bcc开发脚本有两种方式，一种是基于python接口，另一种是基于ruby接口，我们看的是基于python接口的。
本篇的前置条件是系统中已经安装好了bcc。
1.
Hello world
输入代码如下：
#!/usr/bin/env python
from bcc import BPF
BPF(text='int kprobe__sys_clone(void *ctx) { bpf_trace_printk("Hello, World!\\n"); return 0; }').trace_print()
执行后只要有进程执行就会输出Hello,World!字符串。
主要代码其实就是一句
BPF(text='int kprobe__sys_clone(void *ctx) { bpf_trace_printk("Hello, World!\\n"); return 0; }').trace_print()
如果是x64系统上4.17 内核版本，,可能需要将kprobe__sys_clone 替换成kprobe____x64_sys_clone。
我们看下语法：
text=’’表示定义了一个BPF内联程序，程序用C实现。
kprobe__sys_clone是通过kprobes的内核动态跟踪，如果代码中以kprobe__ 开始，后面紧接着的是需要跟踪的内核函数例如sys_clone()
void *ctx，可以有参数
bpf_trace_printk()是一个内核的printf函数。不过参数有限最多３个，只能输出字符串，全局共享输出冲突，最好使用BPF_PERF_OUTPUT()
return 0，最后返回０.
.trace_print()是bcc的程序，读取trace_pipe中数据并输出。
这个就是使用python接口实现bcc工具的最简单程序。
可以将kprobe__sys_open改成其他的系统调用例如：kprobe__sys_sync、kprobe__sys_close等等，你想监控的系统调用。是不是很方便？
2.
trace_fields()
使用trace_fields可以格式化输出，其结果来自bpf_trace_printk()函数输出，示例代码如下：
#!/usr/bin/env python
from bcc import BPF
# define BPF program
prog = """
int hello(void *ctx) {
bpf_trace_printk("Hello, World!\\n");
return 0;
}
"""
# load BPF program
b = BPF(text=prog)
b.attach_kprobe(event=b.get_syscall_fnname("clone"), fn_name="hello")
# header
print("%-18s %-16s %-6s %s" % ("TIME(s)", "COMM", "PID", "MESSAGE"))
# format output
while 1:
try:
(task, pid, cpu, flags, ts, msg) = b.trace_fields()
except ValueError:
continue
print("%-18.9f %-16s %-6d %s" % (ts, task, pid, msg))
同hello world示例相似，不过此处将C代码prog定义为变量，其中有函数hello()，变量方式在有字符串参数的时候很有用。
本篇中使用attach_kprobe来创建sys_clone的kprobe，当触发时候运行hello程序。可以调用多次attach_kprobe来附加Ｃ程序给多个内核函数。
最后通过trace_fields来返回来自trace_pipe的一组域。当然trace_print适合调试，真正的工具应该使用BPF_PERF_OUTPUT()。
3.
磁盘处理
跟踪磁盘需要相关内核函数，所以对磁盘处理内核函数要有了解，不然无法定义去跟踪那个函数。源码如下，定义了Ｃ函数trace_start、trace_complete,分别附加到内核函数blk_start_request和blk_complete_request。注意的是，blk_start_requst中的函数就是所追踪函数的参数。参数是request结构体指针，用该指针作为hash表的健，可以有效保证唯一性，此外还有进程ID。
#!/usr/bin/python
from __future__ import print_function
from bcc import BPF
REQ_WRITE = 1 # from include/linux/blk_types.h
# load BPF program
b = BPF(text="""
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/blkdev.h>
BPF_HASH(start, struct request *);
void trace_start(struct pt_regs *ctx, struct request *req) {
// stash start timestamp by request ptr
u64 ts = bpf_ktime_get_ns();
start.update(&req, &ts);
}
void trace_completion(struct pt_regs *ctx, struct request *req) {
u64 *tsp, delta;
tsp = start.lookup(&req);
if (tsp != 0) {
delta = bpf_ktime_get_ns() - *tsp;
bpf_trace_printk("%d %x %d\\n", req->__data_len,
req->cmd_flags, delta / 1000);
start.delete(&req);
}
}
""")
b.attach_kprobe(event="blk_start_request", fn_name="trace_start")
b.attach_kprobe(event="blk_mq_start_request", fn_name="trace_start")
b.attach_kprobe(event="blk_account_io_completion", fn_name="trace_completion")
# header
print("%-18s %-2s %-7s %8s" % ("TIME(s)", "T", "BYTES", "LAT(ms)"))
# format output
while 1:
(task, pid, cpu, flags, ts, msg) = b.trace_fields()
(bytes_s, bflags_s, us_s) = msg.split()
if int(bflags_s, 16) & REQ_WRITE:
type_s = "W"
elif bytes_s == "0": # see blk_fill_rwbs() for logic
type_s = "M"
else:
type_s = "R"
ms = float(int(us_s, 10)) / 1000
print("%-18.9f %-2s %-7s %8.2f" % (ts, type_s, bytes_s, ms))
可以执行每个请求的处理时间。
4.
