Pixie项目在Amazon Linux 2023上的Go TLS追踪问题分析与解决
在云原生可观测性工具Pixie的使用过程中,我们发现了一个特定于Amazon Linux 2023操作系统的Go语言TLS追踪功能失效问题。本文将深入分析问题的根源、诊断过程以及最终解决方案。
问题现象
当在Amazon Linux 2023(AL2023)节点上运行Go应用程序(1.21或1.22版本)时,Pixie无法捕获应用程序发起的HTTPS(HTTP 1.1)出站流量。而在Amazon Linux 2(AL2)节点上,相同的应用程序和配置下,TLS追踪功能则完全正常。
环境背景
- Pixie版本:0.14.10-0.14.11
- Kubernetes集群:EKS 1.30
- 内核版本:6.1.97-104.177.amzn2023.x86_64
- Go版本:1.21-1.22
问题诊断过程
通过深入分析Pixie的BPF(Berkeley Packet Filter)程序,特别是get_goid函数的执行情况,我们发现了问题的关键所在。该函数负责获取Go例程的ID(goroutine ID),是TLS追踪的关键环节。
在AL2023环境下,BPF程序输出的调试信息显示:
fs_base=0000000000000000 get_goid: g_addr=0000000000000000, goid=0
这表明获取fs_base(段寄存器基址)的过程失败了,导致后续无法正确获取goroutine ID。
根本原因
问题根源在于AL2023内核与Pixie预打包的内核头文件存在兼容性问题。具体表现为:
- AL2023内核包含了许多backport和定制修改,与标准Linux内核存在差异
- Pixie在主机上找不到内核头文件时会使用预打包的头文件
- 这些预打包头文件与AL2023内核不兼容,导致
task_struct结构体访问出错 - 最终结果是无法正确获取fs_base,使Go TLS追踪功能失效
解决方案
安装AL2023的kernel-devel包可以完美解决此问题:
yum install kernel-devel.x86_64
安装后,Pixie将使用主机上的实际内核头文件而非预打包版本,确保BPF程序能够正确访问内核数据结构。
经验总结
-
内核头文件的重要性:Pixie等基于eBPF的工具高度依赖内核头文件的准确性,不同发行版的内核定制可能导致兼容性问题
-
环境诊断工具:Pixie团队正在开发新的诊断工具,未来将能自动检测内核头文件问题,帮助用户更快定位类似问题
-
发行版兼容性:在云环境中使用eBPF工具时,需要特别注意不同Linux发行版和版本间的内核差异
后续改进
虽然当前问题可通过安装内核头文件解决,但从长远看,Pixie项目可以考虑:
- 增加对更多Linux发行版的预打包头文件支持
- 完善安装时的环境检查机制
- 提供更清晰的内核兼容性文档
这个问题也提醒我们,在使用eBPF技术时,内核环境的差异是需要特别关注的因素。随着Pixie诊断工具的完善,未来类似问题的诊断和解决将会更加高效。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C083
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00