Spec-Zone.ru › Python 3.12

Инструментирование CPython с помощью DTrace и SystemTap

автор:

David Malcolm

автор:

Łukasz Langa

DTrace и SystemTap — это инструменты мониторинга, каждый из которых позволяет проверять, чем занимаются процессы в компьютерной системе. Оба используют предметно-ориентированные языки, позволяющие пользователю писать скрипты, которые:

  • фильтруют процессы, за которыми нужно наблюдать
  • собирают данные об интересующих процессах
  • создают отчёты по собранным данным

Начиная с Python 3.6, CPython можно собирать со встроенными «маркерами», также известными как «пробы», которые могут отслеживаться скриптом DTrace или SystemTap. Это упрощает мониторинг работы процессов CPython в системе.

Особенность реализации CPython: Маркеры DTrace являются особенностью реализации интерпретатора CPython. Совместимость проб между версиями CPython не гарантируется. При переходе на другую версию CPython скрипты DTrace могут перестать работать или работать некорректно без предупреждения.

Включение статических маркеров

В macOS встроена поддержка DTrace. В Linux для сборки CPython со встроенными маркерами SystemTap необходимо установить инструменты разработки SystemTap.

На компьютере с Linux это можно сделать с помощью:

$ yum install systemtap-sdt-devel

или:

$ sudo apt-get install systemtap-sdt-dev

Затем CPython необходимо configured with the --with-dtrace option:

checking for --with-dtrace... yes

В macOS список доступных проб DTrace можно получить, запустив процесс Python в фоновом режиме и выведя список всех проб, предоставляемых провайдером Python:

$ python3.6 -q &
$ sudo dtrace -l -P python$!  # or: dtrace -l -m python3.6

   ID   PROVIDER            MODULE                          FUNCTION NAME
29564 python18035        python3.6          _PyEval_EvalFrameDefault function-entry
29565 python18035        python3.6             dtrace_function_entry function-entry
29566 python18035        python3.6          _PyEval_EvalFrameDefault function-return
29567 python18035        python3.6            dtrace_function_return function-return
29568 python18035        python3.6                           collect gc-done
29569 python18035        python3.6                           collect gc-start
29570 python18035        python3.6          _PyEval_EvalFrameDefault line
29571 python18035        python3.6                 maybe_dtrace_line line

В Linux можно проверить наличие статических маркеров SystemTap в собранном исполняемом файле, убедившись, что он содержит секцию «.note.stapsdt».

$ readelf -S ./python | grep .note.stapsdt
[30] .note.stapsdt        NOTE         0000000000000000 00308d78

Если Python был собран как разделяемая библиотека (с параметром настройки --enable-shared), проверять нужно саму разделяемую библиотеку. Например:

$ readelf -S libpython3.3dm.so.1.0 | grep .note.stapsdt
[29] .note.stapsdt        NOTE         0000000000000000 00365b68

Достаточно современная версия readelf может вывести метаданные:

$ readelf -n ./python

Displaying notes found at file offset 0x00000254 with length 0x00000020:
    Owner                 Data size          Description
    GNU                  0x00000010          NT_GNU_ABI_TAG (ABI version tag)
        OS: Linux, ABI: 2.6.32

Displaying notes found at file offset 0x00000274 with length 0x00000024:
    Owner                 Data size          Description
    GNU                  0x00000014          NT_GNU_BUILD_ID (unique build ID bitstring)
        Build ID: df924a2b08a7e89f6e11251d4602022977af2670

Displaying notes found at file offset 0x002d6c30 with length 0x00000144:
    Owner                 Data size          Description
    stapsdt              0x00000031          NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
        Provider: python
        Name: gc__start
        Location: 0x00000000004371c3, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bf6
        Arguments: -4@%ebx
    stapsdt              0x00000030          NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
        Provider: python
        Name: gc__done
        Location: 0x00000000004374e1, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bf8
        Arguments: -8@%rax
    stapsdt              0x00000045          NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
        Provider: python
        Name: function__entry
        Location: 0x000000000053db6c, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6be8
        Arguments: 8@%rbp 8@%r12 -4@%eax
    stapsdt              0x00000046          NT_STAPSDT (SystemTap probe descriptors)
        Provider: python
        Name: function__return
        Location: 0x000000000053dba8, Base: 0x0000000000630ce2, Semaphore: 0x00000000008d6bea
        Arguments: 8@%rbp 8@%r12 -4@%eax

Приведённые выше метаданные содержат информацию для SystemTap о том, как он может исправлять стратегически размещённые инструкции машинного кода, чтобы включить хуки трассировки, используемые скриптом SystemTap.

