使用 DTrace 和 SystemTap 检测CPython
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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 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。 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

之后 CPython 必须 "配置 --with-dtrace 选项":

   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

如果你将 Python 编译为共享库（使用 "--enable-shared" 配置选项），那么
你需要改为在共享库内部查看。 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 信息，它描述了如何修补策略性放置的机器码指令
以启用 SystemTap 脚本所使用的跟踪钩子。


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 CPython 的 "--enable-shared" 编译版，这些标记包含在 libpython 共
享库内部，并且 probe 的加点路径需要反映这个。 例如，上述示例的这一行:

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

应改为：

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

(假定为 CPython 3.6 的 调试编译版)


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"，或者通过异常）。 它只会为纯 Python（字节码）函数触
   发。

   参数与 "function__entry()" 的相同

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。

   参数与 "function__entry()" 的相同。

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。

   Added in version 3.7.

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。

   Added in version 3.7.

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。

   Added in version 3.8.


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。


例子
====

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 来提供所有运行中的 CPython 代码的类似 top
的视图，显示了整个系统中每一秒内前 20 个最频繁进入的字节码帧:

   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;
   }
