perfetto是知名的Android系统性能分析平台。我们还可以用它去分析Linux系统和Chrome(需要装扩展)。本文我们只介绍如何安装的验证。
在上一篇文章《eBPF动手实践系列二:构建基于纯C语言的eBPF项目》中,我们初步实现了脱离内核源码进行纯C语言eBPF项目的构建。libbpf库在早期和内核源码结合的比较紧密,如今的libbpf库更加成熟,已经完全脱离内核源码独立发展。
本文主要用于演示基于 ebpf 技术来实现对于系统调用跟踪和特定条件过滤,实现基于 BCC[1] 的 Python 前端绑定,过程中对于代码的实现进行了详细的解释,可以作为学习 ebpf 技术解决实际问题的参考样例。
谢欢,大家可以叫我Jeff, 我目前就职于某国际知名linux发行版开源公司, 热衷于linux内核。我平时把linux内核源码当小说一样阅读学习,也一直把能给linux社区贡献更多有质量的代码而努力。
Linux 存在众多 tracing tools,比如 ftrace、perf,他们可用于内核的调试、提高内核的可观测性。众多的工具也意味着繁杂的概念,诸如 tracepoint、trace events、kprobe、eBPF 等,甚至让人搞不清楚他们到底是干什么的。本文尝试理清这些概念。
熟悉高通平台的童鞋可能会比较熟悉,高通有ramdump功能,当系统crash后通过warm reset重启来抓取ram中的数据,然后利用Trace32进行故障现场的查看来排查问题。这实际上用到的就是trace32的simulator功能,也就是仿真器功能,我们只需要获取到设备的内存快照来进行指令集的仿真,以此查看故障现场,而不用真实的连接目标板来实时调试。
计算机系统自下而上可分为:硬件、操作系统和应用程序,其中操作系统管理着各种计算机硬件,并控制和协调应用程序对硬件的分配与使用。
通过GDB等调试器,可以检查一个软件线程当前的函数调用关系(backtrace),也就是a调用b,b调用c,c调用d之类的。 当出现异常时,Linux kerenl会自动打印当前的函数调用关系(backtrace),为定位问题提供了不少信息。 在Linux应用程序中,也可以打印当前的函数调用关系(backtrace),GNU为此提供了backtrace ( )和backtrace_symbols( )。以前曾经测试过,发现没有生效,backtrace ( )返回0。 最近测试,发现backtrace ( )能返回大于0的数,说明工作正常。 另外,在编译器增加选项“-fno-omit-frame-pointer”,在连接器增加选项“-rdynamic”,可以打印出更多信息。
在 Linux 上遇到性能问题时,可使用 perfcollect 收集跟踪,以便收集有关出现性能问题时计算机上发生的状况的详细信息。
在Linux中,主要是通过fork的方式产生新的进程,我们都知道每个进程都在 内核对应一个PCB块,内核通过对PCB块的操作做到对进程的管理。在Linux内核中,PCB对应着的结构体就是task_struct,也就是所谓的进程描述符(process descriptor)。该数据结构中包含了程相关的所有信息,比如包含众多描述进程属性的字段,以及指向其他与进程相关的结构体的指针。因此,进程描述符内部是比较复杂的。这个结构体的声明位于include/linux/sched.h中。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
Perfetto是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库,本机Java堆分析,使用SQL分析跟踪的库以及基于Web的UI以可视化的系统性能分析。在Android上,Perfetto是下一代系统性能的分析工具,它取代了systrace。 仍完全支持SYSTRACE.
