C++实现程序追踪（Tracing）：利用日志、事件与自定义探针进行运行时监控

C++ 程序追踪（Tracing）：利用日志、事件与自定义探针进行运行时监控

大家好！今天我们来深入探讨一个对于 C++ 应用程序至关重要的领域：程序追踪（Tracing）。在复杂的系统中，理解代码在运行时究竟发生了什么是至关重要的。仅仅依靠调试器往往不足以应对大规模、分布式或生产环境下的问题。程序追踪提供了一种更强大、更灵活的方式来观察和分析程序的行为，帮助我们诊断性能瓶颈、定位错误、理解系统交互，甚至进行安全审计。

我们将围绕以下几个方面展开：

1. 追踪的重要性与挑战：理解为什么我们需要追踪，以及在实际应用中可能遇到的困难。
2. 基于日志的追踪：最基本但仍然非常重要的追踪手段。我们将讨论不同级别的日志、结构化日志以及日志聚合。
3. 基于事件的追踪：更细粒度的追踪，可以记录更具体的程序行为。我们将探讨如何定义和使用事件，以及一些常用的事件追踪框架。
4. 自定义探针（Probes）：更高级的追踪技术，可以在代码的关键位置插入探针，收集更详细的运行时信息。我们将讨论静态探针和动态探针，以及如何在 C++ 中实现它们。
5. 性能考量：追踪会影响程序的性能，我们需要了解如何最小化这种影响。
6. 案例分析：通过实际的例子，展示如何应用这些技术来解决实际问题。

1. 追踪的重要性与挑战

想象一下，你负责维护一个大型的在线购物系统。用户报告说，在高峰时段，结账过程非常缓慢。你该如何定位问题？调试器可能无法帮助你，因为问题只在特定的负载条件下才会出现。即使你能够在本地重现问题，也很难在复杂的分布式环境中找到瓶颈。

这就是程序追踪的价值所在。通过追踪，你可以记录应用程序在运行时发生的事件、函数调用、变量值等等，从而了解程序的行为。你可以分析这些数据，找出性能瓶颈、错误原因和潜在的安全漏洞。

然而，程序追踪也面临着一些挑战：

• 性能开销：追踪会增加程序的运行时间。我们需要尽可能减小这种开销，同时保证追踪数据的准确性。
• 数据量：追踪会产生大量的数据。我们需要有效地管理和分析这些数据。
• 代码侵入性：一些追踪技术需要修改代码。我们需要尽量减少代码的侵入性，以便于维护和升级。
• 上下文关联：在分布式系统中，追踪数据可能分散在不同的服务器上。我们需要将这些数据关联起来，形成一个完整的视图。

2. 基于日志的追踪

日志是最基本，也是最常用的追踪手段。通过在代码的关键位置打印日志，我们可以记录程序的状态和行为。

2.1 日志级别

常见的日志级别包括：

日志级别	描述	示例
TRACE	最详细的信息，通常用于调试。	TRACE: Entering function calculate_discount with customer ID 123
DEBUG	用于调试的信息，通常只在开发和测试环境中使用。	DEBUG: Product price is 100, discount rate is 0.1
INFO	一般信息，用于记录程序的运行状态。	INFO: Order created with ID 456
WARN	警告信息，表示可能存在潜在的问题。	WARN: Inventory level for product XYZ is low
ERROR	错误信息，表示发生了错误，但程序仍然可以继续运行。	ERROR: Failed to connect to database
FATAL	致命错误信息，表示发生了严重的错误，程序无法继续运行。	FATAL: Out of memory

2.2 结构化日志

传统的日志格式通常是文本形式的，难以解析和分析。结构化日志使用 JSON 等格式，将日志信息组织成键值对，便于机器处理。

例如，使用 spdlog 库可以方便地生成结构化日志：

#include <spdlog/spdlog.h>
#include <spdlog/sinks/stdout_color_sinks.h>
#include <spdlog/fmt/bundled/format.h>

int main() {
    auto console_sink = std::make_shared<spdlog::sinks::stdout_color_sink_mt>();
    std::vector<spdlog::sink_ptr> sinks {console_sink};
    auto logger = std::make_shared<spdlog::logger>("my_logger", sinks.begin(), sinks.end());
    spdlog::register_logger(logger);

    logger->set_level(spdlog::level::debug); // Set global log level
    logger->set_pattern("[%Y-%m-%d %H:%M:%S.%e] [%l] %v");

    // 结构化日志
    logger->info(fmt::format("Order created: {{ "order_id": {}, "customer_id": {}, "total_amount": {} }}", 123, 456, 100.0));

    return 0;
}

这段代码会生成类似以下的日志信息：

[2023-10-27 10:00:00.123] [info] Order created: { "order_id": 123, "customer_id": 456, "total_amount": 100.0 }

