MySQL高阶讲座之：`eBPF`在`MySQL`性能监控中的应用：无侵入式地追踪系统调用。 - 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

各位好！今天咱们来聊聊一个既高深又接地气的话题：用eBPF来监控MySQL的性能。这可不是那种让你头大的数据库内核剖析，而是用一种“无痛”的方式，像个幽灵一样悄悄地观察MySQL的一举一动。

开场白：MySQL，你的秘密我都知道

想象一下，MySQL就像一个黑盒子，我们只能通过慢查询日志、性能模式这些“窗口”来窥探它的内部运作。但这些窗口要么信息有限，要么对性能有一定影响。现在，eBPF就像一把万能钥匙，能让我们在不修改MySQL代码的情况下，追踪它背后的系统调用，从而更精确地诊断性能问题。

什么是eBPF？别怕，没那么复杂

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）最初是为了网络包过滤而设计的，后来它的能力被大大扩展，现在可以用来追踪内核事件、用户空间事件，甚至可以安全地修改内核行为。

你可以把eBPF想象成一个微型的、安全的程序，它可以被加载到内核中运行，并且受到严格的验证，防止它搞垮系统。这个程序可以hook到内核中的各种事件点（probe point），比如系统调用入口、函数调用等等，然后在这些事件发生时执行一些操作，比如记录数据、计数等等。

为什么选择eBPF？

无侵入性： 不需要修改MySQL的代码，对生产环境的影响极小。
高性能： eBPF程序运行在内核中，效率很高。
灵活性： 可以自定义eBPF程序，根据自己的需求定制监控指标。
安全性： eBPF程序经过内核的验证，不会导致系统崩溃。

实战：用eBPF追踪MySQL的系统调用

接下来，咱们就用一个具体的例子来演示如何用eBPF追踪MySQL的系统调用。假设我们想监控MySQL的read和write系统调用，看看它到底读写了哪些数据。

1. 准备工作：安装必要的工具

首先，你需要安装一些必要的工具，比如bcc（BPF Compiler Collection）。bcc是一个Python库，它提供了一些方便的工具，可以用来编写、编译和加载eBPF程序。

在Debian/Ubuntu上，你可以这样安装：

sudo apt update
sudo apt install bpfcc-tools linux-headers-$(uname -r)

在CentOS/RHEL上，你可以这样安装：

sudo yum install bcc-tools kernel-devel-$(uname -r)

2. 编写eBPF程序

接下来，我们需要编写一个eBPF程序，来hook read和write系统调用。这里我们使用bcc的Python接口来编写eBPF程序。

#!/usr/bin/env python3
from bcc import BPF
import os

# 定义eBPF程序
program = """
#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/sched.h>

struct data_t {
    u32 pid;
    u64 ts;
    char comm[TASK_COMM_LEN];
    long ret;
    size_t count;
};

BPF_PERF_OUTPUT(events);

int syscall__read(struct pt_regs *ctx, int fd, void *buf, size_t count) {
    struct data_t data = {};
    data.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
    data.ts = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm));
    data.count = count;
    events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
    return 0;
}

int syscall__write(struct pt_regs *ctx, int fd, void *buf, size_t count) {
    struct data_t data = {};
    data.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
    data.ts = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm));
    data.count = count;
    events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
    return 0;
}
"""

# 创建BPF实例
b = BPF(text=program)

# attach到read和write系统调用
b.attach_kprobe(event="sys_enter_read", fn_name="syscall__read")
b.attach_kprobe(event="sys_enter_write", fn_name="syscall__write")

# 定义回调函数
def print_event(cpu, data, size):
    event = b["events"].event(data)
    print(f"{event.pid:<8} {event.comm.decode():<16} {event.count:<8}")

# 注册回调函数
b["events"].open_perf_buffer(print_event)

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

这个程序做了这些事情：

定义了一个data_t结构体，用来保存我们要收集的数据，比如PID、时间戳、进程名、返回值等等。
定义了两个eBPF函数syscall__read和syscall__write，分别用来hook read和write系统调用。
使用BPF_PERF_OUTPUT定义了一个perf事件队列events，用来将收集到的数据传递到用户空间。
使用attach_kprobe将syscall__read和syscall__write函数attach到sys_enter_read和sys_enter_write事件点。
定义了一个回调函数print_event，用来处理从perf事件队列接收到的数据，并打印到控制台。
使用open_perf_buffer注册回调函数。
使用perf_buffer_poll循环读取perf事件队列，并调用回调函数处理数据。