Статические пробы DTrace

Следующий пример скрипта DTrace можно использовать для отображения иерархии вызовов и возвратов в скрипте Python. При этом трассировка ведётся только во время вызова функции с именем «start». Иными словами, вызовы функций во время импорта перечисляться не будут:

self int indent;

python$target:::function-entry
/copyinstr(arg1) == "start"/
{
        self->trace = 1;
}

python$target:::function-entry
/self->trace/
{
        printf("%d\t%*s:", timestamp, 15, probename);
        printf("%*s", self->indent, "");
        printf("%s:%s:%d\n", basename(copyinstr(arg0)), copyinstr(arg1), arg2);
        self->indent++;
}

python$target:::function-return
/self->trace/
{
        self->indent--;
        printf("%d\t%*s:", timestamp, 15, probename);
        printf("%*s", self->indent, "");
        printf("%s:%s:%d\n", basename(copyinstr(arg0)), copyinstr(arg1), arg2);
}

python$target:::function-return
/copyinstr(arg1) == "start"/
{
        self->trace = 0;
}

Запустить его можно так:

$ sudo dtrace -q -s call_stack.d -c "python3.6 script.py"

Результат выглядит так:

156641360502280  function-entry:call_stack.py:start:23
156641360518804  function-entry: call_stack.py:function_1:1
156641360532797  function-entry:  call_stack.py:function_3:9
156641360546807 function-return:  call_stack.py:function_3:10
156641360563367 function-return: call_stack.py:function_1:2
156641360578365  function-entry: call_stack.py:function_2:5
156641360591757  function-entry:  call_stack.py:function_1:1
156641360605556  function-entry:   call_stack.py:function_3:9
156641360617482 function-return:   call_stack.py:function_3:10
156641360629814 function-return:  call_stack.py:function_1:2
156641360642285 function-return: call_stack.py:function_2:6
156641360656770  function-entry: call_stack.py:function_3:9
156641360669707 function-return: call_stack.py:function_3:10
156641360687853  function-entry: call_stack.py:function_4:13
156641360700719 function-return: call_stack.py:function_4:14
156641360719640  function-entry: call_stack.py:function_5:18
156641360732567 function-return: call_stack.py:function_5:21
156641360747370 function-return:call_stack.py:start:28

Статические маркеры SystemTap

Низкоуровневый способ использовать интеграцию с SystemTap — обращаться напрямую к статическим маркерам. Для этого необходимо явно указать исполняемый файл, который их содержит.

Например, этот скрипт SystemTap можно использовать для отображения иерархии вызовов и возвратов в скрипте Python:

probe process("python").mark("function__entry") {
     filename = user_string($arg1);
     funcname = user_string($arg2);
     lineno = $arg3;

     printf("%s => %s in %s:%d\\n",
            thread_indent(1), funcname, filename, lineno);
}

probe process("python").mark("function__return") {
    filename = user_string($arg1);
    funcname = user_string($arg2);
    lineno = $arg3;

    printf("%s <= %s in %s:%d\\n",
           thread_indent(-1), funcname, filename, lineno);
}

Запустить его можно так:

$ stap \
  show-call-hierarchy.stp \
  -c "./python test.py"

Результат выглядит так:

11408 python(8274):        => __contains__ in Lib/_abcoll.py:362
11414 python(8274):         => __getitem__ in Lib/os.py:425
11418 python(8274):          => encode in Lib/os.py:490
11424 python(8274):          <= encode in Lib/os.py:493
11428 python(8274):         <= __getitem__ in Lib/os.py:426
11433 python(8274):        <= __contains__ in Lib/_abcoll.py:366

где столбцы означают:

  • время в микросекундах с начала выполнения скрипта
  • имя исполняемого файла
  • PID процесса

Остальная часть показывает иерархию вызовов и возвратов по мере выполнения скрипта.

При сборке CPython с параметром --enable-shared маркеры находятся в разделяемой библиотеке libpython, поэтому точечный путь пробы должен это учитывать. Например, эту строку из примера выше:

probe process("python").mark("function__entry") {

следует заменить на:

probe process("python").library("libpython3.6dm.so.1.0").mark("function__entry") {

(для отладочной сборки CPython 3.6)

Доступные статические маркеры

function__entry(str filename, str funcname, int lineno)

Этот маркер указывает на начало выполнения функции Python. Он срабатывает только для функций на чистом Python (байт-кода).