2.3 日志聚合

在分布式系统中，日志分散在不同的服务器上。我们需要将这些日志聚合起来，才能进行统一的分析。常用的日志聚合工具包括：

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)：一个强大的日志管理和分析平台。
• Splunk：一个商业化的日志管理和分析工具。
• Graylog：一个开源的日志管理和分析工具。

3. 基于事件的追踪

基于事件的追踪提供了一种更细粒度的追踪方式。我们可以定义一些关键的事件，并在代码中触发这些事件。事件可以包含任意的信息，例如函数参数、返回值、时间戳等等。

3.1 定义事件

我们可以使用自定义的结构体或类来定义事件：

#include <chrono>
#include <iostream>

struct OrderCreatedEvent {
    int order_id;
    int customer_id;
    double total_amount;
    std::chrono::system_clock::time_point timestamp;

    OrderCreatedEvent(int order_id, int customer_id, double total_amount)
        : order_id(order_id), customer_id(customer_id), total_amount(total_amount), timestamp(std::chrono::system_clock::now()) {}
};

void log_event(const OrderCreatedEvent& event) {
    auto now = std::chrono::system_clock::to_time_t(event.timestamp);
    std::cout << "Event: OrderCreated, Order ID: " << event.order_id
              << ", Customer ID: " << event.customer_id
              << ", Total Amount: " << event.total_amount
              << ", Timestamp: " << std::ctime(&now);
}

3.2 触发事件

在代码的关键位置，我们可以触发这些事件：

void create_order(int order_id, int customer_id, double total_amount) {
    // ... 创建订单的逻辑 ...
    OrderCreatedEvent event(order_id, customer_id, total_amount);
    log_event(event);
}

int main() {
    create_order(123, 456, 100.0);
    return 0;
}

3.3 事件追踪框架

有一些常用的事件追踪框架可以帮助我们更方便地管理和分析事件：

• Jaeger：一个开源的分布式追踪系统，最初由 Uber 开发。
• Zipkin：一个开源的分布式追踪系统，最初由 Twitter 开发。
• OpenTelemetry：一个云原生可观测性框架，提供了一套标准的 API 和 SDK，用于收集和导出追踪数据。

这些框架通常提供以下功能：

• 事件收集：收集应用程序中触发的事件。
• 事件存储：存储事件数据。
• 事件分析：分析事件数据，例如生成调用链图、性能报告等等。
• 事件可视化：可视化事件数据，例如使用仪表盘、图表等等。

4. 自定义探针（Probes）

自定义探针是一种更高级的追踪技术。它允许我们在代码的关键位置插入探针，收集更详细的运行时信息。探针可以是静态的或动态的。

4.1 静态探针

静态探针是在编译时插入到代码中的探针。它们通常使用宏或内联函数来实现。

例如，我们可以定义一个宏来记录函数的执行时间：

#include <chrono>
#include <iostream>

#define PROFILE_FUNCTION() 
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now(); 
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now(); 
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end - start).count(); 
    std::cout << "Function " << __FUNCTION__ << " took " << duration << " microseconds" << std::endl;

void my_function() {
    PROFILE_FUNCTION();
    // ... 函数的逻辑 ...
}

int main() {
    my_function();
    return 0;
}

4.2 动态探针

动态探针是在运行时插入到代码中的探针。它们通常使用动态链接库（DLL）或内核模块来实现。

动态探针的优点是可以灵活地添加和删除探针，而不需要重新编译代码。缺点是实现起来比较复杂，并且可能会影响程序的稳定性。

常用的动态探针技术包括：

• DTrace：一个强大的动态追踪框架，最初由 Sun Microsystems 开发。
• SystemTap：一个开源的动态追踪框架。
• eBPF (Extended Berkeley Packet Filter)：一个Linux内核技术，允许用户在内核中安全地运行自定义代码。eBPF非常适合用于性能分析、安全监控和网络调试。

4.3 使用 eBPF 进行 C++ 程序追踪

eBPF 允许我们在 C++ 函数的入口和出口处插入探针，收集函数参数、返回值、执行时间等等。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 eBPF 来追踪 C++ 函数的执行时间：

首先，我们需要定义一个 eBPF 程序，用于收集函数的执行时间：

// filename: profile.c
#include <linux/bpf.h>
#include <bpf_helpers.h>

SEC("uprobe/my_function")
int BPF_KPROBE(uprobe_my_function) {
    u64 start = bpf_ktime_get_ns();
    bpf_map_update_elem(&start_time, &0, &start, BPF_ANY);
    return 0;
}

SEC("uretprobe/my_function")
int BPF_KRETPROBE(uretprobe_my_function) {
    u64 *start_ptr = bpf_map_lookup_elem(&start_time, &0);
    if (!start_ptr) {
        return 0;
    }
    u64 start = *start_ptr;
    bpf_map_delete_elem(&start_time, &0);

    u64 end = bpf_ktime_get_ns();
    u64 duration = end - start;

    bpf_printk("Function my_function took %llu nanoseconds\n", duration);
    return 0;
}

struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_HASH);
    __uint(key_size, sizeof(int));
    __uint(value_size, sizeof(u64));
    __uint(max_entries, 1);
} start_time SEC(".maps");

