标签：col 移植 简单的 max bug call 工作原理 ber ftrace
当碰到内核线程的资源使用异常时，很多常用的进程级性能工具，并不能直接用到内核线程上。这时，我们就可以使用内核自带的 perf 来观察它们的行为，找出热点函数，进一步定位性能瓶颈。不过，perf 产生的汇总报告并不直观，所以我通常也推荐用火焰图来协助排查。
其实，使用 perf 对系统内核线程进行分析时，内核线程依然还在正常运行中，所以这种方法也被称为动态追踪技术。
动态追踪技术，通过探针机制，来采集内核或者应用程序的运行信息，从而可以不用修改内核和应用程序的代码，就获得丰富的信息，帮你分析、定位想要排查的问题。
以往，在排查和调试性能问题时，我们往往需要先为应用程序设置一系列的断点（比如使用GDB），然后以手动或者脚本（比如 GDB 的 Python 扩展）的方式，在这些断点处分析应用程序的状态。或者，增加一系列的日志，从日志中寻找线索。
不过，断点往往会中断应用的正常运行；而增加新的日志，往往需要重新编译和部署。这些方法虽然在今天依然广泛使用，但在排查复杂的性能问题时，往往耗时耗力，更会对应用的正常运行造成巨大影响。
此外，这类方式还有大量的性能问题。比如，出现的概率小，只有线上环境才能碰到。这种难以复现的问题，亦是一个巨大挑战。
而动态追踪技术的出现，就为这些问题提供了完美的方案：它既不需要停止服务，也不需要修改应用程序的代码；所有一切还按照原来的方式正常运行时，就可以帮你分析出问题的根源。
同时，相比以往的进程级跟踪方法（比如 ptrace），动态追踪往往只会带来很小的性能损耗（通常在 5% 或者更少）。
既然动态追踪有这么多好处，那么，都有哪些动态追踪的方法，又该如何使用这些动态追踪方法呢？今天，我就带你一起来看看这个问题。由于动态追踪涉及的知识比较多，我将分为上、下两篇为你讲解，先来看今天这部分内容。
说到动态追踪（Dynamic Tracing），就不得不提源于 Solaris 系统的 DTrace。DTrace 是动态追踪技术的鼻祖，它提供了一个通用的观测框架，并可以使用 D 语言进行自由扩展。
DTrace 的工作原理如下图所示。它的运行常驻在内核中，用户可以通过 dtrace 命令，把 D 语言编写的追踪脚本，提交到内核中的运行时来执行。DTrace 可以跟踪用户态和内核态的所有事件，并通过一些列的优化措施，保证最小的性能开销。
虽然直到今天，DTrace 本身依然无法在 Linux 中运行，但它同样对 Linux 动态追踪产生了巨大的影响。很多工程师都尝试过把 DTrace 移植到 Linux 中，这其中，最著名的就是 RedHat 主推的 SystemTap。
同 DTrace 一样，SystemTap 也定义了一种类似的脚本语言，方便用户根据需要自由扩展。不过，不同于 DTrace，SystemTap 并没有常驻内核的运行时，它需要先把脚本编译为内核模块，然后再插入到内核中执行。这也导致 SystemTap 启动比较缓慢，并且依赖于完整的调试符号表。
总的来说，为了追踪内核或用户空间的事件，Dtrace 和 SystemTap 都会把用户传入的追踪处理函数（一般称为 Action），关联到被称为探针的检测点上。这些探针，实际上也就是各种动态追踪技术所依赖的事件源。
根据事件类型的不同，动态追踪所使用的事件源，可以分为静态探针、动态探针以及硬件事件等三类。它们的关系如下图所示：
其中，硬件事件通常由性能监控计数器 PMC（Performance Monitoring Counter）产生，包括了各种硬件的性能情况，比如 CPU 的缓存、指令周期、分支预测等等。
静态探针，是指事先在代码中定义好，并编译到应用程序或者内核中的探针。这些探针只有在开启探测功能时，才会被执行到；未开启时并不会执行。常见的静态探针包括内核中的跟踪点（tracepoints）和 USDT（Userland Statically Defined Tracing）探针。
动态探针，则是指没有事先在代码中定义，但却可以在运行时动态添加的探针，比如函数的调用和返回等。动态探针支持按需在内核或者应用程序中添加探测点，具有更高的灵活性。常见的动态探针有两种，即用于内核态的 kprobes 和用于用户态的 uprobes。
注意，kprobes 需要内核编译时开启 CONFIG_KPROBE_EVENTS；而 uprobes则需要内核编译时开启 CONFIG_UPROBE_EVENTS。
而在这些探针的基础上，Linux 也提供了一系列的动态追踪机制，比如 ftrace、perf、eBPF 等。
ftrace 最早用于函数跟踪，后来又扩展支持了各种事件跟踪功能。ftrace 的使用接口跟我们之前提到的 procfs 类似，它通过 debugfs（4.1 以后也支持 tracefs），以普通文件的形式，向用户空间提供访问接口。
这样，不需要额外的工具，你就可以通过挂载点（通常为 /sys/kernel/debug/tracing 目录）内的文件读写，来跟 ftrace 交互，跟踪内核或者应用程序的运行事件。
perf 是我们的老朋友了，我们在前面的好多案例中，都使用了它的事件记录和分析功能，这实际上只是一种最简单的静态跟踪机制。你也可以通过 perf ，来自定义动态事件（perf probe），只关注真正感兴趣的事件。
