使用 DTrace 和 SystemTap 检测CPython

使用 DTrace 和 SystemTap 检测CPython

作者

David Malcolm

作者

Łukasz Langa

DTrace和SystemTap是监控工具，它们都提供了一种检查计算机系统上的进程的方法。它们都使用特定领域的语言，允许用户编写脚本，其中：

进程监视的过滤器

从感兴趣的进程中收集数据

生成有关数据的报告

从Python 3.6开始，CPython可以使用嵌入式“标记”构建，也称为“探测器”，可以通过DTrace或SystemTap脚本观察，从而更容易监视系统上的CPython进程正在做什么。

CPython implementation detail: 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。更改CPython版本时，DTrace脚本可能会停止工作或无法正常工作而不会发出警告。

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，这可以通过：

$ yum install systemtap-sdt-devel

或者：

$ sudo apt-get install systemtap-sdt-dev

然后必须将CPython配置为``—with-dtrace``：

checking for --with-dtrace... yes

在macOS上，您可以通过在后台运行Python进程列出可用的DTrace探测器，并列出Python程序提供的所有探测器：

$ 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，您可以通过查看是否包含“.note.stapsdt”部分来验证构建的二进制文件中是否存在SystemTap静态标记。

$ readelf -S ./python | grep .note.stapsdt
[30] .note.stapsdt        NOTE         0000000000000000 00308d78

如果您已将Python构建为共享库（使用—enable-shared），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

足够现代的readelf命令可以打印元数据：

$ 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

上述元数据包含SystemTap的信息，描述如何修补策略性放置的机器代码指令以启用SystemTap脚本使用的跟踪钩子。

静态DTrace探针

下面的 DTrace 脚本示例可以用来显示一个 Python 脚本的调用/返回层次结构，只在调用名为 “start” 的函数内进行跟踪。换句话说，导入时的函数调用不会被列出。

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;
}

它可以这样调用:

$ sudo dtrace -q -s call_stack.d -c "python3.6 script.py"

输出结果会像这样:

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 集成的底层方法是直接使用静态标记。这需要你显式地说明包含它们的二进制文件。

例如，这个SystemTap脚本可以用来显示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);
}

它可以这样调用:

$ stap \
  show-call-hierarchy.stp \
  -c "./python test.py"

输出结果会像这样:

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

其中的列是：

脚本开始后经过的微秒数

可执行文件的名字

进程的PID

其余部分则表示脚本执行时的调用/返回层次结构。

对于 --enable-shared 构建的CPython来说，这些标记是包含在libpython共享库中的，探针的点状路径需要反映这一点。比如上面例子中的这一行：

probe process("python").mark("function__entry") {

应改为：

probe process("python").library("libpython3.6dm.so.1.0").mark("function__entry") {

（假设是 CPython 3.6 的调试构建）

可用的静态标记

function__entry(str filename, str funcname, int lineno)

这个标记表示一个Python函数的执行已经开始。它只对纯 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给跟踪脚本，必须使用 $arg1, $arg2, $arg3 访问：

$arg1 : (const char *) 文件名，使用 user_string($arg1) 访问

$arg2 : (const char *) 函数名，使用 user_string($arg2) 访问

$arg3 : int 行号

function__return(str filename, str funcname, int lineno)

这个标记与 function__entry() 相反，表示Python函数的执行已经结束 (通过 return 或者异常)。它只对纯Python (字节码) 函数触发。

参数和 function__entry() 相同

line(str filename, str funcname, int lineno)

这个标记表示一个 Python 行即将被执行。它相当于用 Python 分析器逐行追踪。它不会在C函数中触发。

参数和 function__entry() 相同

gc__start(int generation)

当Python解释器启动一个垃圾回收循环时被触发。 arg0 是要扫描的生成器，如 gc.collect()。

gc__done(long collected)

当Python解释器完成一个垃圾回收循环时被触发。arg0 是收集到的对象的数量。

import__find__load__start(str modulename)

在 importlib 试图查找并加载模块之前被触发。arg0 是模块名称。

3.7 新版功能.

import__find__load__done(str modulename, int found)

在 importlib 的 find_and_load 函数被调用后被触发。 arg0 是模块名称， arg1 表示模块是否成功加载。

3.7 新版功能.

audit(str event, void *tuple)

当 sys.audit() 或 PySys_Audit() 被调用时启动。 arg0 是事件名称的 C 字符串，arg1 是一个指向元组对象的 PyObject 指针。

3.8 新版功能.

SystemTap Tapsets

使用SystemTap集成的更高层次的方法是使用 “tapset” 。SystemTap 的等效库，它隐藏了静态标记的一些底层细节。

这里是一个基于 CPython 的非共享构建的 tapset 文件。

/*
   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
}

如果这个文件安装在 SystemTap 的 tapset 目录下（例如``/usr/share/systemtap/tapset`` ），那么这些额外的探测点就会变得可用。

python.function.entry(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)

这个探针点表示一个Python函数的执行已经开始。它只对纯Python （字节码）函数触发。

python.function.return(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)

这个探针点是 python.function.return 的反义操作，表示一个 Python 函数的执行已经结束（或是通过 return，或是通过异常）。它只会针对纯 Python（字节码）函数触发。

示例

这个SystemTap脚本使用上面的tapset来更清晰地实现上面给出的跟踪Python函数调用层次结构的例子，而不需要直接命名静态标记。

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);
}

下面的脚本使用上面的tapset提供了所有运行中的CPython代码的顶部视图，显示了整个系统中每一秒钟最频繁输入的前20个字节码帧。

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;
}