使用 DTrace 和 SystemTap 检测 CPython¶
- 作者:
David Malcolm
- 作者:
Łukasz Langa
DTrace 和 SystemTap 都是监控工具，它们都提供了一种检查计算机系统上进程正在执行的操作的方法。它们都使用特定领域的语言，允许用户编写脚本，这些脚本可以：
过滤要观察的进程
从感兴趣的进程收集数据
生成关于数据的报告
从 Python 3.6 开始，CPython 可以构建嵌入式“标记”，也称为“探针”，DTrace 或 SystemTap 脚本可以观察这些标记，从而更容易监控系统上 CPython 进程正在执行的操作。
CPython 实现细节： DTrace 标记是 CPython 解释器的实现细节。不保证 CPython 版本之间的探针兼容性。在更改 CPython 版本时，DTrace 脚本可能会停止工作或不正确地工作，且不会发出警告。
启用静态标记¶
macOS 内置了对 DTrace 的支持。在 Linux 上，为了使用 SystemTap 的嵌入式标记构建 CPython，必须安装 SystemTap 开发工具。
在 Linux 机器上，可以通过以下方式完成此操作：
$ yum install systemtap-sdt-devel
或
$ sudo apt-get install systemtap-sdt-dev
然后必须使用 --with-dtrace 选项配置 CPython
checking for --with-dtrace... yes
在 macOS 上，可以通过在后台运行 Python 进程并列出 Python 提供程序提供的所有探针来列出可用的 DTrace 探针
$ python3.6 -q &
$ sudo dtrace -l -P python$! # or: dtrace -l -m python3.6
ID PROVIDER MODULE FUNCTION NAME
29564 python18035 python3.6 _PyEval_EvalFrameDefault function-entry
29565 python18035 python3.6 dtrace_function_entry function-entry
29566 python18035 python3.6 _PyEval_EvalFrameDefault function-return
29567 python18035 python3.6 dtrace_function_return function-return
29568 python18035 python3.6 collect gc-done
29569 python18035 python3.6 collect gc-start
29570 python18035 python3.6 _PyEval_EvalFrameDefault line
29571 python18035 python3.6 maybe_dtrace_line line
在 Linux 上，可以通过查看构建的二进制文件是否包含“.note.stapsdt”部分来验证 SystemTap 静态标记是否存在。
$ readelf -S ./python | grep .note.stapsdt
[30] .note.stapsdt NOTE 0000000000000000 00308d78
如果已将 Python 构建为共享库（使用 --enable-shared 配置选项），则需要在共享库中查找。例如
$ readelf -S libpython3.3dm.so.1.0 | grep .note.stapsdt
[29] .note.stapsdt NOTE 0000000000000000 00365b68
足够新的 readelf 可以打印元数据
$ readelf -n ./python
Displaying notes found at file offset 0x00000254 with length 0x00000020:
Owner Data size Description
GNU 0x00000010 NT_GNU_ABI_TAG (ABI version tag)
OS: Linux, ABI: 2.6.32
Displaying notes found at file offset 0x00000274 with length 0x00000024:
Owner Data size Description
GNU 0x00000014 NT_GNU_BUILD_ID (unique build ID bitstring)
Build ID: df924a2b08a7e89f6e11251d4602022977af2670
Displaying notes found at file offset 0x002d6c30 with length 0x00000144:
Owner Data size Description
stapsdt 0x00000031 NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
Provider: python
Name: gc__start
Location: 0x00000000004371c3, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bf6
Arguments: -4@%ebx
stapsdt 0x00000030 NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
Provider: python
Name: gc__done
Location: 0x00000000004374e1, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bf8
Arguments: -8@%rax
stapsdt 0x00000045 NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
Provider: python
Name: function__entry
Location: 0x000000000053db6c, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6be8
Arguments: 8@%rbp 8@%r12 -4@%eax
stapsdt 0x00000046 NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
Provider: python
Name: function__return
Location: 0x000000000053dba8, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bea
