Ruby探针的基本实现原理

李哲 — MAY 13, 2015

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语言本身

Ruby语言支持语法级别的系统，框架，甚至语言本身的方法复写，一般叫做元编程（meta programming）， 此基础之上还有一些术语为mixin，方法的动态定义，运行时类改写等等，这些技术和机制可以让语言本身就能实 现其他语言需要字节码才能实现的功能，例如探针需要hook HttpRequest中的request方法，就可以通过下面的方式实现：

class HttpRequest
  def request_new
    puts 'before request'
    result = request_old
    puts 'after request'
    result
  end
  alias_method :request_old, :request
  alias_method :request, :request_new
end

这里只是展示其中一种最简单的方法，还有很多其他方法，比如我们想完全放弃原有的方法的话，那就可以直接覆盖掉这个方法了。

框架

某些框架如Rails提供pub-sub机制，这种情况下探针只需要订阅特定类型的消息，然后进行数据再加工就可以了。对于Rails，这个比较简单：

module ActionController
  class PageRequest
    def call(name, started, finished, unique_id, payload)
      Rails.logger.debug [name, started, finished, unique_id, payload].join(' ')
    end
  end
end
ActiveSupport::Notifications.subscribe('process_action.action_controller', ActionController::PageRequest.new)
# 每次访问就能够订阅到‘process_action.action_controller’的消息：
#
# process_action.action_controller 2012-04-13 01:08:35 +0300 2012-04-13 01:08:35 +0300 af358ed7fab884532ec7 {
#   controller: "Devise::SessionsController",
#   action: "new",
#   params: {"action"=>"new", "controller"=>"devise/sessions"},
#   format: :html,
#   method: "GET",
#   path: "/login/sign_in",
#   status: 200,
#   view_runtime: 279.3080806732178,
#   db_runtime: 40.053
# }

这样我们就能拿到这个request的数据了，订阅消息类型还请自己查阅相关框架的文档。

RACK

Rack绝对是个好东西，它把几乎所有的web框架和server沟通的接口定义好了，而且是如此的简洁，就是一个call方法。 一个最简单的Rack应用如下：

# configu.ru
class App
  def call
    [200, {"Content-Type" => "text/html"}, ["hello world"]]
  end
end
run app
# rackup

只需要这个call方法就搞定了，而多层的rack middleware也只是嵌套着调用call方法，所有要hook的话，这里就够了， 不过因为这里基本就是根了，需要注意抓取的数据量及堆栈信息，太长的话会影响性能的。

数据库

数据库层基本都是对orm框架的hook，在每个查询的结果输出中都会有执行的时间信息，超过阀值则调用数据库本身的查询 语句优化工具，并保存输出结果。至于hook的方法就是【1】中或者采用【2】中的方法，如果框架支持的话。

外部服务

外部服务就是对访问外部http请求的http_client类似的库进行hook，也就是按照【1】中的方法，对发起request的方法进行hook。

后台任务

后台任务机制同上面几项，只不过是在非http server的进程中运行，数据抓取的机制一样，但分类不同， 需要探针在运行过程中，判断数据抓取的对象状态，即web事务中还是非web事务中，非web事务都统一存 储到后台任务的数据容器中。

Thread Profiler

Thread Profiler就是一个加强版的事务采集器，可以设定采样周期和采样频率，将周期内的事务请求进行数据的聚合处理， 然后统计出在这个周期内的堆栈调用占比信息，然后可以根据此信息找出时间占比或者调用次数最多的方法，然后有针对性的 进行优化。

总结

以上所述，还只是一些最根本的原理性知识，细节的点还有很多，比如如何进行数据的本地存储和处理，以及线程间的数据冲突处理， 还有基于fork的多进程server的进程间的数据传输，在以后的文章中，会针对每一项都做出详细的解释，还请大家持续关注。

本文作者系OneAPM工程师李哲 ，想阅读更多好的技术文章，请访问OneAPM官方技术博客。