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。
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）。
一、 动态追踪
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。
1. 动态追踪的事件源
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
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。
- 跟踪点（tracepoints），实际上就是在源码中插入的一些带有控制条件的探测点，这些探测点允许事后再添加处理函数。比如在内核中，最常见的静态跟踪方法就是 printk，即输出日志。Linux 内核定义了大量的跟踪点，可以通过内核编译选项，来开启或者关闭。
- USDT 探针，全称是用户级静态定义跟踪，需要在源码中插入 DTRACE_PROBE() 代码，并编译到应用程序中。不过，也有很多应用程序内置了 USDT 探针，比如MySQL、PostgreSQL 等。
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。
- kprobes 用来跟踪内核态的函数，包括用于函数调用的 kprobe 和用于函数返回的kretprobe。
- uprobes 用来跟踪用户态的函数，包括用于函数调用的 uprobe 和用于函数返回的uretprobe。
- 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。
2. 动态追踪机制
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。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。
二、 ftrace
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/debugftrace 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，函数就是内核中的函数名。而事件，则是内核源码中预先定义的跟踪点。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 | }
...在最后得到的输出中：
- 第一列表示运行的 CPU；
- 第二列是任务名称和进程 PID；
- 第三列是函数执行延迟；
- 最后一列，则是函数调用关系图，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 | }
...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。
三、 perf
我们前面使用 perf record/top 时，都是先对事件进行采样，然后再根据采样数，评估各个函数的调用频率。实际上，perf 的功能远不止于此。比如，perf 可以用来分析 CPU cache、CPU 迁移、分支预测、指令周期等各种硬件事件，也可以只对感兴趣的事件进行动态追踪。
案例1，跟踪内核函数 do_sys_open
接下来，我们还是以内核函数 do_sys_open，以及用户空间函数 readline 为例，看一看perf 动态追踪的使用方法。可以通过 perf list ，查询所有支持的事件：
perf list然后，在 perf 的各个子命令中添加 --event 选项，设置追踪感兴趣的事件。如果这些预定义的事件不满足实际需要，你还可以使用 perf probe 来动态添加。而且，除了追踪内核事件外，perf 还可以用来跟踪用户空间的函数。
我们先来看第一个 perf 示例，内核函数 do_sys_open 的例子。你可以执行 perf probe命令，添加 do_sys_open 探针
$ perf probe --add do_sys_open
Added new event:
probe:do_sys_open (on do_sys_open)
You can now use it in all perf tools, such as:
perf record -e probe:do_sys_open -aR sleep 1探针添加成功后，就可以在所有的 perf 子命令中使用。比如，下面就是一个 perf record 的示例，执行它就可以对 10s 内的 do_sys_open 进行采样：
$ perf record -e probe:do_sys_open -aR sleep 10
[ perf record: Woken up 1 times to write data ]
[ perf record: Captured and wrote 0.148 MB perf.data (19 samples) ]而采样成功后，就可以执行 perf script ，来查看采样结果了：
perf script
perf 12886 [000] 89565.879875: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290)
sleep 12889 [000] 89565.880362: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290)
sleep 12889 [000] 89565.880382: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290)
sleep 12889 [000] 89565.880635: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290)
sleep 12889 [000] 89565.880669: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290)输出中，同样也列出了调用 do_sys_open 的任务名称、进程 PID 以及运行的 CPU 等信息。不过，对于 open 系统调用来说，只知道它被调用了并不够，我们需要知道的是，进程到底在打开哪些文件。所以，实际应用中，我们还希望追踪时能显示这些函数的参数。
对于内核函数来说，你当然可以去查看内核源码，找出它的所有参数。不过还有更简单的方法，那就是直接从调试符号表中查询。执行下面的命令，你就可以知道 do_sys_open 的所有参数：
$ perf probe -V do_sys_open
Available variables at do_sys_open
@<do_sys_open+0>
char* filename
int dfd
int flags
struct open_flags op
umode_t mode从这儿可以看出，我们关心的文件路径，就是第一个字符指针参数（也就是字符串），参数名称为 filename。如果这个命令执行失败，就说明调试符号表还没有安装。那么，你可以执行下面的命令，安装调试信息后重试：
# Ubuntu
$ apt-get install linux-image-`uname -r`-dbgsym
# CentOS
$ yum --enablerepo=base-debuginfo install -y kernel-debuginfo-$(uname -r)找出参数名称和类型后，就可以把参数加到探针中了。不过由于我们已经添加过同名探针，所以在这次添加前，需要先把旧探针给删掉：
# 先删除旧的探针
perf probe --del probe:do_sys_open
# 添加带参数的探针
$ perf probe --add 'do_sys_open filename:string'
Added new event:
probe:do_sys_open (on do_sys_open with filename:string)
You can now use it in all perf tools, such as:
perf record -e probe:do_sys_open -aR sleep 1新的探针添加后，重新执行 record 和 script 子命令，采样并查看记录：
# 重新采样记录
$ perf record -e probe:do_sys_open -aR ls
# 查看结果
$ perf script
perf 13593 [000] 91846.053622: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290) filename_string="/proc/13596/status"
ls 13596 [000] 91846.053995: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290) filename_string="/etc/ld.so.cache"
ls 13596 [000] 91846.054011: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290) filename_string="/lib/x86_64-linux-gnu/libselinux.so.1"
ls 13596 [000] 91846.054066: probe:do_sys_open: (ffffffffa807b290) filename_string="/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6”
...
