龙蜥社区开源 coolbpf，BPF 程序开发效率提升百倍 | 龙蜥技术

简介： coolbpf，可以酷玩的BPF！来看看让BPF加了双翅膀的它究竟有多硬核？

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文/系统运维 SIG（Special Interest Group）

引言

BPF 是一个新的动态跟踪技术，目前这项技术正在深刻的影响着我们的生产和生活。BPF 在四大应用场景发挥着巨大作用：

 

  • 系统故障诊断：它可以动态插桩透视内核。
  • 网络性能优化：它可以对接收和发送的网络包做修改和转发。
  • 系统安全：它可以监控文件打开和关闭从而做出安全决策等。
  • 性能监控：它可以查看函数耗费时间从而知道性能瓶颈点。

 

BPF 技术也是随着 Linux 内核的发展而发展的，Linux 内核版本经历了 3.x 向 4.x 到 5.x 演进，eBPF 技术的支持也是从 4.x 开始更加完善起来，特别是 5.x 内核也增加了非常多的高级特性。但是云上服务器有大量的 3.10 内核版本是不支持 eBPF 的，为了让我们现有的 eBPF 工具在这些存量机器得以运行，我们移植了 BPF 到低版本内核，同时基于 libbpf 的 CO-RE 能力，保证一个工具可运行在 3.x/4.x/5.x 的低、中、高内核版本。

 

BPF 的开发方式有很多，当前比较热门的有：

 

1）纯 libbpf 应用开发：借助 libbpf 库加载 BPF 程序到内核的方式：这种开发方式不仅效率低，没有基础库封装，所有必备步骤和基础函数都需要自己摸索。

 

2）借助 BCC等开源项目：开发效率高、可移植性好，并且支持动态修改内核部分代码，非常灵活。但存在部署依赖 Clang/LLVM 等库； 每次运行都要执行 Clang/LLVM 编译，严重消耗 CPU、内存等资源，容易与其它服务争抢。

 

coolbpf 项目，以 CO-RE（Compile Once-Run Everywhere）为基础实现，保留了资源占用低、可移植性强等优点，还融合了 BCC 动态编译的特性，适合在生产环境批量部署所开发的应用。coolbpf 开创了一个新的思路，利用远程编译的思想，把用户的BPF程序推送到远端的服务器并返回给用户.o或.so，提供高级语言如 Python/Rust/Go/C 等进行加载，然后在全量内核版本安全运行。用户只需专注自己的功能开发，不用关心底层库（如 LLVM、python 等）安装、环境搭建，给广大 BPF 爱好者提供一种新的探索和实践。

一、BPF 开发方式对比

BPF 经历了传统的 setsockopt 方式的 sock filter 报文过滤，到如今使用 libbpf CO-RE 方式进行监控和诊断功能的开发，是和 eBPF 与硬件紧密结合的优秀的指令集能力及 libbpf 通用库的开源开放分不开的，让我们一同回顾一下 BPF 的开发方式，并在此基础上推出基于远程编译思想为核心的 coolbpf，它站在了巨人的肩膀上，进行了资源优化、简洁编程和效率提升。

1、原始阶段

在 BPF 还叫伯克利报文过滤(cBPF)的时候，它通过 sock filter 将原始的 BPF 指令码，利用 setsockopt 加载到内核，通过 setsockopt 加载到内核，通过在 packet_rcv 调用 runfilter 运行这段程序来进行报文过滤。这种方式，BPF 字节码的生成非常原始，类似于手工编写汇编程序，过程是非常痛苦的。

 

static struct sock_filter filter[6] = {
 { OP_LDH, 0, 0, 12          }, // ldh [12]
 { OP_JEQ, 0, 2, ETH_P_IP    }, // jeq #0x800, L2, L5
 { OP_LDB, 0, 0, 23          }, // ldb [23]
 { OP_JEQ, 0, 1, IPPROTO_TCP }, // jeq #0x6, L4, L5
 { OP_RET, 0, 0, 0           }, // ret #0x0
 { OP_RET, 0, 0, -1,         }, // ret #0xffffffff
};
int main(int argc, char **argv)
{
 …
 struct sock_fprog prog = { 6, filter };
 …
 sock = socket(AF_PACKET, SOCK_RAW, htons(ETH_P_ALL));
 …
 if (setsockopt(sock, SOL_SOCKET, SO_ATTACH_FILTER, &prog, sizeof(prog))) {
  return 1;
 }
…
 }

