MySQL高级讲座篇之：如何利用`eBPF`技术，对MySQL的`Kernel`调用进行无侵入式监控？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

各位观众老爷，晚上好！我是今天的主讲人，接下来咱们聊点硬核的，关于MySQL和eBPF不得不说的故事。

今天的主题是：MySQL高级讲座篇之：如何利用eBPF技术，对MySQL的Kernel调用进行无侵入式监控？

啥是eBPF？简单来说，它就像一个内核里的“小侦察兵”，你可以在不修改内核代码的前提下，让它偷偷摸摸地观察各种内核事件，然后把收集到的信息告诉你。这对于监控MySQL的性能，尤其是那些隐藏在内核深处的瓶颈，简直是神器！

一、为什么我们需要用eBPF监控MySQL？

很多时候，MySQL的性能问题不像CPU爆满或者内存溢出那么直观。可能是一些内核级别的调用导致了延迟，比如：

文件I/O瓶颈： MySQL读写磁盘的速度直接影响性能。我们可以监控read()和write()系统调用的耗时和频率，快速定位慢查询是否与I/O有关。
锁竞争： MySQL内部使用了大量的锁机制。我们可以监控futex()系统调用，分析锁竞争情况，找出导致线程阻塞的原因。
网络延迟： 如果MySQL是主从架构，或者需要访问远程存储，网络延迟也会影响性能。我们可以监控send()和recv()系统调用，分析网络通信的耗时。

传统的监控工具，比如top、iostat，只能提供一些宏观的信息，无法深入到内核级别去分析。而eBPF则可以让我们像X光一样，透视MySQL的内核行为。

二、 eBPF的原理和基本概念

eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 起源于BPF，最初用于网络数据包过滤。后来经过扩展，现在已经成为一个通用的内核事件监控框架。

它的工作流程大致如下：

编写eBPF程序： 使用类似C语言的语法，编写一段小程序，指定要监控的内核事件，以及如何处理这些事件。
编译eBPF程序： 使用LLVM编译器将eBPF程序编译成字节码。
加载eBPF程序到内核： 使用bpf()系统调用将编译后的字节码加载到内核中。
挂载eBPF程序到钩子点： 将eBPF程序挂载到特定的内核事件钩子点上，比如函数入口、函数返回、系统调用等。
事件触发和数据收集： 当内核事件发生时，挂载在钩子点上的eBPF程序会被自动执行，收集相关数据，并存储到eBPF map中。
用户空间程序读取数据： 用户空间程序可以通过bpf()系统调用读取eBPF map中的数据，进行分析和展示。

几个核心概念：

eBPF程序： 用类C语言编写的小程序，运行在内核态。
eBPF Map： 内核态和用户态共享的数据结构，用于存储eBPF程序收集的数据。
钩子点 (Hook Point)： 内核中可以挂载eBPF程序的特定位置，比如函数入口、函数返回、系统调用等。
BPF助手函数 (Helper Functions)： eBPF程序可以调用的内核提供的函数，用于访问内核数据、发送事件等。

三、实战：使用eBPF监控MySQL的read()系统调用

下面我们以监控MySQL的read()系统调用为例，演示如何使用eBPF技术。

1. 编写eBPF程序 (read_monitor.c):

#include <linux/kconfig.h>
#include <linux/version.h>

#if LINUX_VERSION_CODE > KERNEL_VERSION(4,10,0)
#include <uapi/linux/bpf.h>
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#else
#include <linux/bpf.h>
#endif

#include <linux/sched.h>
#include <linux/fs.h>

#define KBUILD_MODNAME "read_monitor"
#include <linux/module.h>
#include <linux/kernel.h>
#include <linux/string.h>

// 定义一个map，用于存储进程ID和读取字节数
BPF_HASH(read_counts, u32, u64);

// 定义一个map，用于存储进程ID和文件名
BPF_HASH(pid_to_filename, u32, char[64]);

// 定义一个环形缓冲区，用于输出事件
BPF_PERF_OUTPUT(events);

