Linux动态追踪工具是什么

2022-07-09 12:56:06

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来源：转载

供稿：网友

　　今天小编给大家分享一下Linux动态追踪工具是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

　　Linux动态追踪工具是什么

　　线程与内存剖析，只能观测到进程的整体情况，有些时候我们需要观测到某一方法级别，比如调用方法test()时，传入的参数是什么，返回值是多少，花费了多少时间？这种情况下，我们就需要使用一些动态追踪工具了，如strace、arthas、bpftrace、systemtap等。

　　strace与ltrace

　　strace是Linux中用来观测系统调用的工具，学过操作系统原理都知道，操作系统向应用程序暴露了一批系统调用接口，应用程序只能通过这些系统调用接口来访问操作系统，比如申请内存、文件或网络io操作等。

　　用法如下：

　　# -T 打印系统调用花费的时间
　　# -tt 打印系统调用的时间点
　　# -s 输出的最大长度，默认32，对于调用参数较长的场景，建议加大
　　# -f 是否追踪fork出来子进程的系统调用，由于服务端服务普通使用线程池，建议加上
　　# -p 指定追踪的进程pid
　　# -o 指定追踪日志输出到哪个文件，不指定则直接输出到终端
　　$ strace -T -tt -f -s 10000 -p 87 -o strace.log
　　实例：抓取实际发送的SQL

　　有些时候，我们会发现代码中完全没问题的SQL，却查不到数据，这极有可能是由于项目中一些底层框架改写了SQL，导致真实发送的SQL与代码中的SQL不一样。

　　遇到这种情况，先别急着扒底层框架代码，那样会比较花时间，毕竟程序员的时间很宝贵，不然要加更多班的，怎么快速确认是不是这个原因呢？

　　有两种方法，第一种是使用wireshark抓包，第二种就是本篇介绍的strace了，由于程序必然要通过网络io相关的系统调用，将SQL命令发送到数据库，因此我们只需要用strace追踪所有系统调用，然后grep出发送SQL的系统调用即可，如下：

　　$ strace -T -tt -f -s 10000 -p 87 |& tee strace.log
　　Linux动态追踪工具是什么

　　从图中可以清晰看到，mysql的jdbc驱动是通过sendto系统调用来发送SQL，通过recvfrom来获取返回结果，可以发现，由于SQL是字符串，strace自动帮我们识别出来了，而返回结果因为是二进制的，就不容易识别了，需要非常熟悉mysql协议才行。

　　另外，从上面其实也很容易看出SQL执行耗时，计算相同线程号的sendto与recvfrom之间的时间差即可。

　　ltrace

　　由于大多数进程基本都会使用基础c库，而不是系统调用，如Linux上的glibc，Windows上的msvc，所以还有一个工具ltrace，可以用来追踪库调用，如下：

　　$ ltrace -T -tt -f -s 10000 -p 87 -o ltrace.log
　　基本用法和strace一样，一般来说，使用strace就够了。

　　arthas

　　arthas是java下的一款动态追踪工具，可以观测到java方法的调用参数、返回值等，除此之外，还提供了很多实用功能，如反编译、线程剖析、堆内存转储、火焰图等。

　　下载与使用

　　# 下载arthas
　　$ wget https://arthas.aliyun.com/download/3.4.6?mirror=aliyun -O arthas-packaging-3.4.6-bin.zip
　　# 解压
　　$ unzip arthas-packaging-3.4.6-bin.zip -d arthas && cd arthas/
　　# 进入arthas命令交互界面
　　$ java -jar arthas-boot.jar `pgrep -n java`
　　[INFO] arthas-boot version: 3.4.6
　　[INFO] arthas home: /home/work/arthas
　　[INFO] Try to attach process 3368243
　　[INFO] Attach process 3368243 success.
　　[INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658
　　 ,---. ,------. ,--------.,--. ,--. ,---.   ,---.
　　 / O / | .--. ''--. .--'| '--' | / O / '   .-'
　　| .-. || '--'.'   | |   | .--. || .-. |`. `-.
　　| | | || |/ /    | |   | | | || | | |.-'    |
　　`--' `--'`--' '--'   `--'   `--' `--'`--' `--'`-----'
　　wiki      https://arthas.aliyun.com/doc
　　tutorials https://arthas.aliyun.com/doc/arthas-tutorials.html
　　version   3.4.6
　　pid       3368243
　　time      2021-11-13 13:35:49
　　# help可查看arthas提供了哪些命令
　　[arthas@3368243]$ help
　　# help watch可查看watch命令具体用法
　　[arthas@3368243]$ help watch
　　watch、trace与stack