2、保守阶段

例子为 samples/bpf 下面的 sockex1_kern.c 和 sockex1_user.c，代码分为两部分，通常命名为 xxx_kern.c 和 xxx_user.c，前者加载到内核空间中执行，后者在用户空间执行。BPF 程序编写完成后就通过 Clang/LLVM 进行编译，xxx_user.c 里显式的去加载生成的 xxx_kernel.o 文件。这种方式虽然使用了编译器支持自动生成了 BPF 字节码，但代码组织和 BPF 加载方式比较保守，用户需要写非常多的重复代码。

struct {
    __uint(type, BPF_MAP_TYPE_ARRAY);
    __type(key, u32);
    __type(value, long);
    __uint(max_entries, 256);
} my_map SEC(".maps");

SEC("socket1")
int bpf_prog1(struct __sk_buff *skb)
{
    int index = load_byte(skb, ETH_HLEN + offsetof(struct iphdr, protocol));
    long *value;

    if (skb->pkt_type != PACKET_OUTGOING)
        return 0;

    value = bpf_map_lookup_elem(&my_map, &index);
    if (value)
        __sync_fetch_and_add(value, skb->len);

    return 0;
}
char _license[] SEC("license") = "GPL";
int main(int ac, char **argv)
{
    struct bpf_object *obj;
    struct bpf_program *prog;
    int map_fd, prog_fd;
    char filename[256];
    int i, sock, err;
    FILE *f;

    snprintf(filename, sizeof(filename), "%s_kern.o", argv[0]);

    obj = bpf_object__open_file(filename, NULL);
    if (libbpf_get_error(obj))
        return 1;

    prog = bpf_object__next_program(obj, NULL);
    bpf_program__set_type(prog, BPF_PROG_TYPE_SOCKET_FILTER);

    err = bpf_object__load(obj);
    if (err)
        return 1;

    prog_fd = bpf_program__fd(prog);
    map_fd = bpf_object__find_map_fd_by_name(obj, "my_map");
    ...
 }

3、BCC 初始阶段

BCC 的出现打破了保守的开发方式，出色的运行时编译和基础库封装能力，极大的降低了开发难度，有了不少迷妹，然后开始攻城略地，类似资本的快速扩张。用户只需要在 Python 程序里 attach 一段 prog ，然后进行数据分析和处理，缺点是必须在生产环境上安装 Clang 和 python 库，运行时有 CPU 资源瞬时冲高，导致出现加载 BPF 程序后问题不复现的可能。

int trace_connect_v4_entry(struct pt_regs *ctx, struct sock *sk)
{
  if (container_should_be_filtered()) {
    return 0;
  }

  u64 pid = bpf_get_current_pid_tgid();
  ##FILTER_PID##
  u16 family = sk->__sk_common.skc_family;
  ##FILTER_FAMILY##

  // stash the sock ptr for lookup on return
  connectsock.update(&pid, &sk);

  return 0;
}
# initialize BPF
b = BPF(text=bpf_text)
if args.ipv4:
    b.attach_kprobe(event="tcp_v4_connect", fn_name="trace_connect_v4_entry")
    b.attach_kretprobe(event="tcp_v4_connect", fn_name="trace_connect_v4_return")
b.attach_kprobe(event="tcp_close", fn_name="trace_close_entry")
b.attach_kretprobe(event="inet_csk_accept", fn_name="trace_accept_return")

4、BCC 高级阶段

 

BCC 风靡一时，俘获了不少开发者。由于时代在进步，需求也在变。libbpf 横空出世及 CO-RE 思想盛行，BCC 自己也在变革，开始借助 BTF 的方式支持重定位，希望同一套程序在任何 Linux 系统都能顺利运行。然而，有些结构体在不同内核版本上，或者成员名字变了、或者成员的含义变了（从微秒变成了毫秒），这种方式就需要程序处理。在 4.x 等中版本内核上，还需要通过 debuginfo 生成独立的 BTF 文件，过程还是相当复杂。