3. 运行eBPF程序

将上面的代码保存为read_write.py，然后运行它：

sudo python3 read_write.py

运行这个程序后，它会开始监听read和write系统调用，并将收集到的数据打印到控制台。

4. 验证结果

为了验证我们的程序是否正常工作，我们可以启动一个MySQL客户端，并执行一些查询操作。

mysql -u root -p

然后在MySQL客户端中执行一些查询操作，比如：

SELECT * FROM information_schema.tables LIMIT 10;

回到运行read_write.py的终端，你应该可以看到类似这样的输出：

PID      COMMAND          COUNT
1234     mysqld           1024
1234     mysqld           4096
1234     mysqld           8192
1234     mysqld           16384
...

这表明我们的eBPF程序已经成功地hook到了read和write系统调用，并收集到了相关的数据。

深入：更复杂的监控场景

上面的例子只是一个简单的入门，eBPF的强大之处在于它可以被用来监控更复杂的场景。

追踪特定SQL语句的执行时间： 我们可以hook mysql_execute_command函数，在函数入口处记录时间戳，在函数出口处再次记录时间戳，然后计算执行时间。
监控InnoDB的IO操作： 我们可以hook InnoDB的read和write函数，监控InnoDB的IO延迟。
分析锁竞争： 我们可以hook pthread_mutex_lock和pthread_mutex_unlock函数，分析锁竞争的情况。

表格：常用eBPF监控工具

工具名称	功能	优点	缺点
`bcc`	一个Python库，提供了一些方便的工具，可以用来编写、编译和加载eBPF程序。	简单易用，提供了大量的示例程序。	性能开销相对较大，需要Python环境。
`bpftrace`	一种高级的eBPF追踪语言，可以用来编写复杂的eBPF程序。	语法简洁，功能强大，性能高。	学习曲线陡峭，需要一定的eBPF知识。
`perf`	Linux自带的性能分析工具，可以用来收集各种性能数据，也可以用来加载和运行eBPF程序。	功能强大，性能高，不需要额外的依赖。	使用起来比较复杂，需要一定的Linux知识。
`sysdig`	一种系统级别的监控工具，可以用来监控各种系统事件，也可以用来加载和运行eBPF程序。	功能强大，可以监控各种系统事件，提供了丰富的可视化界面。	性能开销相对较大，需要付费才能使用所有功能。
`falco`	一种云原生安全工具，可以用来检测容器和Kubernetes集群中的异常行为，基于eBPF实现。	可以检测各种安全事件，提供了丰富的规则引擎。	主要用于安全领域，不适合通用的性能监控。

注意事项：eBPF的坑和雷区

内核版本兼容性： eBPF程序依赖于内核版本，不同内核版本的eBPF程序可能不兼容。
安全性： 虽然eBPF程序经过内核的验证，但仍然存在安全风险，需要谨慎编写和测试。
性能开销： eBPF程序虽然高效，但仍然会对系统性能产生一定的影响，需要根据实际情况进行调整。
学习曲线： eBPF的学习曲线比较陡峭，需要一定的Linux内核知识。

总结：eBPF，MySQL性能监控的未来

eBPF为MySQL的性能监控提供了一种全新的思路，它具有无侵入性、高性能、灵活性和安全性等优点，可以帮助我们更精确地诊断性能问题，从而提高MySQL的性能和稳定性。

当然，eBPF也存在一些挑战，比如内核版本兼容性、安全性、性能开销和学习曲线等。但随着eBPF技术的不断发展和完善，相信它将在MySQL的性能监控中发挥越来越重要的作用。

最后的叮嘱：不要盲目迷信eBPF

eBPF虽然强大，但它不是万能的。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的监控工具和方法。不要盲目迷信eBPF，而忽略了传统的监控手段，比如慢查询日志、性能模式等等。

好了，今天的讲座就到这里。希望大家有所收获，也希望大家能够积极探索eBPF在MySQL性能监控中的应用，为MySQL的性能优化做出更大的贡献！

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