按照strace官网的描述, strace是一个可用于诊断、调试和教学的Linux用户空间跟踪器。我们用它来监控用户空间进程和内核的交互,比如系统调用、信号传递、进程状态变更等。
BCC是一个用于跟踪内核和操作程序的工具集,其软件包中包含了一些有用的工具和例子,它扩展了BPF(Berkeley Packet Filters),通常被称为eBPF , 在Linux3.15中首次引入,但大多数BCC的功能需要Libux4.1及以上版本。
上篇《honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列(1)——反馈驱动(Feedback-Driven)》讲到基于软件的代码覆盖率驱动fuzzing的方式,除了软件还有硬件方式,即基于Intel BTS (Branch Trace Store) 或Intel PT (Processor Tracing) 去计算代码覆盖率,同时要求Linux内核>=4.2,这种方式的最大好处是完全由硬件支配,无所谓软件是闭源还是开源。由于硬件环境受限,我也一直未使用过,有此条件的同学可以试下。
文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取: https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
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。
分析某些业务进程的 HTTPS 请求时,类似 tcpdump 和 Fiddler 等工具无法获得请求明文,不方便进行分析。本文探讨使用 BPF 解决 HTTPS 的可观测性问题。
FPS(帧率)是图像领域中的定义,是指画面每秒渲染帧数,FPS 一般在 0-60 之间,低于 30 时人眼能明显感觉到卡顿。页面交互过程中页面展示是否流畅,页面中的动画是否存在卡顿等,都需要通过 FPS 的统计指标作为页面性能的参考依据。
在 .NET Core 3.0 中,我们将引入一套工具,这些工具利用 .NET 运行时中的新功能,使诊断和解决性能问题变得更加容易。
前言:最近在探索 Node.js 调试和诊断方向的内容,因为 Node.js 提供的能力有时候可能无法解决问题,比如堆内存没有变化,但是 rss 一直上涨。所以需要深入一点去了解更多的排查问题方式。而这些方向往往都涉及到底层的东西,所以就自然需要去了解内核提供的一些技术,内核提供的能力,经过多年的发展,可谓是百花齐放,而且非常复杂。本文简单分享一下内核的静态追踪技术的实现。追踪,其实就是收集代码在执行时的一些信息,以便协助排查问题。
当中断被关闭(俗称关中断)了,CPU就不能响应其他的事件,如果这时有一个鼠标中断,要在下一次开中断时才能响应这个鼠标中断,这段延迟称为中断延迟。向current_tracer 文件写入 irqsoff字符串即可打开irqsoff来跟踪中断延迟。
1. 查看当前堆栈 1) 功能:在程序中加入代码,使可以在logcat中看到打印出的当前函数调用关系 2) 方法: new Exception(“print trace”).printStackTrace(); 2. MethodTracing 1) 功能:用于热点分析和性能优化,分析每个函数占用的CPU时间,调用次数,函数调用关系等 2) 方法: a) 在程序代码中加入追踪开关 import android.os.Debug; …… android.os.Debug.startMetho
p[:[GRP/]EVENT] PATH:OFFSET [FETCHARGS] : Set a uprobe r[:[GRP/]EVENT] PATH:OFFSET [FETCHARGS] : Set a return uprobe (uretprobe)
“eBPF 是我见过的 Linux 中最神奇的技术,没有之一,已成为 Linux 内核中顶级子模块,从 tcpdump 中用作网络包过滤的经典 cbpf,到成为通用 Linux 内核技术的 eBPF,已经完成华丽蜕变,为应用与神奇的内核打造了一座桥梁,在系统跟踪、观测、性能调优、安全和网络等领域发挥重要的角色。为 Service Mesh 打造了具备 API 感知和安全高效的容器网络方案 Cilium,其底层正是基于 eBPF 技术”
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 是 Linux 内核上的一个强大的网络和性能分析工具。它允许开发者在内核运行时动态加载、更新和运行用户定义的代码。
几乎所有编程接口都可见于:内核源代码的include/uapi/linux/bpf.h文件中
内核采用“插桩”的方法抓取log,“插桩”也称为Tracepoint,Tracepoint是Linux内核预先定义的静态探测点,它分布于内核的各个子系统中,每种Tracepoint有一个name、一个enable开关、一系列桩函数、注册桩函数的函数、卸载桩函数的函数。“桩函数”功能类似于printk,不过“桩函数”并不会把信息打印到console,而是输出到内核的ring buffer(环形缓冲区),缓冲区中的信息通过debugfs对用户呈现。每个tracepoint提供一个钩子来调用probe函数。一个tracepoint可以打开或关闭。打开时,probe函数关联到tracepoint;关闭时,probe函数不关联到tracepoint。tracepoint关闭时对kernel产生的影响很小,只是增加了极少的时间开销(一个分支条件判断),极小的空间开销(一条函数调用语句和几个数据结构)。只有挂载了钩子函数才会真正启用trace功能。这个钩子函数可以由开发者编写内核module来实现,并且需要在钩子函数中获取我们调试所需要的信息并导出到用户态,这样就可以获取内核运行时的信息了。当一个tracepoint打开时,用户提供的probe函数在每次这个tracepoint执行都会被调用。
