什么？Coolbpf不仅可以远程编译，还可以发现网络抖动！-创新互联

近日，在 2022 云栖大会龙蜥峰会 eBPF & Linux 稳定性专场上，来自 eBPF 技术探索 SIG Maintainer 的毛文安分享了《Coolbpf 的应用实践》技术演讲，以下为本次演讲内容：

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随着 BPF 技术的发展，开发一个 BPF 程序变得越来越简单，尽管 BPF 提升了便利性，但 BPF 也一直在追求另一个方面：可移植性。BPF 可移植性被定义为成功编写并通过内核验证的一个 BPF 程序，能运行在不同内核版本。

进行 BPF 的移植有两个挑战：

1. 不同内核版本数据的内存布局不同。

2. 内核类型和数据结构不断变化，结构体字段可能被移除或重命名。

BPF CO-RE(Compile Once - Run Everywhere)是实现可移植性的一个手段。

为了支持 CORE，提供了以下组件：

BTF：描述内核镜像，获取内核及BPF程序类型和代码的关键信息
Clang 释放 bpf 程序重定位信息到.btf 段
Libbpf CO-RE 根据.btf 段重定位 bpf 程序

需要进行重定位的信息主要有三类：

结构体相关重定位，这部分和BTF息息相关。Clang通过__builtin_preserve_access_index()记录成员偏移量。
map fd 、全局变量（data、bss、rodata）、extern 的变量重定位，主要依赖于 ELF 的重定位机制，来更新 eBPF 指令的 imm 字段。
子函数重定位，是为了将 eBPF 程序调用的子函数同主函数放在一起，便于一起加载到内核。

使用 libbpf 进行 BPF CORE 的开发步骤如下：

生成带所有内核类型的头文件 vmlinux.h，通过 bpftool 生成。
使用 Clang(版本10 或更新版本)将 BPF 程序的源代码编译为 .o 对象文件；
从编译好的 BPF 对象文件中生成 BPF skeleton 头文件 bpftool gen 命令生成；
在用户空间代码中包含生成的 BPF skeleton 头文件；
编译用户空间代码，则嵌入 BPF 对象代码无需发布单独的文件。

大致有如下的函数调用：

__open() ：创建并打开 BPF 应用，之后可以设置 skel->rodata 变量。
__load() ：初始化，加载和校验 BPF 应用部分。
__attach() ：附加所有可以自动附加的 BPF 程序。有事件和网络运行报文到达时，会触发运行 bpf 程序。
__destroy()：分离所有的 BPF 程序并使用其使用的所有资源。

eBPF 程序的主要开发方式有三种，它们各有优缺点，见下：

1、内核自带示例代码：基于内核 samples/bpf 示例代码，无 CORE。该方式没有任何基于第三方的开源项目，资源占用量低。但缺点是需要自己完全重新搭建工程，效率较低，且版本兼容性较差。

2、BPF CORE：基于 libbpf 自己编写的 bpf_core_read 代码，开发机生成对应目标机的二进制程序。该方式不依赖在环境中部署 Clang/LLVM ，资源占用少。但是需要搭建编译工程，部分代码相对固定，无法动态配置。

3、BCC：基于应用最广的开源项目，开发效率较高。但是每一次运行都要执行 Clang/LLVM 编译，存在内存、CPU 等资源的争抢；目标环境依赖对应内核头文件。

二、Coolbpf 的功能和架构

Coolbpf 提供了远程编译（云编译）。其中远程编译指运行程序的目标机器与编译程序不在同一个机器上，能够解决资源占用问题；提供了本地编译和基础库封装，方便用户调用基础库进行编写；提供了低版本内核的支持；提供了 BTF 的自动生成和发布，用户无需手动适配，下载即可直接使用；提供了自动化测试以及支持 Python/Go/Rust 等高级语言进行应用开发。

Coolbpf 天然支持 BPF 的 CORE 能力，它解决了编译和资源消耗的问题，同时，前面介绍的复杂的 libbpf 开发步骤完全被简化了。用户只需要专注自己的功能开发，不用关注环境搭建和冗余代码开发。

Coolbpf 提供了标准化的 bpf 编译服务。首先将 bpf.c 提交到远程编译服务器时，服务器会根据的内核版本针对不同的语言返回点 bpf.so 或 bpf.o 为高级的应用程序提供服务。因此在你的高级语言代码中，只需加载 bpf.so 即可运行程序，无需再手动触发 Libbpf 的 open()、load()、attach()等函数，而是由高级语言程序的 init()自动完成，这样用户可以快速搭建和部署工程，只需专注于数据输出之后的处理。

Coolbpf 还支持在没有 eBPF 特性的低内核版本上，通过我们提供的 eBPF 驱动，帮助它安全的在低版本上运行。我们将高版本上 eBPF verifier 校验部分实现在一个驱动里，它会进行各种安全校验，保证 eBPF 对比于内核模块的安全性。另外，我们把原来基于 libbpf 的调用都转换为 IOCTL 的系统调用。

之前支持的 helper 函数、创建 map 、加载 program 都会转化成低版本上的 kprobe 或 tracepoint 的实现，另外还支持 perf event 和 jit。这样就使得同一个用户程序，加载这样一个驱动，就能不修改 eBPF 程序代码而安全的运行在低版本内核上。

三、Coolbpf 的网络应用实践

Raptor 是基于 Coolbpf 的系统可观测工具，能够运行在低版本内核如 alios、CentOS 3.10 等。它可以作为一个 SDK，提供给第三方使用，进行数据采集。

在这个网络应用观测中，通过监控系统调用中的数据交互、请求和回复等信息，来确定交互的数据内容和五元组等信息，通过 map 的交互方式发送给用户态，做到了无侵入的方式做观测，最终呈现比如流量统计、请求时延等观测结果。

我们来看一个具体的问题，了解 Coolbpf 是如何发现收包阶段的网络抖动问题。我们知道网络收包分为两个阶段：

阶段 1：OS 通过软中断将数据包送到应用的收包队列并通知进程，完成协议栈的收包工作。

阶段 2：应用得到通知后从收包队列取数据。

我们在 Coolbpf 里写一段 BPF 程序，只需监控两个 tracepoint：tcp_probe，tcp_rcv_space_adjust 就能查询到阶段 2 的延迟问题

在这个案例中，某业务应用收包慢，发现内核侧已经收到了 tcp 包，但是应用侧将近 1s 后才收到。

观测方法：部署 eBPF agent，发现阶段 2“收包延迟时间”将近 1 秒。

确定原因：每次发生延迟时间都在某时刻的大致 42 秒处，怀疑跟业务某定时任务相关造成应用自身延时，最终排查到业务有某个任务会定时收集 jvm 的参数，对该业务有 stop 的操作。

解决方法：停掉该任务后，消除了抖动问题。

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