Arguments: 8@%rbp 8@%r12 -4@%eax
上面的元数据包含 SystemTap 的信息，描述了它如何修补策略性放置的机器代码指令以启用 SystemTap 脚本使用的跟踪挂钩。
静态 DTrace 探针¶
以下 DTrace 脚本示例可用于显示 Python 脚本的调用/返回层次结构，仅在调用名为“start”的函数时进行跟踪。换句话说，不会列出导入时的函数调用
self int indent;
python$target:::function-entry
/copyinstr(arg1) == "start"/
{
self->trace = 1;
}
python$target:::function-entry
/self->trace/
{
printf("%d\t%*s:", timestamp, 15, probename);
printf("%*s", self->indent, "");
printf("%s:%s:%d\n", basename(copyinstr(arg0)), copyinstr(arg1), arg2);
self->indent++;
}
python$target:::function-return
/self->trace/
{
self->indent--;
printf("%d\t%*s:", timestamp, 15, probename);
printf("%*s", self->indent, "");
printf("%s:%s:%d\n", basename(copyinstr(arg0)), copyinstr(arg1), arg2);
}
python$target:::function-return
/copyinstr(arg1) == "start"/
{
self->trace = 0;
}
可以这样调用：
$ sudo dtrace -q -s call_stack.d -c "python3.6 script.py"
输出如下所示：
156641360502280 function-entry:call_stack.py:start:23
156641360518804 function-entry: call_stack.py:function_1:1
156641360532797 function-entry: call_stack.py:function_3:9
156641360546807 function-return: call_stack.py:function_3:10
156641360563367 function-return: call_stack.py:function_1:2
156641360578365 function-entry: call_stack.py:function_2:5
156641360591757 function-entry: call_stack.py:function_1:1
156641360605556 function-entry: call_stack.py:function_3:9
156641360617482 function-return: call_stack.py:function_3:10
156641360629814 function-return: call_stack.py:function_1:2
156641360642285 function-return: call_stack.py:function_2:6
156641360656770 function-entry: call_stack.py:function_3:9
156641360669707 function-return: call_stack.py:function_3:10
156641360687853 function-entry: call_stack.py:function_4:13
156641360700719 function-return: call_stack.py:function_4:14
156641360719640 function-entry: call_stack.py:function_5:18
156641360732567 function-return: call_stack.py:function_5:21
156641360747370 function-return:call_stack.py:start:28
静态 SystemTap 标记¶
使用 SystemTap 集成的低级方法是直接使用静态标记。这需要您显式声明包含它们的二进制文件。
例如，以下 SystemTap 脚本可用于显示 Python 脚本的调用/返回层次结构
probe process("python").mark("function__entry") {
filename = user_string($arg1);
funcname = user_string($arg2);
lineno = $arg3;
printf("%s => %s in %s:%d\\n",
thread_indent(1), funcname, filename, lineno);
}
probe process("python").mark("function__return") {
filename = user_string($arg1);
funcname = user_string($arg2);
lineno = $arg3;
printf("%s <= %s in %s:%d\\n",
thread_indent(-1), funcname, filename, lineno);
}
可以这样调用：
$ stap \
show-call-hierarchy.stp \
-c "./python test.py"
输出如下所示：
11408 python(8274): => __contains__ in Lib/_abcoll.py:362
11414 python(8274): => __getitem__ in Lib/os.py:425
11418 python(8274): => encode in Lib/os.py:490
11424 python(8274): <= encode in Lib/os.py:493
11428 python(8274): <= __getitem__ in Lib/os.py:426
11433 python(8274): <= __contains__ in Lib/_abcoll.py:366
其中列是：
自脚本启动以来的微秒时间
可执行文件的名称
进程的 PID
其余部分表示脚本执行时的调用/返回层次结构。
对于 CPython 的 --enable-shared 构建，标记包含在 libpython 共享库中，并且探针的点路径需要反映这一点。例如，上面示例中的这一行