SRS控制台是单机版的,能图形化显示SRS的状态,对刚刚入坑SRS的朋友很友好。它对接的是SRS的HTTP-API,便捷的系统对接。 解决什么问题 启动SRS后,如何知道SRS是否正常工作?对Linux老鸟来说很简单,通过命令行查看,比如下面这黑黢黢的玩意儿: homeMacOS:srs winlin$ ./objs/srs -c conf/srs.conf[2021-04-24 20:12:57.552][Trace] XCORE-SRS/4.0.90(Leo)[2021-04-24 20
在日常分析外部软件时,遇到的反调试/反注入防护已经越来越多,之前使用的基于 frida 的轻量级沙盒已经无法满足这类攻防水位的需要,因此需要有一种更加深入且通用的方式来对 APP 进行全面的监测和绕过。本文即为对这类方案的一些探索和实践。
参考:【RV1126】移植kaldi实时语音识别 https://blog.csdn.net/qq_28877125/article/details/130376397
我们可以使用BPF对Linux内核进行跟踪,收集我们想要的内核数据,从而对Linux中的程序进行分析和调试。与其它的跟踪技术相比,使用BPF的主要优点是几乎可以访问Linux内核和应用程序的任何信息,同时,BPF对系统性能影响很小,执行效率很高,而且开发人员不需要因为收集数据而修改程序。
最近需要支持国产的 UOS 系统,这个系统我采用了 Xamarin 加上 GTK 开发,而我的日志系统有一个功能是记录日志的时候传入当前的文件路径,此时 NuGet 包是在 Windows 下构建的,因此传入的路径是 Window 构建服务器路径。此时在 Linux 上尝试获取文件名就炸了
Ftrace是Linux进行代码级实践分析最有效的工具之一,比如我们进行一个系统调用,出来的时间过长,我们想知道时间花哪里去了,利用Ftrace就可以追踪到一级级的时间分布。
安装的是 devtoolset-7 和 devtoolset-8, 安装完成后全部文件在/opt/rh目录下:
PostgreSQL提供了功能来支持数据库服务器的动态追踪。这样就允许在代码中的特 定点上调用外部工具来追踪执行过程。
在Linux系统中作为一个普通线程是非常苦逼的。不仅NMI 、硬中断、软中断可以打断它,甚至其它普通线程也可以来打断干扰到它的运行。
内核维护着各种统计信息,被称为Counters,用于对事件进行计数。例如,接收的网络数据包数量,发出的磁盘I/O请求,执行的系统调用次数。常见的这类工具有:
在这篇文章中,我将迅速调研一种跟踪的 Go 程序的新方法:基于 Linux 4.x eBPF 实现动态跟踪。如果你去搜索 Go 和 BPF,你会发现使用 BPF 接口的 Go 语言接口(例如,gobpf)。这不是我所探索的东西:我将使用 BPF 工具实现 Go 应用程序的性能分析和调试。
最近在进行词典笔的离线解码器测试,遇到了各种内存泄漏以及崩溃问题,为了协助开发定位问题,用到了Valgrind和BreakPad工具,下面就简单介绍一下这两个小工具吧。
将 eBPF 程序附加到跟踪点以及内核和用户应用探针点的能力,使得应用程序和系统本身的运行时行为具有前所未有的可见性。通过赋予应用程序和系统两方面的检测能力,可以将两种视图结合起来,从而获得强大而独特的洞察力来排除系统性能问题。
strace会追踪程序运行时的整个生命周期, 输出每一个系统调用的名字、参数、返回值和执行所消耗的时间等,是高级运维和开发人员排查问题的杀手铜。https://www.cnblogs.com/fadewalk/p/10847068.html
Ringbuffer是trace32框架的一个基础,所有的trace原始数据都是通过Ring Buffer记录的,其主要有以下几个作用:
Ftrace设计作为一个内部的tracer提供给系统的开发者和设计者,帮助他们弄清kernel正在发生的行为,它能够调式分析延迟和性能问题。对于前一章节,我们学习了Ftrace发展到现在已经不仅仅是作为一个function tracer了,它实际上成为了一个通用的trace工具的框架
昨晚程序又出现buffer泄漏了,导致业务中断了,采集了一下基本的信息及手动生成vpp的core文件,就重启了程序。
作者简介:伟林,中年码农,从事过电信、手机、安全、芯片等行业,目前依旧从事Linux方向开发工作,个人爱好Linux相关知识分享。 0.背景 ftrace的功能非常强大,可以在系统的各个关键点上采集数据用以追踪系统的运行情况。既支持预设的静态插桩点(trace event),也支持每个函数的动态插桩(function tracer)。还可以利用动态插桩来测量函数的执行时间(function graph tracer)。关于ftrace的详细操作和原理分析可以参考Linux ftrace一文。 本文的主要目的
最近遇到 i2c 传输慢的问题,正常一笔 i2c 传输 52 bytes 应该在 1ms 内返回,但是偶尔出现 6 ~ 7ms 才返回,不满足要求,因此研究一下 ftrace 工具,分析 i2c 传输到底慢在哪里。怀疑:
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