bpftrace:这个超好用的 Linux 性能工具,你还不晓得?
简介
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,而后用图表等形式将信息展现进去,帮忙开发者找到暗藏较深的 Bug、平安问题和性能瓶颈。
bpftrace 应用 LLVM 作为后端,将脚本编译为 BPF 字节码,并利用 BCC 与 Linux BPF 零碎交互,以及现有的 Linux 跟踪性能:内核动静跟踪(kprobes)、用户级动静跟踪(uprobes)、和跟踪点。bpftrace 语言的灵感来自 awk 和 C,以及 DTrace 和 SystemTap 等前置探测器。
我的项目地址是:
https://github.com/iovisor/bp…
下载安装
官网倡议运行 Linux 4.9 内核或更高版本。某些工具可能实用于较旧的内核,但不再测试这些旧内核。
Ubuntu
# 实用于 Ubuntu 19.04 及更高版本
sudo apt-get install -y bpftrace
# 在 Ubuntu 16.04 及更高版本上,bpftrace 也可用作 snap 包
sudo snap install --devmode bpftrace
sudo snap connect bpftrace:system-trace
Fedora
# 对于 Fedora 28(及更高版本),bpftrace 已蕴含在官网仓库中。只需应用 dnf 装置软件包
sudo dnf install -y bpftrace
Gentoo
# 在 Gentoo 上,bpftrace 蕴含在官网仓库中。能够通过 emerge 装置
sudo emerge -av bpftrace
sudo emerge -av bpftrace
其余
# 其余如 Debian、openSUSE、CentOS 能够别离在以下链接中进行下载安装
https://tracker.debian.org/pkg/bpftrace
https://software.opensuse.org/package/bpftrace
https://github.com/fbs/el7-bpf-specs/blob/master/README.md#repository
Docker
$ docker run -v $(pwd):/output quay.io/iovisor/bpftrace:master-vanilla_llvm_clang_glibc2.23 \
/bin/bash -c "cp /usr/bin/bpftrace /output"
$ ./bpftrace -V
v0.9.4
工具
bpftrace 蕴含各种工具,这些工具也可作为 bpftrace 语言编程的示例。简略介绍几个工具。
bashreadline.bt
在零碎范畴内打印输出的 bash 命令:
# ./bashreadline.bt
Attaching 2 probes...
Tracing bash commands... Hit Ctrl-C to end.
TIME PID COMMAND
06:40:06 5526 df -h
06:40:09 5526 ls -l
06:40:18 5526 echo hello bpftrace
06:40:42 5526 echooo this is a failed command, but we can see it anyway
^C
biolatency.bt
I/O 提早直方图:
# ./biolatency.bt
Attaching 3 probes...
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
@usecs:
[256, 512) 2 | |
[512, 1K) 10 |@ |
[1K, 2K) 426 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[2K, 4K) 230 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[4K, 8K) 9 |@ |
[8K, 16K) 128 |@@@@@@@@@@@@@@@ |
[16K, 32K) 68 |@@@@@@@@ |
[32K, 64K) 0 | |
[64K, 128K) 0 | |
[128K, 256K) 10 |@ |
bitesize.bt
将磁盘 I/O 大小显示为直方图:
# ./bitesize.bt
Attaching 3 probes...
Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end.
^C
I/O size (bytes) histograms by process name:
@[cleanup]:
[4K, 8K) 2 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
@[postdrop]:
[4K, 8K) 2 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
@[jps]:
[4K, 8K) 1 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[8K, 16K) 0 | |
[16K, 32K) 0 | |
[32K, 64K) 2 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
@[kworker/2:1H]:
[0] 3 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[1] 0 | |
[2, 4) 0 | |
[4, 8) 0 | |
[8, 16) 0 | |
[16, 32) 0 | |
[32, 64) 0 | |
[64, 128) 0 | |
[128, 256) 0 | |
[256, 512) 0 | |
[512, 1K) 0 | |
[1K, 2K) 0 | |
[2K, 4K) 0 | |
[4K, 8K) 0 | |
[8K, 16K) 0 | |
[16K, 32K) 0 | |
[32K, 64K) 0 | |
[64K, 128K) 1 |@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
@[jbd2/nvme0n1-8]:
[4K, 8K) 3 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[8K, 16K) 0 | |
[16K, 32K) 0 | |
[32K, 64K) 2 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[64K, 128K) 1 |@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
@[dd]:
[16K, 32K) 921 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
cpuwalk.bt
查看哪些 CPU 正在执行过程:
# ./cpuwalk.bt
Attaching 2 probes...
Sampling CPU at 99hz... Hit Ctrl-C to end.
^C
@cpu:
[0, 1) 130 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[1, 2) 137 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[2, 3) 99 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[3, 4) 99 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[4, 5) 82 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[5, 6) 34 |@@@@@@@@@@@@ |
[6, 7) 67 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[7, 8) 41 |@@@@@@@@@@@@@@@ |
[8, 9) 97 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[9, 10) 140 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@|
[10, 11) 105 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[11, 12) 77 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[12, 13) 39 |@@@@@@@@@@@@@@ |
[13, 14) 58 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[14, 15) 64 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[15, 16) 57 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[16, 17) 99 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[17, 18) 56 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[18, 19) 44 |@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[19, 20) 80 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[20, 21) 64 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[21, 22) 59 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[22, 23) 88 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[23, 24) 84 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[24, 25) 29 |@@@@@@@@@@ |
[25, 26) 48 |@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[26, 27) 62 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[27, 28) 66 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[28, 29) 57 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[29, 30) 59 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[30, 31) 56 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[31, 32) 23 |@@@@@@@@ |
[32, 33) 90 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[33, 34) 62 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
[34, 35) 39 |@@@@@@@@@@@@@@ |
[35, 36) 68 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ |
tcpconnect.bt
跟踪 TCP 流动连贯(connect()):
# ./tcpconnect.bt
TIME PID COMM SADDR SPORT DADDR DPORT
00:36:45 1798396 agent 127.0.0.1 5001 10.229.20.82 56114
00:36:45 1798396 curl 127.0.0.1 10255 10.229.20.82 56606
00:36:45 3949059 nginx 127.0.0.1 8000 127.0.0.1 37780
开源前哨
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