eBPF 则在 BPF（Berkeley Packet Filter）的基础上扩展而来，不仅支持事件跟踪机制，还可以通过自定义的 BPF 代码（使用 C 语言）来自由扩展。所以，eBPF 实际上就是常驻于内核的运行时，可以说就是 Linux 版的 DTrace。
除此之外，还有很多内核外的工具，也提供了丰富的动态追踪功能。最常见的就是前面提到的SystemTap，我们之前多次使用过的 BCC（BPF Compiler Collection），以及常用于容器性能分析的 sysdig 等。
而在分析大量事件时，使用我们上节课提到的火焰图，可以将大量数据可视化展示，让你更直观发现潜在的问题。
接下来，我就通过几个例子，带你来看看，要怎么使用这些机制，来动态追踪内核和应用程序的执行情况。以下案例还是基于 Ubuntu 18.04 系统，同样适用于其他系统。
注意，以下所有命令都默认以 root 用户运行，如果你用普通用户身份登陆系统，请运行 sudo su root 命令切换到 root 用户。
我们先来看 ftrace。刚刚提到过，ftrace 通过 debugfs（或者 tracefs），为用户空间提供接口。所以使用 ftrace，往往是从切换到 debugfs 的挂载点开始。
cd /sys/kernel/debug/tracing $ ls README instances set_ftrace_notrace trace_marker_raw available_events kprobe_events set_ftrace_pid trace_options ...
如果这个目录不存在，则说明你的系统还没有挂载 debugfs，你可以执行下面的命令来挂载它：
mount -t debugfs nodev /sys/kernel/debug
ftrace 提供了多个跟踪器，用于跟踪不同类型的信息，比如函数调用、中断关闭、进程调度等。具体支持的跟踪器取决于系统配置，你可以执行下面的命令，来查询所有支持的跟踪器：
cat available_tracers hwlat blk mmiotrace function_graph wakeup_dl wakeup_rt wakeup function nop
这其中，function 表示跟踪函数的执行，function_graph 则是跟踪函数的调用关系，也就是生成直观的调用关系图。这便是最常用的两种跟踪器。
除了跟踪器外，使用 ftrace 前，还需要确认跟踪目标，包括内核函数和内核事件。其中，
同样地，你可以执行下面的命令，来查询支持的函数和事件：
cat available_filter_functions $ cat available_events
明白了这些基本信息，接下来，我就以 ls 命令为例，带你一起看看 ftrace 的使用方法。
为了列出文件，ls 命令会通过 open 系统调用打开目录文件，而 open 在内核中对应的函数名为do_sys_open。 所以，我们要做的第一步，就是把要跟踪的函数设置为 do_sys_open：
echo do_sys_open > set_graph_function
接下来，第二步，配置跟踪选项，开启函数调用跟踪，并跟踪调用进程：
echo function_graph > current_tracer $ echo funcgraph-proc > trace_options
接着，第三步，也就是开启跟踪：
echo 1 > tracing_on
第四步，执行一个 ls 命令后，再关闭跟踪：
ls $ echo 0 > tracing_on
实际测试代码如下：
[root@luoahong tracing]# cat available_tracers blk function_graph wakeup_dl wakeup_rt wakeup function nop [root@luoahong tracing]# cat available_events|head kvmmmu:kvm_mmu_pagetable_walk kvmmmu:kvm_mmu_paging_element kvmmmu:kvm_mmu_set_accessed_bit kvmmmu:kvm_mmu_set_dirty_bit kvmmmu:kvm_mmu_walker_error kvmmmu:kvm_mmu_get_page kvmmmu:kvm_mmu_sync_page kvmmmu:kvm_mmu_unsync_page kvmmmu:kvm_mmu_prepare_zap_page kvmmmu:mark_mmio_spte [root@luoahong tracing]# echo do_sys_open > set_graph_function [root@luoahong tracing]# echo funcgraph-proc > trace_options -bash: echo: write error: Invalid argument [root@luoahong tracing]# echo function_graph > current_tracer [root@luoahong tracing]# echo funcgraph-proc > trace_options [root@luoahong tracing]# echo 1 > tracing_on [root@luoahong