Kyanos项目在5.4.x内核环境下的运行问题分析与解决方案
问题背景
Kyanos是一个基于eBPF技术的网络分析工具,能够实时捕获和分析HTTP请求。近期有用户在5.4.119-19.0009.44内核版本的TencentOS系统上运行时遇到了两个主要问题:一是无法捕获任何网络请求数据,二是程序退出时出现空指针解引用导致的panic错误。
问题现象分析
用户最初执行kyanos watch http命令时,程序卡在加载界面,无法显示任何捕获到的网络请求数据。手动执行curl测试后,界面仍然空白。当用户尝试退出程序时,控制台输出了以下关键错误信息:
panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference
[signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x0 pc=0x7a222e]
错误发生在AgentObjects的Close方法中,表明程序在关闭时尝试访问了未初始化的内存地址。
问题诊断过程
-
权限问题排查
开发者首先注意到用户没有使用sudo权限运行程序。eBPF技术需要root权限才能访问内核功能,这是导致无法捕获网络数据的根本原因。使用sudo ./kyanos watch http后,数据捕获功能恢复正常。 -
空指针问题分析
当程序以普通用户身份运行时,eBPF程序加载失败,但错误处理不够完善,导致在退出时尝试关闭未正确初始化的资源,引发了空指针异常。这是一个典型的资源管理问题。 -
数据异常现象
在成功运行后,用户还观察到两个异常现象:- 部分请求的Net/Internal和ReadSocketTime显示为横线"-"
- 某些网络接口耗时显示为负数
技术原理与解决方案
-
eBPF技术依赖
Kyanos依赖eBPF在内核空间捕获网络事件。eBPF程序需要:- root权限加载
- 特定内核版本支持
- 正确的系统配置
-
数据缺失解释
显示为"-"的字段表示跟踪数据不完整,通常发生在:- 短生命周期连接
- 连接在Kyanos捕获完整数据前已关闭
- 内核缓冲区溢出导致事件丢失
-
负数耗时问题
这是v1.4.0版本的一个计算错误,已在v1.4.1版本中修复。负值是由于时间戳计算逻辑错误导致的。
最佳实践建议
-
运行环境要求
- 使用root权限运行:
sudo ./kyanos watch http - 确保内核版本≥5.4
- 系统支持eBPF功能
- 使用root权限运行:
-
调试技巧
遇到问题时可以使用:sudo ./kyanos watch http --debug --debug-output查看详细的调试日志,日志文件位于
/tmp/kyanos_xxx.log。 -
数据解读
- Net/Internal字段:
- 客户端请求:表示网络耗时
- 服务端请求:表示本地处理耗时
- ReadSocketTime字段:
- 客户端请求:从内核Socket缓冲区读取响应的耗时
- 服务端请求:从内核Socket缓冲区读取请求的耗时
- Net/Internal字段:
总结
Kyanos项目在5.4.x内核环境下运行良好,但需要注意权限要求和版本兼容性。开发者已及时修复了负数耗时显示的bug,并解释了数据缺失情况的正常性。对于eBPF技术栈的应用,理解其权限需求和内核依赖性至关重要。通过这次问题分析,我们不仅解决了具体的技术问题,也加深了对eBPF分析工具工作原理的理解。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00