　　在arthas中，使用watch、trace、stack命令可以观测方法调用情况，如下：

　　# watch观测执行的查询SQL，-x 3指定对象展开层级
　　[arthas@3368243]$ watch org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler parameterize '{target.boundSql.sql,target.boundSql.parameterObject}' -x 3
　　method=org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.parameterize location=AtExit
　　ts=2021-11-13 14:50:34; [cost=0.071342ms] result=@ArrayList[
　　    @String[select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=?],
　　    @ParamMap[
　　        @String[id]:@Long[41115],
　　        @String[param1]:@Long[41115],
　　    ],
　　]
　　# watch观测耗时超过200ms的SQL
　　[arthas@3368243]$ watch com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute '{target.toString()}' 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200' -x 2
　　Press Q or Ctrl+C to abort.
　　Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 123 ms, listenerId: 25
　　method=com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute location=AtExit
　　ts=2021-11-13 14:58:42; [cost=1001.558851ms] result=@ArrayList[
　　    @String[com.mysql.jdbc.PreparedStatement@6283cfe6: select count(*) from app_log],
　　]
　　# trace追踪方法耗时，层层追踪，就可找到耗时根因，--skipJDKMethod false显示jdk方法耗时，默认不显示
　　[arthas@3368243]$ trace com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200' --skipJDKMethod false
　　Press Q or Ctrl+C to abort.
　　Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 191 ms, listenerId: 26
　　---ts=2021-11-13 15:00:40;thread_name=http-nio-8080-exec-47;id=76;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@5a2d131d
　　    ---[1001.465544ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:execute()
　　        +---[0.022119ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:checkClosed() #1274
　　        +---[0.016294ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getConnectionMutex() #57
　　        +---[0.017862ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:checkReadOnlySafeStatement() #1278
　　        +---[0.008996ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:createStreamingResultSet() #1294
　　        +---[0.010783ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:clearWarnings() #1296
　　        +---[0.017843ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:fillSendPacket() #1316
　　        +---[0.008543ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCatalog() #1320
　　        +---[0.009293ms] java.lang.String:equals() #57
　　        +---[0.008824ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCacheResultSetMetadata() #1328
　　        +---[0.009892ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:useMaxRows() #1354
　　        +---[1001.055229ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:executeInternal() #1379
　　        +---[0.02076ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:reallyResult() #1388
　　        +---[0.011517ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCacheResultSetMetadata() #57
　　        +---[0.00842ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:getUpdateID() #1404
　　        ---[0.008112ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:reallyResult() #1409
　　# stack追踪方法调用栈，找到耗时SQL来源
　　[arthas@3368243]$ stack com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200'
　　Press Q or Ctrl+C to abort.
　　Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 138 ms, listenerId: 27
　　ts=2021-11-13 15:01:55;thread_name=http-nio-8080-exec-5;id=2d;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@5a2d131d
　　    @com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute()
　　        at com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.execute(DruidPooledPreparedStatement.java:493)
　　        at org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.query(PreparedStatementHandler.java:63)
　　        at org.apache.ibatis.executor.statement.RoutingStatementHandler.query(RoutingStatementHandler.java:79)
　　        at org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor.doQuery(SimpleExecutor.java:63)
　　        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.queryFromDatabase(BaseExecutor.java:326)
　　        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.query(BaseExecutor.java:156)
　　        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.query(BaseExecutor.java:136)
　　        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:148)
　　        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:141)
　　        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectOne(DefaultSqlSession.java:77)
　　        at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor75.invoke(null:-1)
　　        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
　　        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
　　        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate$SqlSessionInterceptor.invoke(SqlSessionTemplate.java:433)
　　        at com.sun.proxy.$Proxy113.selectOne(null:-1)
　　        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate.selectOne(SqlSessionTemplate.java:166)
　　        at org.apache.ibatis.binding.MapperMethod.execute(MapperMethod.java:83)
　　        at org.apache.ibatis.binding.MapperProxy.invoke(MapperProxy.java:59)
　　        at com.sun.proxy.$Proxy119.selectCost(null:-1)
　　        at com.demo.example.web.controller.TestController.select(TestController.java:57)
　　可以看到watch、trace、stack命令中都可以指定条件表达式，只要满足ognl表达式语法即可，ognl完整语法很复杂，如下是一些经常使用的：

　　Linux动态追踪工具是什么

　　ognl

　　通过ognl命令，可直接查看静态变量的值，如下：

　　# 调用System.getProperty静态函数，查看jvm默认字符编码
　　[arthas@3368243]$ ognl '@System@getProperty("file.encoding")'
　　@String[UTF-8]
　　# 找到springboot类加载器
　　[arthas@3368243]$ classloader -t
　　+-BootstrapClassLoader
　　+-sun.misc.Launcher$ExtClassLoader@492691d7
　　 +-sun.misc.Launcher$AppClassLoader@764c12b6
　　    +-org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@4361bd48
　　# 获取springboot中所有的beanName，-c指定springboot的classloader的hash值
　　# 一般Spring项目，都会定义一个SpringUtil的，用于获取bean容器ApplicationContext
　　[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.beanFactory.beanDefinitionNames'
　　@String[][
　　    @String[org.springframework.context.annotation.internalConfigurationAnnotationProcessor],
　　    @String[org.springframework.context.annotation.internalAutowiredAnnotationProcessor],
　　    @String[org.springframework.context.annotation.internalCommonAnnotationProcessor],
　　    @String[testController],
　　    @String[apiController],
　　    @String[loginService],
　　    ...
　　]
　　# 获取springboot配置，如server.port是配置http服务端口的
　　[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.getEnvironment().getProperty("server.port")'
　　@String[8080]
　　# 查看server.port定义在哪个配置文件中
　　# 可以很容易看到，server.port定义在application-web.yml
　　[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.environment.propertySources.propertySourceList.{? containsProperty("server.port")}'
　　@ArrayList[
　　    @ConfigurationPropertySourcesPropertySource[ConfigurationPropertySourcesPropertySource {name='configurationProperties'}],
　　    @OriginTrackedMapPropertySource[OriginTrackedMapPropertySource {name='applicationConfig: [classpath:/application-web.yml]'}],
　　]
　　# 调用springboot中bean的方法，获取返回值
　　[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.getBean("demoMapper").queryOne(12)' -x 2
　　@ArrayList[
　　    @HashMap[
　　        @String[update_time]:@Timestamp[2021-11-09 18:38:13,000],
　　        @String[create_time]:@Timestamp[2021-04-17 15:52:55,000],
　　        @String[log_info]:@String[TbTRNsh3SixuFrkYLTeb25a6zklEZj0uWANKRMe],
　　        @String[id]:@Long[12],
　　        @String[add_time]:@Integer[61],
　　    ],
　　]
　　# 查看springboot自带tomcat的线程池的情况
　　[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.webServer.tomcat.server.services[0].connectors[0].protocolHandler.endpoint.executor'
　　@ThreadPoolExecutor[
　　    sm=@StringManager[org.apache.tomcat.util.res.StringManager@16886f49],
　　    submittedCount=@AtomicInteger[1],
　　    threadRenewalDelay=@Long[1000],
　　    workQueue=@TaskQueue[isEmpty=true;size=0],
　　    mainLock=@ReentrantLock[java.util.concurrent.locks.ReentrantLock@69e9cf90[Unlocked]],
　　    workers=@HashSet[isEmpty=false;size=10],
　　    largestPoolSize=@Integer[49],
　　    completedTaskCount=@Long[10176],
　　    threadFactory=@TaskThreadFactory[org.apache.tomcat.util.threads.TaskThreadFactory@63c03c4f],
　　    handler=@RejectHandler[org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor$RejectHandler@3667e559],
　　    keepAliveTime=@Long[60000000000],
　　    allowCoreThreadTimeOut=@Boolean[false],
　　    corePoolSize=@Integer[10],
　　    maximumPoolSize=@Integer[8000],
　　]
　　其它命令