直方图
直方图实现示例如下，结束后会将IO请求的大小画成直方图：
#!/usr/bin/python
from bcc import BPF
from time import sleep
# load BPF program
b = BPF(text="""
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/blkdev.h>
BPF_HISTOGRAM(dist);
int kprobe__blk_account_io_completion(struct pt_regs *ctx, struct request *req)
{
dist.increment(bpf_log2l(req->__data_len / 1024));
return 0;
}
""")
# header
print("Tracing... Hit Ctrl-C to end.")
# trace until Ctrl-C
try:
sleep(99999999)
except KeyboardInterrupt:
print
# output
b["dist"].print_log2_hist("kbytes")
其中，BPF_HISTOGRAM(dist)定义BPF 直方图映射对象，名字叫做dist。
dist.increment()函数会增加直方图中各个值，值由参数指定。
bpf_log2l()将值变成log-2模式。
print_log2_hist(“kbytes”)打印dist直方图，列单位为kbytes。内核到用户层只传输直方图变量数量，保证高效。
5.
TRACEPOINT
tracepoint比较稳定，如果可以都建议来替代kprobes。可以使用perf list来列出可用的tracepoints。将BPF程序附加到tracepoints需要内核版本大于4.7。
TRACEPOINT_PROBE(random,urandom_read)是内核的tracepoint random:urandom_read。其格式位于
/sys/kernel/debug/tracing/events/random/urandom_read/format
跟踪随机读源码：
#!/usr/bin/python
from __future__ import print_function
from bcc import BPF
# load BPF program
b = BPF(text="""
TRACEPOINT_PROBE(random, urandom_read) {
// args is from /sys/kernel/debug/tracing/events/random/urandom_read/format
bpf_trace_printk("%d\\n", args->got_bits);
return 0;
}
""")
# header
print("%-18s %-16s %-6s %s" % ("TIME(s)", "COMM", "PID", "GOTBITS"))
# format output
while 1:
try:
(task, pid, cpu, flags, ts, msg) = b.trace_fields()
except ValueError:
continue
print("%-18.9f %-16s %-6d %s" % (ts, task, pid, msg))
6.
跟踪用户层函数
跟踪用户层函数使用uprobe，对应的bpf函数是attach_uprobe。
例如：b.attach_uprobe(name="c", sym="strlen", fn_name="count")
附加到C库，函数为strlen,对应的处理函数为count。
#!/usr/bin/python
from __future__ import print_function
from bcc import BPF
from time import sleep
# load BPF program
b = BPF(text="""
#include <uapi/linux/ptrace.h>
struct key_t {
char c[80];
};
BPF_HASH(counts, struct key_t);
int count(struct pt_regs *ctx) {
if (!PT_REGS_PARM1(ctx))
return 0;
struct key_t key = {};
u64 zero = 0, *val;
bpf_probe_read(&key.c, sizeof(key.c), (void *)PT_REGS_PARM1(ctx));
val = counts.lookup_or_init(&key, &zero);
(*val)++;
return 0;
};
""")
b.attach_uprobe(name="c", sym="strlen", fn_name="count")
# header
print("Tracing strlen()... Hit Ctrl-C to end.")
# sleep until Ctrl-C
try:
sleep(99999999)
except KeyboardInterrupt:
pass
# print output
print("%10s %s" % ("COUNT", "STRING"))
counts = b.get_table("counts")
for k, v in sorted(counts.items(), key=lambda counts: counts[1].value):
print("%10d \"%s\"" % (v.value, k.c.encode('string-escape')))
7.
使用USDT
USDT在python中有支持。
USDT(pid=int(pid))初始化指定进程的USDT.
u.enable_probe(probe="http__server__request", fn_name="do_trace")
绑定BPF的C函数到http__server__request的USDT probe。
BPF(text=bpf_text, usdt_contexts=[u])
传递USDT对象到BPF中。
8.
相关bpf接口函数
bpf_ktime_get_ns()返回纳秒时间。
BPF_HASH(last)创建BPF映射对象，叫做last。如果没有指定任何参数，所以健值都是无符号64位。
bpf_trace_print输出字符串，类似printf ,在调试中使用个，工具中使用BPF_PERF_OUTPUT().
bpf_get_current_pid_tgid()函数获得pid进程,其中低32位是进程ID,高32位是组id。
BPF_PERF_OUTPUT(events)命名输出频道名字为events.
bpf_get_current_common()函数用当前进程名字填充第一个参数地址。
events.perf_submit()通过ring buffer将事件提交到用户层。
9.
参考：
https://github.com/iovisor/bcc/blob/master/docs/reference_guide.md
bcc Python Developer Tutorial