Имя файла, имя функции и номер строки передаются скрипту трассировки в виде позиционных аргументов, к которым необходимо обращаться с помощью $arg1, $arg2, $arg3:

  • $arg1 : (const char *) имя файла, доступное с помощью user_string($arg1)
  • $arg2 : (const char *) имя функции, доступное с помощью user_string($arg2)
  • $arg3 : int номер строки
function__return(str filename, str funcname, int lineno)

Этот маркер является противоположностью function__entry() и указывает на завершение выполнения функции Python (через return или из-за исключения). Он срабатывает только для функций на чистом Python (байт-кода).

Аргументы совпадают с аргументами function__entry()

line(str filename, str funcname, int lineno)

Этот маркер указывает, что скоро будет выполнена строка Python. Он эквивалентен построчной трассировке с помощью профилировщика Python. Внутри функций C он не срабатывает.

Аргументы совпадают с аргументами function__entry().

gc__start(int generation)

Срабатывает, когда интерпретатор Python начинает цикл сборки мусора. arg0 — поколение для сканирования, как в gc.collect().

gc__done(long collected)

Срабатывает, когда интерпретатор Python завершает цикл сборки мусора. arg0 — количество собранных объектов.

import__find__load__start(str modulename)

Срабатывает перед тем, как importlib пытается найти и загрузить модуль. arg0 — имя модуля.

Добавлено в версии 3.7.

import__find__load__done(str modulename, int found)

Срабатывает после вызова функции find_and_load в importlib. arg0 — имя модуля, arg1 указывает, был ли модуль успешно загружен.

Добавлено в версии 3.7.

audit(str event, void *tuple)

Срабатывает при вызове sys.audit() или PySys_Audit(). arg0 — имя события в виде строки C, arg1 — указатель PyObject на объект-кортеж.

Добавлено в версии 3.8.

Тапсеты SystemTap

Высокоуровневый способ использовать интеграцию с SystemTap — применять «тапсет»: аналог библиотеки в SystemTap, скрывающий некоторые низкоуровневые детали статических маркеров.

Ниже приведён файл тапсета, основанный на сборке CPython без разделяемой библиотеки:

/*
   Provide a higher-level wrapping around the function__entry and
   function__return markers:
 \*/
probe python.function.entry = process("python").mark("function__entry")
{
    filename = user_string($arg1);
    funcname = user_string($arg2);
    lineno = $arg3;
    frameptr = $arg4
}
probe python.function.return = process("python").mark("function__return")
{
    filename = user_string($arg1);
    funcname = user_string($arg2);
    lineno = $arg3;
    frameptr = $arg4
}

Если этот файл установлен в каталог тапсетов SystemTap (например, /usr/share/systemtap/tapset), становятся доступны следующие дополнительные точки проб:

python.function.entry(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)

Эта точка пробы указывает на начало выполнения функции Python. Она срабатывает только для функций на чистом Python (байт-кода).

python.function.return(str filename, str funcname, int lineno, frameptr)

Эта точка пробы является противоположностью python.function.return и указывает на завершение выполнения функции Python (через return или из-за исключения). Она срабатывает только для функций на чистом Python (байт-кода).

Примеры

Этот скрипт SystemTap использует приведённый выше тапсет, чтобы удобнее реализовать описанный выше пример трассировки иерархии вызовов функций Python, не указывая статические маркеры напрямую:

probe python.function.entry
{
  printf("%s => %s in %s:%d\n",
         thread_indent(1), funcname, filename, lineno);
}

probe python.function.return
{
  printf("%s <= %s in %s:%d\n",
         thread_indent(-1), funcname, filename, lineno);
}

Следующий скрипт использует приведённый выше тапсет и показывает все выполняющиеся фрагменты кода CPython в виде, похожем на top: каждую секунду для всей системы выводятся 20 кадров байт-кода, в которые входили чаще всего:

global fn_calls;

probe python.function.entry
{
    fn_calls[pid(), filename, funcname, lineno] += 1;
}

probe timer.ms(1000) {
    printf("\033[2J\033[1;1H") /* clear screen \*/
    printf("%6s %80s %6s %30s %6s\n",
           "PID", "FILENAME", "LINE", "FUNCTION", "CALLS")
    foreach ([pid, filename, funcname, lineno] in fn_calls- limit 20) {
        printf("%6d %80s %6d %30s %6d\n",
            pid, filename, lineno, funcname,
            fn_calls[pid, filename, funcname, lineno]);
    }
    delete fn_calls;
}

© 2001–2024 Python Software Foundation
Licensed under the PSF License.
https://docs.python.org/3.12/howto/instrumentation.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API