SEC("kprobe/inet_listen")
int BPF_KPROBE(inet_listen_entry, struct socket *sock, int backlog)
{
    __u64 pid_tgid = bpf_get_current_pid_tgid();
    __u32 pid = pid_tgid >> 32;
    __u32 tid = (__u32)pid_tgid;
    struct event event = {};

    if (target_pid && target_pid != pid)
        return 0;

    fill_event(&event, sock);
    event.pid = pid;
    event.backlog = backlog;
    bpf_map_update_elem(&values, &tid, &event, BPF_ANY);
    return 0;
}
#include "solisten.skel.h"
...
int main(int argc, char **argv)
{
    ...
    libbpf_set_strict_mode(LIBBPF_STRICT_ALL);
    libbpf_set_print(libbpf_print_fn);

    obj = solisten_bpf__open();
    obj->rodata->target_pid = target_pid;
    err = solisten_bpf__load(obj);
    err = solisten_bpf__attach(obj);
    pb = perf_buffer__new(bpf_map__fd(obj->maps.events), PERF_BUFFER_PAGES,
                  handle_event, handle_lost_events, NULL, NULL);
    ...
}

5、资源共享阶段

BCC 虽然也支持了 CO-RE，但是仍然存在代码相对固定，无法动态配置的问题，同时还需要搭建编译工程。coolbpf 把编译资源放到一台服务器上，提供远程编译能力，大家共享远程服务器资源，只需要把 bpf.c 推送到远端服务器，这台服务器会开动马达，加速输出 .o 和 .so。不管用户使用 Python 还是 Go 语言、Rust 或 C 语言，只需要在程序 ini t的时候加载这些 .o 或 .so 就可以把 BPF 程序 attach 到内核的hook 点，然后专注于处理来自 BPF 程序输出的信息，进行功能开发。

 

coolbpf 把 BTF 制作、代码编译、数据处理、功能测试集一身，生产效率大幅提升，使BPF 开发进入一个更优雅境界：

 

  • 开箱即用：内核侧仅提供 bpf.c 即可，完全剥离出内核编译工程。
  • 复用编译成果：本地侧无编译过程，不存在库依赖和 CPU、内存等资源消耗问题。
  • 自适应不同版本差异：更适合在集群多个不同内核版本共存的场景。
pip安装coolbpf命令，它会把xx.bpf.c发送到编译服务器编译。
pip install coolbpf

...
import time
from pylcc.lbcBase import ClbcBase

bpfPog = r"""
#include "lbc.h"

SEC("kprobe/wake_up_new_task")
int j_wake_up_new_task(struct pt_regs *ctx)
{
struct task_struct* parent = (struct task_struct *)PT_REGS_PARM1(ctx);

bpf_printk("hello lcc, parent: %d\n", _(parent->tgid));
return 0;
}

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

class Chello(ClbcBase):
    def __init__(self):
        super(Chello, self).__init__("hello", bpf_str=bpfPog)
        while True:
            time.sleep(1)
            
            if __name__ == "__main__":
                hello = Chello()
    pass

二、coolbpf 功能及架构

13.png

前面分析了 BPF 的开发方式，coolbpf 借助远程编译把开发和编译这个过程进一步优化，总结一下它当前包含的 6 大功能：

1）本地编译服务，基础库封装：客户使用本地容器镜像编译程序，调用封装的通用函数库简化程序编写和数据处理。

本地编译服务，把同样的库和常用工具放在容器镜像里，编译时直接到容器里面编译。我们使用如下镜像进行编译，用户也可以通过 docker 自己搭建容器镜像。

 

容器镜像：

registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/alinux/coolbpf:latest

 

用户可以 pull 这个镜像进行本地编译，一些常用的库和工具，通过我们提供的镜像就已经包含在里面，省去了构建环境的繁杂。

2）远程编译服务：接收 bpf.c，生成 bpf.so 或 bpf.o，提供给高级语言进行加载，用户只专注自己的功能开发，不用关心底层库安装、环境搭建。

远程编译服务，目前用户开发代码时只需要 pip install coolbpf，程序就会自动到我们的编译服务器进行编译。你也可以参考 compile/remote-compile/lbc/ 自己搭建编译服务器（我们后面会陆续开源这个编译服务器源码），过程可能会比较复杂。这样搭建好的服务器，你可以个人使用或者在公司提供给大家一起使用。

3）高版本特性通过 kernel module 方式补齐到低版本，如 ring buffer 特性，backport BPF 特性到 3.10 内核。

由于存量 3.10 内核的服务器依然很多，为了让同一个 BPF 程序也能运行在低版本内核，为了维护方便且不用修改程序代码，只需要 install 一个 ko，就可以支持 BPF，让低版本也享受到了 BPF 的红利。