# 使用完成后不要忘记删除探针
$ perf probe --del probe:do_sys_open现在，你就可以看到每次调用 open 时打开的文件了。不过，这个结果是不是看着很熟悉呢？其实，在我们使用 strace 跟踪进程的系统调用时，也经常会看到这些动态库的影子。比如，使用 strace 跟踪 ls 时，你可以得到下面的结果：
$ strace ls
...
access("/etc/ld.so.nohwcap", F_OK) = -1 ENOENT (No such file or directory)
access("/etc/ld.so.preload", R_OK) = -1 ENOENT (No such file or directory)
openat(AT_FDCWD, "/etc/ld.so.cache", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3
...
access("/etc/ld.so.nohwcap", F_OK) = -1 ENOENT (No such file or directory)
openat(AT_FDCWD, "/lib/x86_64-linux-gnu/libselinux.so.1", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3
...你估计在想，既然 strace 也能得到类似结果，本身又容易操作，为什么我们还要用 perf呢？实际上，很多人只看到了 strace 简单易用的好处，却忽略了它对进程性能带来的影响。从原理上来说，strace 基于系统调用 ptrace 实现，这就带来了两个问题：
- 由于 ptrace 是系统调用，就需要在内核态和用户态切换。当事件数量比较多时，繁忙的切换必然会影响原有服务的性能；
- ptrace 需要借助 SIGSTOP 信号挂起目标进程。这种信号控制和进程挂起，会影响目标进程的行为。
所以，在性能敏感的应用（比如数据库）中，我并不推荐你用 strace （或者其他基于ptrace 的性能工具）去排查和调试。在 strace 的启发下，结合内核中的 utrace 机制， perf 也提供了一个 trace 子命令，是取代 strace 的首选工具。相对于 ptrace 机制来说，perf trace 基于内核事件，自然要比进程跟踪的性能好很多。
perf trace 的使用方法如下所示，跟 strace 其实很像：
$ perf trace ls
? ( ): ls/14234 ... [continued]: execve()) = 0
0.177 ( 0.013 ms): ls/14234 brk( ) = 0x555d96be7000
0.224 ( 0.014 ms): ls/14234 access(filename: 0xad98082 ) = -1 ENOENT No such file or directory
0.248 ( 0.009 ms): ls/14234 access(filename: 0xad9add0, mode: R ) = -1 ENOENT No such file or directory
0.267 ( 0.012 ms): ls/14234 openat(dfd: CWD, filename: 0xad98428, flags: CLOEXEC ) = 3
0.288 ( 0.009 ms): ls/14234 fstat(fd: 3</usr/lib/locale/C.UTF-8/LC_NAME>, statbuf: 0x7ffd2015f230 ) = 0
0.305 ( 0.011 ms): ls/14234 mmap(len: 45560, prot: READ, flags: PRIVATE, fd: 3 ) = 0x7efe0af92000
0.324 Dockerfile test.sh
( 0.008 ms): ls/14234 close(fd: 3</usr/lib/locale/C.UTF-8/LC_NAME> ) = 0
...不过，perf trace 还可以进行系统级的系统调用跟踪（即跟踪所有进程），而 strace 只能跟踪特定的进程。
案例2，跟踪库函数 readline
第二个 perf 的例子是用户空间的库函数。以 bash 调用的库函数 readline 为例，使用类似的方法，可以跟踪库函数的调用（基于 uprobes）。readline 的作用，是从终端中读取用户输入，并把这些数据返回调用方。所以，跟 open系统调用不同的是，我们更关注 readline 的调用结果。
我们执行下面的命令，通过 -x 指定 bash 二进制文件的路径，就可以动态跟踪库函数。这其实就是跟踪了所有用户在 bash 中执行的命令
# 为/bin/bash添加readline探针
$ perf probe -x /bin/bash 'readline%return +0($retval):string’
