207. eBFP

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如题所示

简介

  • 基于寄存器的虚拟机，使用自定义的 64 位 RISC 指令集，能够在 Linux 内核内运行即时本地编译的 “BPF 程序”，并能访问内核功能和内存的一个子集
  • 基于内核的虚拟机（KVM），是一个模块，目的是使 Linux 能够作为其他虚拟机的管理程序
  • JIT(Just In Time)的中文意思是 即时编译,主要为了解决虚拟机运行中间码时效率不高的问题

安装

  1. Linux 内核：由于eBPF是内核技术，因此您需要具备较新版本的Linux内核（建议至少在 5.15 以上），以支持eBPF功能。建议使用最新的 Ubuntu 版本（例如 Ubuntu 23.10）以获得最佳的学习体验，较旧的内核 eBPF 功能支持可能相对不全。
  2. LLVM 和 Clang：这些工具用于编译eBPF程序。

eBPF程序开发流程

  1. 使用 C 语言开发一个 eBPF 程序；
  2. 借助 LLVM 把 eBPF 程序编译成 BPF 字节码；
  3. 通过 bpf 系统调用，把 BPF 字节码提交给内核；
  4. 内核验证并运行 BPF 字节码，并把相应的状态保存到 BPF 映射中；
  5. 用户程序通过 BPF 映射查询 BPF 字节码的运行状态。

两种一般eBPF程序的开发方式

  1. BCC 全称为 BPF Compiler Collection, (python 库) 包含了完整的编写、编译、和加载 BPF 程序的工具链，以及用于调试和诊断性能问题的工具
  2. 可以在 BCC 上使用 Python、Lua 等高级语言进行编程。
  3. 只需要使用 C 来设计内核中的 BPF 程序，其余包括编译、解析、加载等工作在内，均可由 BCC 完成。
  4. BCC通常用在开发复杂的eBPF程序中，其内置的各种小工具也是目前应用最为广泛的eBPF小程序。不过，BCC也不是完美的，它依赖于LLVM和内核头文件才可以动态编译和加载eBPF程序。

BCC工具包

性能优化

出现卡顿等问题

  1. 网络
  2. 性能

难点

  • 如何找到性能瓶颈, 即如何找到问题

流程

  1. 获取数据
  2. 处理数据: 可视化
  3. 根据数据优化

优化工具

  1. 封装: 加一层

  2. 自动化工程

    处理重复低效的动作: 集成成一条命令

优化思想

  1. 调度管理

    处理函数间的同步关系, 即依赖关系: a的输出为b的输入

  2. 优化函数

    找到最忙的函数, 即性能决定性函数, 优化它

    函数调用栈->函数的调用流程

    找到关键分支并搞懂, 然后解决问题, 其他的分支等遇到后再具体分析

  3. 优化核

    充分利用未利用核资源

    注意采样频率, 频率越低, 则精度越差, 从而可能导致误判

  4. 冗余调用

  5. 函数耗时

    1. 太高: 优化, 因为收益较高
    2. 太低: 优化, 想一下是否有存在的意义

  6. cache

    1. cache

  7. 选择好工具

  • 应用

    • 软件源码
    • 编译器

  • 系统

    • 运行时环境
    • 功能库

  • 架构

    • 操作系统
    • 指令集 流水先/缓存

  • 工艺

    • cpu

关于工具

  1. 开源工具

    对诉求难以响应

  2. 查找工具

    如何快速找到合适的工具, 以及如何快速了解工具的功能, 从而判定是否符合自己的需求

    • 请教大佬, 看有没有合适的, 和问了解知识的人, 从而了解工具的核心功能
    • 华为知识库

    系统学习方法

    • 经验
    • 思维导图, 脉络, 逻辑, 软能力, 结构化思维方式, 头脑风暴
    • 梯子型->纵深->拓展

    思维方法

    • 在解决问题中学习到了什么方法

    • 搜->看论文->看有没有一样的和类似的->如果没有, 就问导致

    • 问题转换->大->小: 抽象能力, 分解转换

    • 定制

能力

  1. 项目要求低

  2. 学习新知识新业务的能力

    基础理论知识