, fn_name="trace_func_entry")
b.attach_kretprobe(event_re=pattern, fn_name="trace_func_return")
matched = b.num_open_kprobes()

if matched == 0:
    print("0 functions matched by \"%s\". Exiting." % args.pattern)
    exit()
# header
print("Tracing %d functions for \"%s\"... Hit Ctrl-C to end." %
    (matched / 2, args.pattern))

while (1):
    try:
        sleep(99999999)
    except KeyboardInterrupt:
        break

print()
print("%-36s %8s %16s" % ("FUNC", "COUNT", "TIME (nsecs)"))
stats = b.get_table("stats")
for k, v in stats.items():
    print("%-36s %8s %16s" % (BPF.sym(k.value, -1), v.freq, v.time))

此工具使用BPF直接在内核中计算每个函数调用的频率和总持续时间。聚合值仅在显示之前复制到用户空间。输出：

# ./time-spent do_sys_*
Tracing 6 functions for "do_sys_*"... Hit Ctrl-C to end.
^C
FUNC                                    COUNT     TIME (nsecs)
do_sys_poll                              6783     213928440379
do_sys_open                              3127         43172656
do_sys_ftruncate.constprop.15              39           189623

此解决方案依赖于bcc在内核中加载BPF程序，但也可以在C中执行所有操作。您可以找到get started with bcc on the repository的教程。

是否可以使用eBPF或perf来计算在单个跟踪函数中花费的时间？

1 个答案: