闲言少叙，本文记录了如何零基础通过 BCC 框架，入门 eBPF 程序的开发，并实现几个简易的程序。
有关 eBPF 的介绍，网络上的资料有很多，本文暂且先不深入讨论，后面会再出一篇文章详细分析其原理和功能。
我们目前只需要知道，eBPF 实际上是一种过滤器，这种过滤器几乎可以插入内核源码的任意的流程和环节中，实现自定义的逻辑。由于 eBPF 自身的若干限制，使它最常见的用法是，附着在内核某些关键流程上，抓取一些关键数据，用于监控、统计和分析。
1 一个简单的例子
下面是一个简单的例子，我想实现一个程序，用来实时监控内核可执行文件（ELF）的加载。这个程序运行如下：
如图所示，每当有一个 ELF 文件被加载时，可以显示这个 ELF 加载时的一些内核信息，如：加载时间、加载进程名、加载进程 PID、以及被加载的 ELF 文件名。
这个程序就是基于 eBPF 实现的。接下来，我们就逐步了解一下，如何通过 BCC 框架，成功编写运行这个 eBPF 程序。
2 BCC 框架
进行 eBPF 编程，有很多种方式。例如：
1）libbpf：使用原生的 C 语言，基于 libbpf 库，编写用户态程序和 BPF 程序的加载；
2）libbpf-bootstrap：使用 libbpf-bootstrap 脚手架，轻而易举地编写 BPF 程序；
3）BCC：使用 BCC 框架，基于 python/Lua 脚本，实现 BPF 和用户态程序，上手容易，简化了 BPF 的开发；
4）Bpftrace：一种用于eBPF的高级跟踪语言，使用LLVM作为后端，将脚本编译为BPF字节码；
5）eunomia-bpf：较新的基于 libbpf 的 CO-RE 轻量级框架，简化了 eBPF 程序的开发、构建、分发、运行
选择 BCC 框架作为第一个学习的框架的原因是，BCC 封装较好，上手容易，用户态和内核态的区分明显，用户态支持 Python，易于理解。
安装过程很简单，直接通过对应软件包管理器安装即可。
本文的实验环境是 REHL 8（x86），因此，执行 yum 命令来安装。
yum install -y python3-bcc.x86_64
2.1 编写 hello world
安装好 Python BCC 依赖包后，在工作目录中创建一个 py 脚本文件，输入以下代码：
#!/bin/python3
from bcc import BPF
bpf_code = '''
int kprobe__sys_clone(void *ctx) {
bpf_trace_printk("Hello world!\n");
return 0;
}
'''
b = BPF(text=bpf_code)
b.trace_print()
运行这个 py 脚本，当有进程被创建时，打印一条 Hello world 记录。
这就是一个最简单的 eBPF 程序。
3 扩展这个 Hello world
上面给出的这个程序结构很清晰，分为两个部分：以 C 编写的 eBPF 内核态程序，和以 Python 编写的用户态控制程序。eBPF 内核态程序被 BCC 框架编译到内核中，等待预设的触发条件，——这里是 sys_clone 即进程创建的系统调用，eBPF 被执行时，将会返回数据给用户态控制程序。
流程可以描述如下：
接下来我们对这个程序进行亿点点扩展，让它变得规范一些，代码如下：
#!/bin/python3
from bcc import BPF
from bcc.utils import printb
# define BPF program
prog = """
int hello(void *ctx) {
bpf_trace_printk("Hello, World!\n");
return 0;
}
"""
# load BPF program
b = BPF(text=prog)
b.attach_kprobe(event=b.get_syscall_fnname("clone"), fn_name="hello")
# header
print("%-18s %-16s %-6s %s" % ("TIME(s)", "COMM", "PID", "MESSAGE"))
# format output
while 1:
try:
(task, pid, cpu, flags, ts, msg) = b.trace_fields()
except ValueError:
continue
except KeyboardInterrupt:
exit()
printb(b"%-18.9f %-16s %-6d %s" % (ts, task, pid, msg))
在这段程序中，我们做出了以下几点变动：
1）使用 event=b.get_syscall_fnname("clone") 来绑定内核中的系统调用监视点，这里绑定了 clone 进程创建调用；使用 fn_name="hello" 绑定了 eBPF 程序中的自定义检查逻辑；使用 b.attach_kprobe() 函数将 eBPF 程序加载到内核中。
2）使用 b.trace_fields() 函数按字段的形式，接收内核 eBPF 程序传出的输出信息；其中，msg 为 bpf_trace_printk() 的打印信息。
3）通过无限循环，监测 clone 系统调用的执行；增加了异常输出。
这段程序运行后，输出结果如下：
4 进一步扩展，监视 do_execve
第 3 节的代码，输出内核字段的方式是 bpf_trace_printk() + trace_fields()，比较灵活，但性能较差。实际上，还有一种比较常见的输出方式，那就是通过一段共享内存 Ring buffer 来实现。
此外，这次我们更换一个内核监视点，不再关注进程的创建，而关注进程的执行。
接下来，对上面的代码进行大刀阔斧的修改吧。
文件拆分：
// do_execve.c
#include // #define NAME_MAX 255
#include // struct filename;
#include // #define TASK_COMM_LEN 16
// 定义 Buffer 中的数据结构，用于内核态和用户态的数据交换
struct data_t {
u32 pid;
char comm[TASK_COMM_LEN];
char fname[NAME_MAX];
};
BPF_PERF_OUTPUT(events);
// 自定义 hook 函数
int check_do_execve(struct pt_regs *ctx, struct filename *filename,
const char __user *const __user *__argv,
const char __user *const __user *__envp) {
truct data_t data = { };
data.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm));
bpf_probe_read_kernel_str(&data.fname, sizeof(data.fname), (void *)filename->name);
// 提交 buffer 数据
events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
return 0;
}
# do_execve.py
#!/bin/python3
from bcc import BPF
from bcc.utils import printb
# 指定 eBPF 源码文件
b = BPF(src_file="do_execve.c")
# 以内核函数的方式绑定 eBPF 探针
b.attach_kprobe(event="do_execve", fn_name="check_do_execve")
print("%-6s %-16s %-16s" % ("PID", "COMM", "FILE"))
# 自定义回调函数
def print_event(cpu, data, size):
event = b["events"].event(data)
printb(b"%-6d %-16s %-16s" % (event.pid, event.comm, event.fname))
# 指定 buffer 名称，为 buffer 的修改添加回调函数
b["events"].open_perf_buffer(print_event)
w服务器托管网hile 1:
try:
# 循环监听
b.perf_buffer_poll()
except KeyboardInterrupt:
exit()
这一次，我们又进行了亿点点修改：
1）首先，对 eBPF BCC 程序的用户态和内核态代码进行拆分，并在用户态程序中，通过 b = BPF(src_file="do_execve.c") 对内核态源码文件进行绑定。
2）以内核函数的方式绑定 eBPF 程序，绑定点为 do_execve()，自定义处理函数为 check_do_execve()。
注意：
可以看到，
check_do_execve()函数的参数分为两部分：① struct pt_regs *ctx； ② struct filename *filename, const char __user *const __user *__argv, const char __user *const __user *__envp这是因为，②所代表的，正是内核
do_execve()函数的参数。do_execve()函数签名如下：// fs/exec.c int do_execve(struct filename *filename, const char __user *const __user *__argv, const char __user *const __user *__envp) {...}是的，通过这种方式，几乎可以监控任意一个内核中的函数。
3）内核态程序中，使用了一些 eBPF Helper 函数来进行一些基础的操作和数据获取，例如：
bpf_get_current_pid_tgid() // 获取当前进程 pid
bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm)); // 获取当前进程名 comm
bpf_probe_read_kernel_str(&data.fname, sizeof(data.fname), (void *)filename->name); // 将数据从内核空间拷贝到用户服务器托管网空间
4）内核态程序中，使用 BPF_PERF_OUTPUT(events) 声明 buffer 中的共享变量；使用 events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data)) 提交数据。
用户态程序中，使用 b["events"].open_perf_buffer(print_event) 指定 buffer 名称，为 buffer 的修改添加回调函数 print_event。
运行这段程序，输出如下：
可以看到，这段程序可以实时监控内核进程执行，并输出执行的进程和被执行的文件名。
5 总结
本文通过几个程序 demo，简单介绍了 eBPF BCC 框架的编程方法，并最终实现了一个简单的进程执行的监视工具，可以实时打印被执行的进程信息。
本文开篇所引出的实时监控内核可执行文件（ELF）的加载程序，也就没那个高深莫测了。
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