tracing]# ls available_events dynamic_events kprobe_events saved_cmdlines set_ftrace_pid timestamp_mode trace_stat available_filter_functions dyn_ftrace_total_info kprobe_profile saved_cmdlines_size set_graph_function trace tracing_cpumask available_tracers enabled_functions max_graph_depth saved_tgids set_graph_notrace trace_clock tracing_max_latency buffer_percent events options set_event snapshot trace_marker tracing_on buffer_size_kb free_buffer per_cpu set_event_pid stack_max_size trace_marker_raw tracing_thresh buffer_total_size_kb function_profile_enabled printk_formats set_ftrace_filter stack_trace trace_options uprobe_events current_tracer instances README set_ftrace_notrace stack_trace_filter trace_pipe uprobe_profile [root@luoahong tracing]# echo 0 > tracing_on
第五步，也是最后一步，查看跟踪结果：
cat trace
# tracer: function_graph
#
# CPU TASK/PID DURATION FUNCTION CALLS
# | | | | | | | | |
0) ls-12276 | | do_sys_open() {
0) ls-12276 | | getname() {
0) ls-12276 | | getname_flags() {
0) ls-12276 | | kmem_cache_alloc() {
0) ls-12276 | | _cond_resched() {
0) ls-12276 | 0.049 us | rcu_all_qs();
0) ls-12276 | 0.791 us | }
0) ls-12276 | 0.041 us | should_failslab();
0) ls-12276 | 0.040 us | prefetch_freepointer();
0) ls-12276 | 0.039 us | memcg_kmem_put_cache();
0) ls-12276 | 2.895 us | }
0) ls-12276 | | __check_object_size() {
0) ls-12276 | 0.067 us | __virt_addr_valid();
0) ls-12276 | 0.044 us | __check_heap_object();
0) ls-12276 | 0.039 us | check_stack_object();
0) ls-12276 | 1.570 us | }
0) ls-12276 | 5.790 us | }
0) ls-12276 | 6.325 us | }
...
实际测试代码如下：
[root@luoahong tracing]# cat trace|head -n 100
# tracer: function_graph
#
# CPU TASK/PID DURATION FUNCTION CALLS
# | | | | | | | | |
0) ls-9986 | | do_sys_open() {
0) ls-9986 | | getname() {
.......
0) ls-9986 | | dput() {
0) ls-9986 | | _cond_resched() {
0) ls-9986 | 0.184 us | rcu_all_qs();
0) ls-9986 | 0.535 us | }
0) ls-9986 | 0.954 us | }
0) ls-9986 | 9.782 us | }
在最后得到的输出中：
你可以看到，函数调用图，通过不同级别的缩进，直观展示了各函数间的调用关系。
当然，我想你应该也发现了 ftrace 的使用缺点——五个步骤实在是麻烦，用起来并不方便。不过，不用担心， trace-cmd 已经帮你把这些步骤给包装了起来。这样，你就可以在同一个命令行
工具里，完成上述所有过程。
你可以执行下面的命令，来安装 trace-cmd ：
# Ubuntu $ apt-get install trace-cmd # CentOS $ yum install trace-cmd
安装好后，原本的五步跟踪过程，就可以简化为下面这两步：
trace-cmd record -p function_graph -g do_sys_open -O funcgraph-proc ls
$ trace-cmd report
...