4）BTF 的自动生成和全网最新内核版本爬虫。自动发现最新的 CentOS、ubuntu、Anolis 等内核版本，自动生成对应的 BTF。

要具备一次编译多处运行 CO-RE 能力，没有 BTF 是行不通的。coolbpf 不仅提供一个制作 BTF 的工具，还会自动发现和制作最新内核版本的 BTF，以供大家下载和使用。

5）各内核版本功能测试自动化，工具编写后自动进行安装测试，保障用户功能在生产环境运行前预测试。

没有上线运行过的BPF程序和工具，一定概率上是存在风险的。coolbpf提供一套自动化测试流程，在大部分内核环境都预先进行基本的功能测试，保证工具真正运行在生产环境时不会出大问题。

6）Python、Rust、Go、C 等高级语言支持。

目前 coolbpf 项目支持使用 Python、Rust、Go 及 C 语言的用户程序开发，不同语言开发者都能在自己最擅长的领域发挥最大的优势。

总之，coolbpf 使得 BPF 程序和应用程序开发在一个平台上闭环解决了，有效提升了生产力，覆盖了当前主流的开发语言，适合更多的 BPF 爱好者入门学习，也适合系统运维人员高效开发监控和诊断程序。

 

下图为 coolbpf 的功能和工具支持情况，欢迎更多优秀 BPF 工具加入：

14.png

 

三、实践说明

coolbpf 目前包含 pylcc、rlcc、golcc 和 clcc，以及 glcc 子目录，分别是高级语言Python、Rust 和 Go 语言支持远程和本地编译的能力，glcc（g 代表 generic)是通过将高版本的 BPF 特性移植到低版本，通过 kernel module 的方式在低版本上运行。下面我们分别简单介绍它的使用。

1、pylcc(基于 Python 的 LCC）

pylcc 在 libbpf 基础上进行封装，将复杂的编译工程交由容器执行。

15.png

代码编写非常简洁，只需要三步就能完成，pyLCC 技术关键点：

1）执行 pip install coolbpf 安装

2）xx.bpf.c 的编写:

bpfPog = r""" 
#include "lbc.h"
LBC_PERF_OUTPUT(e_out, struct data_t, 128);
LBC_HASH(pid_cnt, u32, u32, 1024);
LBC_STACK(call_stack,32);

 

3）xx.py 编写，只需要这一步，程序就可以运行起来。用户关注从内核收到的数据进行分析就可以:

 

importtimefrompylcc.lbcBaseimportClbcBase
classPingtrace(ClbcBase):def__init__(self):super(Pingtrace, self).__init__("pingtrace")

bpf.c 里需要主动包含 lbc.h，它告知远程服务器的行为，本地不需要有这个文件。其内容如下：

 

#include "vmlinux.h"
#include <linux/types.h>
#include <bpf/bpf_helpers.h>
#include <bpf/bpf_core_read.h>
#include <bpf/bpf_tracing.h>

 

2、rlcc(基于 Rust 的 LCC）

Rust 语言支持远程编译和本地编译的能力。通过在 makefile 中使用 coolbpf 的命令把 bpf.c 发送到服务端，服务端返回 .o，这个与 Python 和 C 返回 .so 有很大区别，Rust 自己处理通用的 load、attach 的过程。其他类似于 Python 的开发，不再赘述。

编译example流程:
SKEL_RS=1 cargo build --release 生成 rust skel 文件;
SKEL_RS=0 cargo build --release 无需在生成 rust skel 文件;
默认 SKEL_RS 为 1.

编译rexample流程:
rexample 使用了远程编译功能，具体编译流程如下:
运行命令 mkdir build & cd build 创建编译目录;
运行命令 cmake .. 生成 Makefile 文件;
运行命令 make rexample;
运行 example 程序: ../lcc/rlcc/rexample/target/release/rexample.

