bpftrace项目中runqlat.bt工具运行问题的分析与解决
在Linux系统性能分析领域,bpftrace是一个强大的动态追踪工具,它允许用户通过eBPF技术来监控和分析系统行为。其中runqlat.bt是一个常用的脚本,用于测量CPU调度延迟。然而,在NixOS等特定Linux发行版上运行时,用户可能会遇到内核头文件缺失的问题。
问题现象
当用户在NixOS系统上执行sudo runqlat.bt命令时,会遇到如下错误提示:
WARNING: Could not find kernel headers...
definitions.h:2:10: fatal error: 'linux/sched.h' file not found
值得注意的是,在同一系统上使用bcc工具包中的runqlat工具却可以正常运行。这个现象表明问题与bpftrace的特定实现方式有关。
问题根源
这个问题源于bpftrace v0.20.4版本中的一项安全改进。在该版本中,开发团队移除了自动解压内核头文件的功能,因为这一机制存在潜在的安全风险。而BCC工具包仍然保留了原有的自动解压逻辑,因此不会出现相同的问题。
解决方案
临时解决方案
用户可以通过以下步骤手动解决这个问题:
- 加载kheaders模块:
sudo modprobe kheaders
- 解压内核头文件:
sudo tar -xf /sys/kernel/kheaders.tar.xz -C /tmp/headers
- 指定头文件路径运行脚本:
sudo BPFTRACE_KERNEL_SOURCE=/tmp/headers runqlat.bt
长期解决方案
bpftrace开发团队已经意识到这个问题,并计划从两个方向进行改进:
-
在错误提示信息中添加更详细的操作指南,明确告诉用户如何手动解压内核头文件。
-
修改runqlat.bt脚本,减少对内核头文件的依赖。具体来说,将直接定义所需的常量(如TASK_RUNNING),而不是从内核头文件中获取这些定义。
技术背景
这个问题涉及到Linux内核开发中的几个重要概念:
-
内核头文件:包含了内核数据结构和常量的定义,是开发内核模块和系统工具的基础。
-
eBPF:一种革命性的内核技术,允许用户空间程序安全高效地访问内核数据和行为。
-
安全考虑:自动解压内核头文件虽然方便,但可能被恶意利用,因此bpftrace选择移除这一功能以提高安全性。
对开发者的启示
这个问题给开发者带来了一些有价值的思考:
-
在工具设计中,便利性和安全性往往需要权衡。bpftrace选择牺牲一定的便利性来增强安全性是合理的。
-
对于系统级工具,应该尽量减少对外部环境的依赖。runqlat.bt未来将减少对内核头文件的依赖,这是很好的改进方向。
-
清晰的错误提示对于用户体验至关重要。bpftrace团队正在改进错误信息,这将大大降低用户解决问题的难度。
总结
bpftrace作为强大的系统追踪工具,在不断演进中会遇到各种兼容性和安全性挑战。runqlat.bt的问题展示了工具开发中常见的依赖管理难题。通过理解问题的本质和解决方案,用户不仅可以解决当前问题,还能更好地理解Linux系统工具的工作原理。
随着bpftrace的持续改进,这类问题将得到更好的处理,使工具在各种Linux发行版上都能提供一致且安全的用户体验。
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