ls-12418 [000] 85558.075341: funcgraph_entry: | do_sys_open() {
ls-12418 [000] 85558.075363: funcgraph_entry: | getname() {
ls-12418 [000] 85558.075364: funcgraph_entry: | getname_flags() {
ls-12418 [000] 85558.075364: funcgraph_entry: | kmem_cache_alloc() {
ls-12418 [000] 85558.075365: funcgraph_entry: | _cond_resched() {
ls-12418 [000] 85558.075365: funcgraph_entry: 0.074 us | rcu_all_qs();
ls-12418 [000] 85558.075366: funcgraph_exit: 1.143 us | }
ls-12418 [000] 85558.075366: funcgraph_entry: 0.064 us | should_failslab();
ls-12418 [000] 85558.075367: funcgraph_entry: 0.075 us | prefetch_freepointer();
ls-12418 [000] 85558.075368: funcgraph_entry: 0.085 us | memcg_kmem_put_cache();
ls-12418 [000] 85558.075369: funcgraph_exit: 4.447 us | }
ls-12418 [000] 85558.075369: funcgraph_entry: | __check_object_size() {
ls-12418 [000] 85558.075370: funcgraph_entry: 0.132 us | __virt_addr_valid();
ls-12418 [000] 85558.075370: funcgraph_entry: 0.093 us | __check_heap_object();
ls-12418 [000] 85558.075371: funcgraph_entry: 0.059 us | check_stack_object();
ls-12418 [000] 85558.075372: funcgraph_exit: 2.323 us | }
ls-12418 [000] 85558.075372: funcgraph_exit: 8.411 us | }
ls-12418 [000] 85558.075373: funcgraph_exit: 9.195 us | }
...
实际测试代码如下：
[root@luoahong ~]# trace-cmd report|head -n 100
CPU 0 is empty
cpus=2
ls-10015 [001] 3232.717769: funcgraph_entry: 1.802 us | mutex_unlock();
ls-10015 [001] 3232.720548: funcgraph_entry: | do_sys_open() {
ls-10015 [001] 3232.720549: funcgraph_entry: | getname() {
ls-10015 [001] 3232.720549: funcgraph_entry: | getname_flags() {
ls-10015 [001] 3232.720549: funcgraph_entry: | kmem_cache_alloc() {
ls-10015 [001] 3232.720550: funcgraph_entry: | _cond_resched() {
ls-10015 [001] 3232.720550: funcgraph_entry: 0.206 us | rcu_all_qs();
ls-10015 [001] 3232.720550: funcgraph_exit: 0.724 us | }
ls-10015 [001] 3232.720550: funcgraph_entry: 0.169 us | should_failslab();
ls-10015 [001] 3232.720551: funcgraph_entry: 0.177 us | memcg_kmem_put_cache();
ls-10015 [001] 3232.720551: funcgraph_exit: 1.792 us | }
ls-10015 [001] 3232.720551: funcgraph_entry: | __check_object_size() {
ls-10015 [001] 3232.720552: funcgraph_entry: 0.167 us | check_stack_object();
ls-10015 [001] 3232.720552: funcgraph_entry: 0.207 us | __virt_addr_valid();
ls-10015 [001] 3232.720552: funcgraph_entry: 0.212 us | __check_heap_object();
ls-10015 [001] 3232.720553: funcgraph_exit: 1.286 us | }
ls-10015 [001] 3232.720553: funcgraph_exit: 3.744 us | }
ls-10015 [001] 3232.720553: funcgraph_exit: 4.134 us | }
你会发现，trace-cmd 的输出，跟上述 cat trace 的输出是类似的。
通过这个例子我们知道，当你想要了解某个内核函数的调用过程时，使用 ftrace ，就可以跟踪到它的执行过程。
所谓动态追踪，就是在系统或应用程序正常运行时，通过内核中提供的探针来动态追踪它们的行为，从而辅助排查出性能瓶颈。
而在 Linux 系统中，常见的动态追踪方法包括 ftrace、perf、eBPF 以及 SystemTap 等。当你已经定位了某个内核函数，但不清楚它的实现原理时，就可以用 ftrace 来跟踪它的执行过程
标签：col 移植 简单的 max bug call 工作原理 ber ftrace
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