// 监控read()系统调用的入口
int kprobe__vfs_read(struct pt_regs *ctx, struct file *file, char *buf, size_t count, loff_t *pos) {
    u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid(); // 获取进程ID
    u64 zero = 0;
    u64 *val = read_counts.lookup_or_init(&pid, &zero); // 在map中查找进程ID对应的计数器，如果不存在则初始化为0

    if (val) {
        read_counts.increment(pid, count); // 增加读取字节数

        // 获取文件名，并存储到pid_to_filename map中
        if (file && file->f_path.dentry && file->f_path.dentry->d_name.name) {
            char filename[64] = {0};
            bpf_probe_read_str(filename, sizeof(filename), file->f_path.dentry->d_name.name);
            pid_to_filename.update(&pid, &filename);
        }
    }

    return 0;
}

// 监控read()系统调用的返回
int kretprobe__vfs_read(struct pt_regs *ctx) {
    u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid(); // 获取进程ID
    long ret = PT_REGS_RC(ctx); // 获取read()的返回值

    // 从pid_to_filename map中获取文件名
    char *filename = pid_to_filename.lookup(&pid);

    if (ret > 0) {
        // 定义一个事件结构体
        struct event_t {
            u32 pid;
            u64 bytes_read;
            char filename[64];
            long return_value;
        };

        struct event_t event = {
            .pid = pid,
            .bytes_read = ret,
            .return_value = ret
        };

        if (filename) {
            bpf_probe_read_str(event.filename, sizeof(event.filename), filename);
        } else {
            strcpy(event.filename, "unknown");
        }

        events.perf_submit(ctx, &event, sizeof(event));
    }

    // 清理pid_to_filename map中的数据
    pid_to_filename.delete(&pid);

    return 0;
}

char _license[] SEC("license") = "GPL";

代码解释：

BPF_HASH(read_counts, u32, u64)：定义了一个名为read_counts的eBPF map，用于存储进程ID（u32）和读取字节数（u64）。
kprobe__vfs_read：这是一个kprobe，它会被挂载到vfs_read()函数的入口处。当vfs_read()被调用时，这个函数会被执行。
kretprobe__vfs_read：这是一个kretprobe，它会被挂载到vfs_read()函数的返回处。当vfs_read()返回时，这个函数会被执行。
bpf_get_current_pid_tgid()：这是一个BPF助手函数，用于获取当前进程的ID。
read_counts.lookup_or_init(&pid, &zero)：这是一个eBPF map的函数，用于在read_counts map中查找进程ID对应的计数器，如果不存在则初始化为0。
read_counts.increment(pid, count)：这是一个eBPF map的函数，用于增加进程ID对应的计数器的值。
BPF_PERF_OUTPUT(events): 定义一个环形缓冲区，用于输出事件
bpf_probe_read_str(filename, sizeof(filename), file->f_path.dentry->d_name.name): 从内核空间读取字符串，并保存到用户空间
events.perf_submit(ctx, &event, sizeof(event)): 将事件提交到环形缓冲区

2. 编译eBPF程序：

clang -I/usr/include/linux -I. -D__KERNEL__ -D__TARGET_ARCH_x86_64 -c read_monitor.c -o read_monitor.o

3. 加载和运行eBPF程序 (使用bcc工具):

from bcc import BPF
import time

# 加载eBPF程序
b = BPF(src_file="read_monitor.c")

# 挂载kprobe到vfs_read函数的入口
b.attach_kprobe(event="vfs_read", fn_name="kprobe__vfs_read")

# 挂载kretprobe到vfs_read函数的返回
b.attach_kretprobe(event="vfs_read", fn_name="kretprobe__vfs_read")

# 定义事件处理函数
def print_event(cpu, data, size):
    event = b["events"].event(data)
    print(f"PID: {event.pid}, Bytes Read: {event.bytes_read}, Filename: {event.filename.decode()}, Return Value: {event.return_value}")

# 绑定事件处理函数到环形缓冲区
b["events"].open_perf_buffer(print_event)

# 循环读取事件
while True:
    try:
        b.perf_buffer_poll()
    except KeyboardInterrupt:
        exit()

代码解释：

BPF(src_file="read_monitor.c")：创建一个BPF对象，并加载编译后的eBPF程序。
b.attach_kprobe(event="vfs_read", fn_name="kprobe__vfs_read")：将kprobe__vfs_read函数挂载到vfs_read函数的入口处。
b.attach_kretprobe(event="vfs_read", fn_name="kretprobe__vfs_read")：将kretprobe__vfs_read函数挂载到vfs_read函数的返回处。
b["events"].open_perf_buffer(print_event): 打开环形缓冲区，并将事件处理函数绑定到环形缓冲区
b.perf_buffer_poll(): 从环形缓冲区读取事件，并调用事件处理函数

4. 运行MySQL，并观察eBPF程序的输出：

启动MySQL，然后运行上面的Python脚本。你会看到类似下面的输出：

PID: 1234, Bytes Read: 4096, Filename: /var/lib/mysql/mydb/mytable.MYD, Return Value: 4096
PID: 1234, Bytes Read: 8192, Filename: /var/lib/mysql/mydb/mytable.MYI, Return Value: 8192
...

