1、深入理解BPF：性能分析与工具应用

深入理解BPF：性能分析与工具应用

1. BPF基础概念

1.1 BPF与eBPF

BPF，即Berkeley Packet Filter（伯克利数据包过滤器），最初于1992年开发，旨在提高数据包捕获工具的性能。2013年，Alexei Starovoitov提出了对BPF的重大改进版本，起初称为eBPF（扩展BPF），后来统一简称为BPF。2014年，该扩展版本被集成到Linux内核中，使BPF成为一个通用的执行机制，可用于各种目的，包括创建高级性能分析工具。

BPF允许在系统和应用程序中运行小型程序以响应事件，类似于JavaScript在浏览器中处理事件的方式。它由一组指令、存储对象和辅助函数组成，可视为一种虚拟机。这些指令在Linux内核的BPF执行环境中执行，包括解释器和JIT编译器，将BPF指令转换为机器指令。同时，BPF指令会先经过验证器检查，确保程序不会导致内核崩溃或损坏。

1.2 跟踪、监听、采样、分析与可观测性

这些术语用于对分析方法和工具进行分类：
- 跟踪（Tracing） ：基于BPF工具记录系统中发生的事件。例如， strace(1) 工具可记录系统调用事件。跟踪器的特点是能够记录原始事件及其元数据，这些信息可能非常庞大，需要后续处理和汇总。使用BPF的程序跟踪器可以实时处理事件并生成统计指标，避免后续昂贵的处理过程。
- 监听（Snooping） ：与跟踪含义相近，像 tcpdump(8) 就是一个专门用于跟踪网络数据包的工具，在Solaris系统中