# 采样记录
$ perf record -e probe_bash:readline__return -aR sleep 5
# 查看结果
$ perf script
bash 13348 [000] 93939.142576: probe_bash:readline__return: (5626ffac1610 <- 5626ffa46739) arg1="ls"
# 跟踪完成后删除探针
$ perf probe --del probe_bash:readline__return当然，如果你不确定探针格式，也可以通过下面的命令，查询所有支持的函数和函数参数：
# 查询所有的函数
$ perf probe -x /bin/bash —funcs
# 查询函数的参数
$ perf probe -x /bin/bash -V readline
Available variables at readline
@<readline+0>
char* prompt跟内核函数类似，如果你想要查看普通应用的函数名称和参数，那么在应用程序的二进制文件中，同样需要包含调试信息。
四、 eBPF 和 BCC
ftrace 和 perf 的功能已经比较丰富了，不过，它们有一个共同的缺陷，那就是不够灵活，没法像 DTrace 那样通过脚本自由扩展。eBPF 就是 Linux 版的 DTrace，可以通过 C 语言自由扩展（这些扩展通过 LLVM 转换为 BPF 字节码后，加载到内核中执行）。下面这张图，就表示了 eBPF 追踪的工作原理：
从图中你可以看到，eBPF 的执行需要三步：
- 从用户跟踪程序生成 BPF 字节码；
- 加载到内核中运行；
- 向用户空间输出结果。
所以，从使用上来说，eBPF 要比我们前面看到的 ftrace 和 perf 都更复杂。实际上，在 eBPF 执行过程中，编译、加载还有 maps 等操作，对所有的跟踪程序来说都是通用的。把这些过程通过 Python 抽象起来，也就诞生了 BCC（BPF Compiler
Collection）。
BCC 把 eBPF 中的各种事件源（比如 kprobe、uprobe、tracepoint 等）和数据操作（称为 Maps），也都转换成了 Python 接口（也支持 lua）。这样，使用 BCC 进行动态追踪时，编写简单的脚本就可以了。不过要注意，因为需要跟内核中的数据结构交互，真正核心的事件处理逻辑，还是需要我们用 C 语言来编写。
BCC安装方法如下：
# Ubuntu
sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 4052245BD4284CDD
echo "deb https://repo.iovisor.org/apt/$(lsb_release -cs) $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/iovisor.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install bcc-tools libbcc-examples linux-headers-$(uname -r)
# REHL 7.6
yum install bcc-tools安装后，BCC 会把所有示例（包括 Python 和 lua），放到 /usr/share/bcc/examples 目录中：
$ ls /usr/share/bcc/examples
hello_world.py lua networking tracing接下来，还是以 do_sys_open 为例，我们一起来看看，如何用 eBPF 和 BCC 实现同样的动态跟踪。通常，我们可以把 BCC 应用拆分为下面这四个步骤。
第一，跟所有的 Python 模块使用方法一样，在使用之前，先导入要用到的模块：
from bcc import BPF第二，需要定义事件以及处理事件的函数。这个函数需要用 C 语言来编写，作用是初始化刚才导入的 BPF 对象。这些用 C 语言编写的处理函数，要以字符串的形式送到 BPF 模块中处理：
# define BPF program (""" is used for multi-line string).
# '#' indicates comments for python, while '//' indicates comments for C.
prog = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <uapi/linux/limits.h>
#include <linux/sched.h>
// define output data structure in C
struct data_t {
u32 pid;
u64 ts;
char comm[TASK_COMM_LEN];
char fname[NAME_MAX];
};
BPF_PERF_OUTPUT(events);
// define the handler for do_sys_open.