这个输出表明，eBPF程序成功地监控了MySQL的read()系统调用，并输出了进程ID、读取字节数和文件名。

四、进阶：监控MySQL的其他内核事件

除了read()系统调用，我们还可以使用eBPF监控MySQL的其他内核事件，例如：

write()系统调用： 监控MySQL的写操作，分析I/O瓶颈。
futex()系统调用： 监控MySQL的锁竞争情况。
send()和recv()系统调用： 监控MySQL的网络通信延迟。

下面是一个监控futex()系统调用的例子：

1. 编写eBPF程序 (futex_monitor.c):

#include <linux/kconfig.h>
#include <linux/version.h>

#if LINUX_VERSION_CODE > KERNEL_VERSION(4,10,0)
#include <uapi/linux/bpf.h>
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#else
#include <linux/bpf.h>
#endif

#include <linux/sched.h>

#define KBUILD_MODNAME "futex_monitor"
#include <linux/module.h>
#include <linux/kernel.h>

// 定义一个map，用于存储进程ID和futex操作的计数
BPF_HASH(futex_counts, u32, u64);

// 监控futex()系统调用的入口
int kprobe__futex(struct pt_regs *ctx, u32 *uaddr, int op, u32 val, struct timespec *timeout, u32 *uaddr2, int val3) {
    u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid(); // 获取进程ID
    u64 zero = 0;
    u64 *val_ptr = futex_counts.lookup_or_init(&pid, &zero); // 在map中查找进程ID对应的计数器，如果不存在则初始化为0

    if (val_ptr) {
        futex_counts.increment(pid); // 增加futex操作的计数
    }

    return 0;
}

char _license[] SEC("license") = "GPL";

2. 编译eBPF程序：

clang -I/usr/include/linux -I. -D__KERNEL__ -D__TARGET_ARCH_x86_64 -c futex_monitor.c -o futex_monitor.o

3. 加载和运行eBPF程序 (使用bcc工具):

from bcc import BPF
import time

# 加载eBPF程序
b = BPF(src_file="futex_monitor.c")

# 挂载kprobe到futex函数的入口
b.attach_kprobe(event="futex", fn_name="kprobe__futex")

# 打印进程ID和futex操作的计数
while True:
    time.sleep(1)
    for k, v in b["futex_counts"].items():
        print(f"PID: {k.value}, Futex Count: {v.value}")

4. 运行MySQL，并观察eBPF程序的输出：

启动MySQL，然后运行上面的Python脚本。你会看到类似下面的输出：

PID: 1234, Futex Count: 10
PID: 1235, Futex Count: 5
...

这个输出表明，eBPF程序成功地监控了MySQL的futex()系统调用，并输出了进程ID和futex操作的计数。通过分析这些数据，我们可以找出锁竞争激烈的线程，从而优化MySQL的性能。

五、 eBPF的优势和局限性

优势：

无侵入式： 不需要修改内核代码，避免了引入新的bug的风险。
高性能： eBPF程序运行在内核态，执行效率高。
灵活性： 可以监控各种内核事件，满足不同的监控需求。
安全性： eBPF程序会经过内核的验证，确保不会破坏系统稳定。

局限性：

学习曲线： 需要掌握一定的C语言和内核知识。
内核版本依赖： 不同的内核版本可能需要不同的eBPF程序。
资源限制： eBPF程序的资源使用受到限制，避免影响系统性能。

六、总结

eBPF技术为我们提供了一种强大的工具，可以深入到内核级别监控MySQL的性能。通过分析各种内核事件，我们可以找出MySQL的瓶颈，并进行优化。虽然eBPF的学习曲线比较陡峭，但是掌握它绝对能让你在MySQL性能优化方面更上一层楼。

今天就讲到这里，希望大家有所收获！下次有机会再和大家分享更多关于MySQL和eBPF的知识。感谢各位的观看！

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