　　arthas还提供了jvm大盘、线程剖析、堆转储、反编译、火焰图等功能，如下：

　　# 显示耗cpu较多的前4个线程
　　[arthas@3368243]$ thread -n 4
　　"C2 CompilerThread0" [Internal] cpuUsage=8.13% deltaTime=16ms time=46159ms
　　"C2 CompilerThread1" [Internal] cpuUsage=4.2% deltaTime=8ms time=47311ms
　　"C1 CompilerThread2" [Internal] cpuUsage=3.06% deltaTime=6ms time=17402ms
　　"http-nio-8080-exec-40" Id=111 cpuUsage=1.29% deltaTime=2ms time=624ms RUNNABLE (in native)
　　    at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
　　    ...
　　    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:4113)
　　    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2570)
　　    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2731)
　　    at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2818)
　　    ...
　　    at com.demo.example.web.controller.TestController.select(TestController.java:57)
　　# 堆转储
　　[arthas@3368243]$ heapdump
　　Dumping heap to /tmp/heapdump2021-11-13-15-117226383240040009563.hprof ...
　　Heap dump file created
　　# cpu火焰图，容器环境下profiler start可能用不了，可用profiler start -e itimer替代
　　[arthas@3368243]$ profiler start
　　Started [cpu] profiling
　　[arthas@3368243]$ profiler stop
　　OK
　　profiler output file: /home/work/app/arthas-output/20211113-151208.svg
　　# dashboard就类似Linux下的top一样，可看jvm线程、堆内存的整体情况
　　[arthas@3368243]$ dashboard
　　# jvm就类似Linux下的ps一样，可以看jvm进程的一些基本信息，如：jvm参数、类加载、线程数、打开文件描述符数等
　　[arthas@3368243]$ jvm
　　# 反编译
　　[arthas@3368243]$ jad com.demo.example.web.controller.TestController
　　可见，arthas已经不是一个单纯的动态追踪工具了，它把jvm下常用的诊断功能几乎全囊括了。

　　bpftrace

　　arthas只能追踪java程序，对于原生程序(如MySQL)就无能为力了，好在Linux生态提供了大量的机制以及配套工具，可用于追踪原生程序的调用，如perf、bpftrace、systemtap等，由于bpftrace使用难度较小，本篇主要介绍它的用法。

　　bpftrace是基于ebpf技术实现的动态追踪工具，它对ebpf技术进行封装，实现了一种脚本语言，就像上面介绍的arthas基于ognl一样，它实现的脚本语言类似于awk，封装了常见语句块，并提供内置变量与内置函数，如下：

　　$ sudo bpftrace -e 'BEGIN { printf("Hello, World!/n"); } '
　　Attaching 1 probe...
　　Hello, World!
　　实例：在调用端追踪慢SQL

　　前面我们用strace追踪过mysql的jdbc驱动，它使用sendto与recvfrom系统调用来与mysql服务器通信，因此，我们在sendto调用时，计下时间点，然后在recvfrom结束时，计算时间之差，就可以得到相应SQL的耗时了，如下：