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

然后，我们需要编写一个 C++ 程序，用于加载和运行 eBPF 程序：

// filename: main.cpp
#include <iostream>
#include <bcc/BPF.h>

int main() {
    std::string program = R"(
        #include <linux/bpf.h>
        #include <bpf_helpers.h>

        SEC("uprobe/my_function")
        int BPF_KPROBE(uprobe_my_function) {
            u64 start = bpf_ktime_get_ns();
            bpf_map_update_elem(&start_time, &0, &start, BPF_ANY);
            return 0;
        }

        SEC("uretprobe/my_function")
        int BPF_KRETPROBE(uretprobe_my_function) {
            u64 *start_ptr = bpf_map_lookup_elem(&start_time, &0);
            if (!start_ptr) {
                return 0;
            }
            u64 start = *start_ptr;
            bpf_map_delete_elem(&start_time, &0);

            u64 end = bpf_ktime_get_ns();
            u64 duration = end - start;

            bpf_printk("Function my_function took %llu nanoseconds\n", duration);
            return 0;
        }

        struct {
            __uint(type, BPF_MAP_TYPE_HASH);
            __uint(key_size, sizeof(int));
            __uint(value_size, sizeof(u64));
            __uint(max_entries, 1);
        } start_time SEC(".maps");

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

    ebpf::BPF bpf;
    auto init_res = bpf.init(program);
    if (init_res.code() != 0) {
        std::cerr << "Failed to initialize BPF program: " << init_res.msg() << std::endl;
        return 1;
    }

    std::string uprobe_fn_name = "uprobe/my_function";
    std::string uretprobe_fn_name = "uretprobe/my_function";

    std::string fn_symbol = "my_function";
    std::string binary_path = "./a.out"; // Replace with the actual path to your executable

    auto attach_uprobe_res = bpf.attach_uprobe(binary_path, fn_symbol, uprobe_fn_name);
    if (attach_uprobe_res.code() != 0) {
        std::cerr << "Failed to attach uprobe: " << attach_uprobe_res.msg() << std::endl;
        return 1;
    }

    auto attach_uretprobe_res = bpf.attach_uretprobe(binary_path, fn_symbol, uretprobe_fn_name);
    if (attach_uretprobe_res.code() != 0) {
        std::cerr << "Failed to attach uretprobe: " << attach_uretprobe_res.msg() << std::endl;
        return 1;
    }

    // Define the function to be profiled
    auto my_function = []() {
        for (int i = 0; i < 1000000; ++i) {
            // Simulate some work
        }
    };

    // Call the function
    my_function();

    // Detach probes (optional, but good practice)
    bpf.detach_uprobe(uprobe_fn_name);
    bpf.detach_uretprobe(uretprobe_fn_name);

    return 0;
}

编译运行以上代码，就可以看到 my_function 的执行时间。

注意：使用 eBPF 需要 root 权限。

5. 性能考量

追踪会影响程序的性能。我们需要了解如何最小化这种影响。

• 选择合适的追踪级别：根据需要选择合适的追踪级别。不要在生产环境中开启过多的追踪。
• 使用异步日志：将日志写入操作放到后台线程中执行，避免阻塞主线程。
• 采样：只记录部分事件，而不是所有事件。
• 过滤：只记录感兴趣的事件，过滤掉不相关的事件。
• 优化探针：尽量减少探针的执行时间。

6. 案例分析

假设我们遇到一个性能问题：一个 API 请求的处理时间很长。我们可以使用追踪技术来定位问题。

1. 添加日志：在 API 请求的处理流程中添加日志，记录每个步骤的执行时间。
2. 使用事件追踪：定义一些关键的事件，例如 "请求接收", "数据查询", "数据处理", "响应发送"。在代码中触发这些事件，并记录事件的时间戳。
3. 使用自定义探针：如果仍然无法定位问题，可以在代码的关键位置插入探针，收集更详细的运行时信息，例如 CPU 使用率、内存使用率等等。

通过分析这些追踪数据，我们可以找出性能瓶颈，例如数据库查询缓慢、代码逻辑复杂等等。然后，我们可以针对性地优化代码，提高程序的性能。

总结

程序追踪是一个非常重要的领域。通过日志、事件和自定义探针，我们可以深入了解程序的行为，诊断性能瓶颈、定位错误、理解系统交互，甚至进行安全审计。在实际应用中，我们需要根据具体的需求选择合适的追踪技术，并注意性能考量。掌握程序追踪技术，将使你成为一个更优秀的 C++ 程序员。

希望今天的分享对大家有所帮助！ 谢谢！

更多IT精英技术系列讲座，到智猿学院