probe process("python").mark("function__entry") {
应改为读取
probe process("python").library("libpython3.6dm.so.1.0").mark("function__entry") {
（假设 CPython 3.6 的 调试构建）
可用的静态标记¶
- function__entry(str filename, str funcname, int lineno)
此标记表示 Python 函数的执行已开始。它仅针对纯 Python（字节码）函数触发。
文件名、函数名和行号作为位置参数提供回跟踪脚本，必须使用
$arg1、$arg2、$arg3访问$arg1：(const char *)文件名，可使用user_string($arg1)访问$arg2：(const char *)函数名，可使用user_string($arg2)访问$arg3：int行号
- function__return(str filename, str funcname, int lineno)
此标记与
function__entry()相反，表示 Python 函数的执行已结束（通过return或异常）。它仅针对纯 Python（字节码）函数触发。参数与
function__entry()相同
- line(str filename, str funcname, int lineno)
此标记表示即将执行 Python 行。它等效于使用 Python 分析器进行逐行跟踪。它不会在 C 函数中触发。
参数与
function__entry()相同。
- gc__start(int generation)
当 Python 解释器启动垃圾回收周期时触发。
arg0是要扫描的世代，如gc.collect()。
- gc__done(long collected)
当 Python 解释器完成垃圾回收周期时触发。
arg0是收集的对象数。
- import__find__load__start(str modulename)
在
importlib尝试查找和加载模块之前触发。arg0是模块名称。在 3.7 版本中添加。
- import__find__load__done(str modulename, int found)
在调用
importlib的 find_and_load 函数后触发。arg0是模块名称，arg1表示模块是否成功加载。在 3.7 版本中添加。
- audit(str event, void *tuple)
当调用
sys.audit()或PySys_Audit()时触发。arg0是事件名称（作为 C 字符串），arg1是指向元组对象的PyObject指针。在 3.8 版本中添加。
SystemTap Tapset¶
使用 SystemTap 集成的高级方法是使用“tapset”：SystemTap 等效的库，它隐藏了静态标记的一些较低级别的详细信息。
这是一个 tapset 文件，基于 CPython 的非共享构建
/*
Provide a higher-level wrapping around the function__entry and
function__return markers:
\*/
probe python.function.entry = process("python").mark("function__entry")
{
filename = user_string($arg1);
funcname = user_string($arg2);
lineno = $arg3;
frameptr = $arg4
}
probe python.function.return = process("python").mark("function__return")
{
filename = user_string($arg1);
funcname = user_string($arg2);
lineno = $arg3;
frameptr = $arg4
}
如果此文件安装在 SystemTap 的 tapset 目录（例如 /usr/share/systemtap/tapset）中，则这些额外的探针点将变为可用
- python.function.entry(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)
此探针点表示 Python 函数的执行已开始。它仅针对纯 Python（字节码）函数触发。
- python.function.return(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)
此探针点与
python.function.return相反，表示 Python 函数的执行已结束（通过return或异常）。它仅针对纯 Python（字节码）函数触发。
示例¶
此 SystemTap 脚本使用上面的 tapset 更清晰地实现上面给出的跟踪 Python 函数调用层次结构的示例，而无需直接命名静态标记
probe python.function.entry
{
printf("%s => %s in %s:%d\n",
thread_indent(1), funcname, filename, lineno);
}
probe python.function.return
{
printf("%s <= %s in %s:%d\n",
thread_indent(-1), funcname, filename, lineno);
}
以下脚本使用上面的 tapset 提供所有正在运行的 CPython 代码的类似 top 的视图，显示每秒钟在整个系统中最多进入的 20 个最频繁的字节码帧
global fn_calls;
probe python.function.entry
{
fn_calls[pid(), filename, funcname, lineno] += 1;
}
probe timer.ms(1000) {
printf("\033[2J\033[1;1H") /* clear screen \*/
printf("%6s %80s %6s %30s %6s\n",
"PID", "FILENAME", "LINE", "FUNCTION", "CALLS")
foreach ([pid, filename, funcname, lineno] in fn_calls- limit 20) {
printf("%6d %80s %6d %30s %6d\n",
pid, filename, lineno, funcname,
fn_calls[pid, filename, funcname, lineno]);
}
delete fn_calls;
}