eunomia-bpf 项目教程

eunomia-bpf 项目教程

eunomia-bpfBuild, Distribute and Run CO-RE eBPF programs easier with JSON and Webassembly OCI images项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/eu/eunomia-bpf

项目介绍

eunomia-bpf 是一个旨在简化 eBPF 程序构建和分发的开源项目。它提供了一个动态加载库/运行时和一个编译工具链框架,帮助开发者更容易地构建和分发 eBPF 程序。通过 eunomia-bpf,开发者可以简化编写 eBPF 程序的过程,自动从内核中暴露数据,并生成命令行参数配置。

项目快速启动

安装 ecli 工具

首先,下载并安装 ecli 工具:

$ wget https://aka.pw/bpf-ecli -O ecli && chmod +x ecli

运行预编译的 eBPF 程序

使用 ecli 工具运行一个预编译的 eBPF 程序:

$ sudo ./ecli run https://eunomia-bpf.github.io/eunomia-bpf/sigsnoop/package.json

输出示例:

INFO [bpf_loader_lib::skeleton] Running ebpf program
TIME PID TPID SIG RET COMM
01:54:49 77297 8042 0 0 node
01:54:50 77297 8042 0 0 node
01:54:50 78788 78787 17 0 which
01:54:50 78787 8084 17 0 sh
01:54:50 78790 78789 17 0 ps
01:54:50 78789 8084 17 0 sh
01:54:50 78793 78792 17 0 sed
01:54:50 78794 78792 17 0 cat
01:54:50 78795 78792 17 0 cat

应用案例和最佳实践

监控系统调用

使用 eunomia-bpf 可以轻松监控系统调用,例如跟踪 execve 调用:

$ sudo ./ecli run ghcr.io/eunomia-bpf/execve:latest

输出示例:

[79130] node -> /bin/sh -c which ps
[79131] sh -> which

性能优化

eunomia-bpf 提供的用户空间 eBPF 运行时 bpftime 可以加速 uprobe 和 syscall 钩子,比内核 uprobes 快 10 倍,适用于性能敏感的应用场景。

典型生态项目

bpftime

bpftime 是一个用户空间 eBPF 运行时,提供快速 uprobe 和 syscall 钩子功能,兼容内核 eBPF 和现有 eBPF 工具链。

KEN

KEN 是一个大型语言模型代理,利用 eunomia-bpf 进行内核扩展和性能监控。

通过这些生态项目,eunomia-bpf 不仅简化了 eBPF 程序的开发和分发,还扩展了 eBPF 在不同领域的应用。

eunomia-bpfBuild, Distribute and Run CO-RE eBPF programs easier with JSON and Webassembly OCI images项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/eu/eunomia-bpf

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### Linux eBPF Eunomia-BPF 使用指南 #### 安装准备 为了开始使用 eBPF 技术以及特定于 Eunomia-BPF 的功能,需要先设置好环境。这通常涉及到安装必要的依赖项和配置开发工具链[^2]。 对于初学者来说,推荐按照 `eunomia-bpf` 开发教程逐步操作,在 GitHub 上可以找到完整的开发者手册,其中包含了从基础概念到实际应用的一系列指导[^1]。 #### 编写第一个 eBPF 程序 编写简单的 eBPF 应用程序可以通过利用现有的项目模板来简化过程。例如,`libbpf-bootstrap` 提供了一系列预构建的应用场景作为起点,这些例子展示了如何加载、管理和卸载 eBPF 程序[^3]。 具体而言,如果想要捕获像 `unlink` 这样的系统调用事件,则可借助 kprobes 或者 kretprobes 来实现这一目标。这类实践案例不仅有助于理解核心机制的工作原理,同时也提供了宝贵的实践经验。 #### 利用高级特性 随着技能的增长,探索更复杂的特性和应用场景变得尤为重要。除了基本的操作之外,还可以深入研究诸如跟踪性能瓶颈、监控网络流量等方面的内容。为此,建议查阅更多关于 BCC (BPF Compiler Collection) 和其他相关项目的资料,它们能够提供丰富的实例用于学习和发展[^4]。 ```python from bcc import BPF # 加载自定义编写的 BPF C 代码 program = """ int hello(void *ctx) { bpf_trace_printk("Hello, World!\\n"); return 0; } """ b = BPF(text=program) # 将探针附加到指定位置 function_name = "sys_unlink" event = f"kprobe:{function_name}" b.attach_kprobe(event=event, fn_name="hello") print(f"Attaching to {event}, Ctrl+C to quit.") try: while True: # 打印来自内核的日志消息 print(b.trace_fields()) except KeyboardInterrupt: pass finally: print("\ndetaching...") ``` 此 Python 脚本展示了一个简单的方式去监听并响应某个具体的系统调用——这里是以删除文件链接为例(`unlink`)。每当该系统调用被执行时,就会触发预先设定好的回调函数,并向控制台输出一条问候信息。
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