 

fn main() -> Result<()>{
    let opts = Command::from_args();
    let mut skel_builder = ExampleSkelBuilder::default();
    if opts.verbose {
        skel_builder.obj_builder.debug(true);
    }
    
    bump_memlock_rlimit()?;
    let mut open_skel = skel_builder.open()?;
    let mut skel = open_skel.load()?;
    skel.attach()?;
    let perf = PerfBufferBuilder::new(skel.maps_mut().events())
    .sample_cb(handle_event)
    .lost_cb(handle_lost_events)
    .build()?;
    
    loop {
        perf.poll(Duration::from_millis(100))?;
    }
}

3、glcc(generic LCC，高版本特性移植到低版本)

背景：

  • 目前基于 eBPF 编写的程序只能在高版本内核（支持 eBPF 的内核）上运行，无法在不支持 eBPF 功能的内核上运行。
  • 线上有很多 Alios 或者 CentOS 低版本内核需要维护。
  • 存量 BPF 工具或项目代码，希望不做修改能跨内核运行。

为此我们提出了一种在低版本内核运行 eBPF 程序的方法，使得二进制程序无需任何修改即可在不支持 BPF 的内核上运行。

下面从架构上梳理，低版本内核运行 BPF 的可能。

16.png

Hook 是一个动态库，由于低版本内核不支持 bpf() 的系统调用，原来在用户态创建 map、创建 prog 以及很多 helper 函数（如 bpf_update_elem 等）将不能运行，Hook 提供一个动态机制，把这些系统调用转成 ioctl 命令，设置到一个叫 ebpfdriver 的 kernel module，通过他进行创建一些数据结构模拟 map 和 prog，同时注册 kprobe 和 tracepoint 的 handler。这样有数据到来时，就会运行注册在 kprobe 和 tracepoint 的回调。

运行机制见下图：

17.png

利用 Hook 程序将 BPF 的 syscall 转换成 ioctl 形式，将系统调用参数传递给 eBPF 驱动，包含以下功能：

 

#define IOCTL_BPF_MAP_CREATE _IOW(';', 0, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_LOOKUP_ELEM _IOWR(';', 1, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_UPDATE_ELEM _IOW(';', 2, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_DELETE_ELEM _IOW(';', 3, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_MAP_GET_NEXT_KEY _IOW(';', 4, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_PROG_LOAD _IOW(';', 5, union bpf_attr *)
#define IOCTL_BPF_PROG_ATTACH _IOW(';', 6, __u32)
#define IOCTL_BPF_PROG_FUNCNAME _IOW(';', 7, char *)
#define IOCTL_BPF_OBJ_GET_INFO_BY_FD _IOWR(';', 8, union bpf_attr *)

 

eBPF 驱动收到 Ioctl 请求，会根据 cmd 来进行相应的操作，如：

A. IOCTL_BPF_MAP_CREATE：创建map。

B. IOCTL_BPF_PROG_LOAD：加载 eBPF 字节码，进行字节码的安全验证和 jit 生成机器码。

C. IOCTL_BPF_PROG_ATTACH：将该eBPF程序attach到指定的内核函数，利用register_kprobe 和 tracepoint_probe_register 功能完成 eBPF 程序的 attach。

 

另外，高版本的一些特性，比如 ringbuff，也可以通过 ko 等方式用在低版本。像  clcc 和 golcc 的使用方式，请参考 coolbpf 的 github 链接（见文末），这里不在赘述。

 

四、总结

coolbpf 当前具备以上 6 大功能，其目的是简化开发和编译过程，让用户专注自己的功能开发，使得广大 BPF 爱好者快速入门，快速编写自己的功能程序而不用担心环境问题。今天我们把这套系统开源，让它服务更多人，以提升他们的生产力，促进社会进步，让更多人参与到这个项目建设中来，形成一股合力，突破一项技术。

我们的远程编译服务，解决的是生产力的效率问题；低版本的 BPF 支持，解决的是困扰各个开发者的同一个 bin 文件如何在多内核版本无差别运行的目的，同时也希望更多人参与进来共同提高，让云计算产业和企业服务的兄弟姐妹们全面享受到 BPF 技术的红利。

龙蜥社区系统运维 SIG（Special Interest Group）致力于打造一个集主机管理、配置部署、监控报警、异常诊断、安全审计等一系列功能的自动化运维平台，coolbpf 是社区的一个子项目，目标是提供一个编译和开发平台，解决 BPF 在不同系统平台的运行和生产效率提升问题。

 

欢迎更多开发者加入系统运维 SIG:网址：https://openanolis.cn/sig/sysom邮件列表：sysom@lists.openanolis.cncoolbpf 链接：git@github.com:aliyun/coolbpf.git

—— 完 ——

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posted @ 2022-07-05 18:12  阿里云云栖号  阅读(626)  评论(0)  编辑  收藏  举报