// ctx is required, while other params depends on traced function.
int hello(struct pt_regs *ctx, int dfd, const char __user *filename, int flags){
struct data_t data = {};
data.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
data.ts = bpf_ktime_get_ns();
if (bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm)) == 0) {
bpf_probe_read(&data.fname, sizeof(data.fname), (void *)filename);
}
events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
return 0;
}
"""
# load BPF program
b = BPF(text=prog)
# attach the kprobe for do_sys_open, and set handler to hello
b.attach_kprobe(event="do_sys_open", fn_name="hello")第三步，是定义一个输出函数，并把输出函数跟 BPF 事件绑定：
# process event
start = 0
def print_event(cpu, data, size):
global start
# event’s type is data_t
event = b["events"].event(data)
if start == 0:
start = event.ts
time_s = (float(event.ts - start)) / 1000000000
print("%-18.9f %-16s %-6d %-16s" % (time_s, event.comm, event.pid, event.fname))
# loop with callback to print_event
b["events"].open_perf_buffer(print_event)最后一步，就是执行事件循环，开始追踪 do_sys_open 的调用：
# print header
print("%-18s %-16s %-6s %-16s" % ("TIME(s)", "COMM", "PID", "FILE”))
# start the event polling loop
while 1:
try:
b.perf_buffer_poll()
except KeyboardInterrupt:
exit()把上面几个步骤的代码保存到 trace-open.py 中，然后就可以用 Python 来运行了。如果一切正常，你可以看到如下输出：
$ python trace-open.py
TIME(s) COMM PID FILE
0.000000000 irqbalance 1073 /proc/interrupts
0.000175401 irqbalance 1073 /proc/stat
0.000258802 irqbalance 1073 /proc/irq/9/smp_affinity
0.000290102 irqbalance 1073 /proc/irq/0/smp_affinity从输出中，你可以看到 irqbalance 进程（你的环境中可能还会有其他进程）正在打开很多文件，而 irqbalance 依赖这些文件中读取的内容，来执行中断负载均衡。
通过这个简单的示例，你也可以发现，eBPF 和 BCC 的使用，其实比 ftrace 和 perf 有更高的门槛。想用 BCC 开发自己的动态跟踪程序，至少要熟悉 C 语言、Python 语言、被跟踪事件或函数的特征（比如内核函数的参数和返回格式）以及 eBPF 提供的各种数据操作方法。不过，因为强大的灵活性，虽然 eBPF 在使用上有一定的门槛，却也无法阻止它成为目前最热门、最受关注的动态追踪技术。
当然，BCC 软件包也内置了很多已经开发好的实用工具，默认安装到/usr/share/bcc/tools/ 目录中，使用场景如下图所示
这些工具，一般都可以直接拿来用。而在编写其他的动态追踪脚本时，它们也是最好的参考资料。不过，有一点需要你特别注意，很多 eBPF 的新特性，都需要比较新的内核版本（如下图所示）。如果某些工具无法运行，很可能就是因为使用了当前内核不支持的特性。
五、 SystemTap 和 sysdig
SystemTap 也是一种可以通过脚本进行自由扩展的动态追踪技术。在 eBPF 出现之前，SystemTap 是 Linux 系统中功能最接近 DTrace 的动态追踪机制。不过要注意，SystemTap 在很长时间以来都游离于内核之外。所以，从稳定性上来说，SystemTap 只在 RHEL 系统中好用，在其他系统中则容易出现各种异常问题。当然，反过来说，支持 3.x 等旧版本的内核，也是 SystemTap 相对于 eBPF的一个巨大优势。
sysdig 则是随着容器技术的普及而诞生的，主要用于容器的动态追踪。sysdig 汇集了一些列性能工具的优势，可以说是集百家之所长。我习惯用这个公式来表示 sysdig 的特点：sysdig = strace + tcpdump + htop + iftop + lsof + docker inspect。而在最新的版本中（内核版本 >= 4.14），sysdig 还可以通过 eBPF 来进行扩展，所以，也可以用来追踪内核中的各种函数和事件。
六、 如何选择追踪工具
到这里，你可能又觉得头大了，这么多动态追踪工具，在实际场景中到底该怎么选择呢？还是那句话，具体性能工具的选择，就要从具体的工作原理来入手。在这里，我也总结了几个常见的动态追踪使用场景，并且分别推荐了适合的工具。