　　先找到sendto与recvfrom系统调用在bpftrace中的追踪点，如下：

　　# 查找sendto|recvfrom系统调用的追踪点，可以看到sys_enter_开头的追踪点应该是进入时触发，sys_exit_开头的退出时触发
　　$ sudo bpftrace -l '*tracepoint:syscalls*' |grep -E 'sendto|recvfrom'
　　tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto
　　tracepoint:syscalls:sys_exit_sendto
　　tracepoint:syscalls:sys_enter_recvfrom
　　tracepoint:syscalls:sys_exit_recvfrom
　　# 查看系统调用参数，方便我们编写脚本
　　$ sudo bpftrace -lv tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto
　　tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto
　　    int __syscall_nr;
　　    int fd;
　　    void * buff;
　　    size_t len;
　　    unsigned int flags;
　　    struct sockaddr * addr;
　　    int addr_len;
　　编写追踪脚本trace_slowsql_from_syscall.bt，脚本代码如下：

　　#!/usr/local/bin/bpftrace
　　BEGIN {
　　    printf("Tracing jdbc SQL slower than %d ms by sendto/recvfrom syscall/n", $1);
　　    printf("%-10s %-6s %6s %s/n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "QUERY");
　　}
　　tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto /comm == "java"/ {
　　    // mysql协议中，包开始的第5字节指示命令类型，3代表SQL查询
　　    $com = *(((uint8 *) args->buff)+4);
　　    if($com == (uint8)3){
　　        @query[tid]=str(((uint8 *) args->buff)+5, (args->len)-5);
　　        @start[tid]=nsecs;
　　    }
　　}
　　tracepoint:syscalls:sys_exit_recvfrom /comm == "java" && @start[tid]/ {
　　    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;
　　    if ($dur > $1) {
　　        printf("%-10u %-6d %6d %s/n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @query[tid]);
　　    }
　　    delete(@query[tid]);
　　    delete(@start[tid]);
　　}
　　其中，comm表示进程名称，tid表示线程号，@query[tid]与@start[tid]类似map，以tid为key的话，这个变量就像一个线程本地变量了。

　　调用上面的脚本，可以看到各SQL执行耗时，如下：

　　$ sudo BPFTRACE_STRLEN=80 bpftrace trace_slowsql_from_syscall.bt
　　Attaching 3 probes...
　　Tracing jdbc SQL slower than 0 ms by sendto/recvfrom syscall
　　TIME(ms)   PID        MS QUERY
　　6398       3368243    125 select sleep(0.1)
　　16427      3368243     22 select id from app_log al order by id desc limit 1
　　16431      3368243     20 select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=11692
　　17492      3368243     21 select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=29214
　　实例：在服务端追踪慢SQL

　　从调用端来追踪SQL耗时，会包含网络往返时间，为了得到更精确的SQL耗时，我们可以写一个追踪服务端mysql的脚本，来观测SQL耗时，如下：

　　确定mysqld服务进程的可执行文件与入口函数

　　$ which mysqld
　　/usr/local/mysql/bin/mysqld
　　# objdump可导出可执行文件的动态符号表，做几张mysqld的火焰图就可发现，dispatch_command是SQL处理的入口函数
　　# 另外，由于mysql是c++写的，方法名是编译器改写过的，这也是为啥下面脚本中要用*dispatch_command*模糊匹配
　　$ objdump -tT /usr/local/mysql/bin/mysqld | grep dispatch_command
　　00000000014efdf3 g     F .text 000000000000252e              _Z16dispatch_commandP3THDPK8COM_DATA19enum_server_command
　　00000000014efdf3 g    DF .text 000000000000252e Base        _Z16dispatch_commandP3THDPK8COM_DATA19enum_server_command
　　使用uprobe追踪dispatch_command的调用，如下：

　　#!/usr/bin/bpftrace
　　BEGIN{
　　    printf("Tracing mysqld SQL slower than %d ms. Ctrl-C to end./n", $1);
　　    printf("%-10s %-6s %6s %s/n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "QUERY");
　　}
　　uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command*{
　　    if (arg2 == (uint8)3) {
　　        @query[tid] = str(*arg1);
　　        @start[tid] = nsecs;
　　    }
　　}
　　uretprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command* /@start[tid]/{
　　    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;
　　    if ($dur > $1) {
　　        printf("%-10u %-6d %6d %s/n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @query[tid]);
　　    }
　　    delete(@query[tid]);
　　    delete(@start[tid]);
　　}
　　追踪脚本整体上与之前系统调用版本的类似，不过追踪点不一样而已。

　　实例：找出扫描大量行的SQL

　　众所周知，SQL执行时需要扫描数据，并且扫描的数据越多，SQL性能就会越差。

　　但对于一些中间情况，SQL扫描行数不多也不少，如2w条。且这2w条数据都在缓存中的话，SQL执行时间不会很长，导致没有记录在慢查询日志中，但如果这样的SQL并发量大起来的话，会非常耗费CPU。

　　对于mysql的话，扫描行的函数是row_search_mvcc（如果你经常抓取mysql栈的话，很容易发现这个函数），每扫一行调用一次，如果在追踪脚本中追踪此函数，记录下调用次数，就可以观测SQL的扫描行数了，如下：

　　#!/usr/bin/bpftrace
　　BEGIN{
　　    printf("Tracing mysqld SQL scan row than %d. Ctrl-C to end./n", $1);
　　    printf("%-10s %-6s %6s %10s %s/n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "SCAN_NUM", "QUERY");
　　}
　　uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command*{
　　    $COM_QUERY = (uint8)3;
　　    if (arg2 == $COM_QUERY) {
　　        @query[tid] = str(*arg1);
　　        @start[tid] = nsecs;
　　    }
　　}
　　uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*row_search_mvcc*{
　　    @scan_num[tid]++;
　　}
　　uretprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command* /@start[tid]/{
　　    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;
　　    if (@scan_num[tid] > $1) {
　　        printf("%-10u %-6d %6d %10d %s/n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @scan_num[tid], @query[tid]);
　　    }
　　    delete(@query[tid]);
　　    delete(@start[tid]);
　　    delete(@scan_num[tid]);
　　}
　　脚本运行效果如下：

　　$ sudo BPFTRACE_STRLEN=80 bpftrace trace_mysql_scan.bt 200
　　Attaching 4 probes...
　　Tracing mysqld SQL scan row than 200. Ctrl-C to end.
　　TIME(ms)   PID        MS   SCAN_NUM QUERY
　　150614     1892        4        300 select * from app_log limit 300
　　                                    # 全表扫描，慢！
　　17489      1892      424      43717 select count(*) from app_log
　　                                    # 大范围索引扫描，慢！
　　193013     1892      253      20000 select count(*) from app_log where id < 20000
　　                                    # 深分页，会查询前20300条，取最后300条，慢！
　　213395     1892      209      20300 select * from app_log limit 20000,300
　　                                    # 索引效果不佳，虽然只会查到一条数据，但扫描数据量不会少，慢！
　　430374     1892      186      15000 select * from app_log where id < 20000 and seq = 15000 limit 1
　　如上所示，app_log是我建的一张测试表，共43716条数据，其中id字段是自增主键，seq值与id值一样，但没有索引。

　　可以看到上面的几个场景，不管什么场景，只要扫描行数变大，耗时就会变长，但也都没有超过500毫秒的，原因是这个表很小，数据可以全部缓存在内存中。

　　可见，像bpftrace这样的动态追踪工具是非常强大的，而且比arthas更加灵活，arthas只能追踪单个函数，而bpftrace可以跨函数追踪。

（编辑：错新网）

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