什么是革命性技术eBPF？为什么可观测性领域都得用它

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如果有一种技术可以监控和采集任何应用信息，支持任何语言，并且应用完全无感知，零侵入，想想是不是很激动，那么这个技术是什么呢？就是eBPF，它应该是最近一两年非常热门的技术名词，我相信你或多或少都看到过，但可能不知道它能做什么，今天我们来讲讲这个革命性的技术eBPF，以及它在可观测领域的应用eBPF是什么？

eBPF 是什么？

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是在 Linux 内核中运行的虚拟机技术，2014 年它首次出现在 Linux 内核中，并经过这几年迭代，目前已经成熟。它提供了一种灵活并且安全的方式来扩展内核功能。eBPF 最初是为网络数据包过滤而设计的，但现在已经扩展到其它领域，如安全监控、性能分析和系统跟踪等。

eBPF允许用户在不修改内核源代码的情况下，通过加载和执行自定义的eBPF程序来扩展内核功能。这些eBPF程序通过Hook 机制与内核交互，它们可以对进入和离开内核的事件进行过滤和处理，以实现网络数据包的监控、性能统计和安全审计等功能。

如下图，eBPF可以在文件写入和读取进行拦截处理，网络的发送和接受进行拦截处理

这段代码是一个 eBPF 过滤器程序，用于在网络数据包通过时打印源 IP 地址和目标 IP 地址。它使用 bpf_printk 函数来输出信息到内核日志。

#include <linux/bpf.h>
#include <linux/if_ether.h>
#include <linux/ip.h>
#include <linux/in.h>

SEC("filter")
int print_ip(struct __sk_buff *skb) {
    struct ethhdr *eth = bpf_hdr_pointer(skb);
    struct iphdr *ip = (struct iphdr *)(eth + 1);

    if (eth->h_proto == htons(ETH_P_IP)) {
        bpf_printk("Source IP: %u.%u.%u.%u\n",
                   ip->saddr & 0xFF,
                   (ip->saddr >> 8) & 0xFF,
                   (ip->saddr >> 16) & 0xFF,
                   (ip->saddr >> 24) & 0xFF);

        bpf_printk("Destination IP: %u.%u.%u.%u\n",
                   ip->daddr & 0xFF,
                   (ip->daddr >> 8) & 0xFF,
                   (ip->daddr >> 16) & 0xFF,
                   (ip->daddr >> 24) & 0xFF);
    }

    return XDP_PASS;
}

eBPF 能做什么？

动态编程内核以实现高效的网络、可观测性、追踪和安全性。

1.可观测性

eBPF 程序是事件驱动的，当内核或用户程序经过一个 eBPF Hook 时，对应 Hook 点上加载的 eBPF 程序就会被执行。从而可以采集相关信息，而且它是完全无侵入，对应用系统来说完全无感知。

想想以前我们用的监控系统Cat、SkyWalking或多或少都有侵入，只是代码多少的问题，有了它完全不用关心，而且它能对所有运行在 linux 上面应用进行监控，比如
redis、kafka等

2.安全监控和审计

eBPF可以用于实时监控系统的安全事件和异常行为。它可以检测恶意软件、网络攻击、未经授权的访问等安全威胁，并触发警报或采取相应的防御措施。

3.自定义功能扩展

如数据包处理、协议解析、数据转换等。

eBPF 在可观测性方案的应用

可观测性，也是近几年非常热门的话题，因为目前互联网公司应用大部分都基于 k8s 部署，而 k8s 的网络模型比较复杂，如果系统出现异常，无法快速定位问题，所以需要有一个的平台可以去做系统故障定位、性能优化、以及监控等工作，而可观测性提供了更深入的洞察力和更好的理解，使得在复杂的分布式系统中构建、部署和维护应用程序更加可靠和高效

如何做好一个可观测性系统，那么eBPF技术是绕不开的，下面看下eBPF是如何抓取应用数据

eBPF 是如何抓取应用数据的

可能有人会问eBPF是怎么抓取数据，因为进入系统内核都是二进制数据，如何知晓是kafka或者mongodb的数据，答案是基于通信协议，每个中间件都是属于自身的通信协议，比如 redis、mysql、mongodb等,以下为mongodb的原始通信报文，这个报文每几位代表什么含义，在mongodb官方文档都有定义

引用于:郑志聪老师在 2023 云原生+可观测性广州 Meeup 分享

mongodb 消息解析

由于作者本人的电脑为MAC M系列芯片，对eBPF不怎么兼容，所以我们下面只讲原理，如下图是mongodb通信协议，基于这个协议，可以知晓消息内容、操作类型、响应码等。

struct MsgHeader {
    int32   messageLength; // total message size, including this
    int32   requestID;     // identifier for this message
    int32   responseTo;    // requestID from the original request
                           //   (used in responses from the database)
    int32   opCode;        // message type
}

https://www.mongodb.com/docs/manual/reference/mongodb-wire-protocol/

基于这个消息协议，eBPF就可以完成数据解析和抽取

基于 eBPF 构建的可观测性平台

目前很多公司都基于 eBPF技术在构建自己的可观测性平台，下面介绍一些相关产品

阿里云应用监控 eBPF 版

它是一套针对 Kubernetes 集群开发的一站式可观测性产品，它能做到：

代码无侵入：阿里云应用监控 eBPF 版通过旁路技术，不需要对代码进行埋点即可获取到丰富的网络性能数据。
语言无关：阿里云应用监控 eBPF 版在内核层进行网络协议解析，支持任意语言，任意框架。
高性能：阿里云应用监控 eBPF 版基于 eBPF 技术，能以极低的消耗获取丰富的网络性能数据。
资源关联：阿里云应用监控 eBPF 版通过网络拓扑，资源拓扑展示相关资源的关联。
数据多样：阿里云应用监控 eBPF 版支持可观测的各种类型数据（监控指标、链路、日志和事件）。
整体性：阿里云应用监控 eBPF 版通过控制台的场景设计，关联起架构感知拓扑、Prometheus 监控、告警配置。

部分效果图

dashboard

拓扑图

https://help.aliyun.com/zh/arms/application-monitoring-ebpf/product-overview/what-is-alibaba-cloud-application-monitoring-ebpf-version

开源监控系统 deepFlow

DeepFlow 开源项目旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。DeepFlow 基于 eBPF 实现了零侵扰（Zero Code）的指标、分布式追踪、调用日志、函数剖析数据采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测数据的全栈（Full Stack）关联和高效存取，核心特性如下：

任意 Service 的全景图：利用 eBPF 零侵扰绘制生产环境的全景图。
任意 Request 的分布式追踪：基于 eBPF 的零侵扰分布式追踪能力，支持任意语言的应用程序，并完整覆盖网关、服务网格、数据库、消息队列、DNS、网卡等各类基础设施。
任意 Function 的持续性能剖析：以低于 1% 的开销零侵扰采集生产环境进程的性能剖析数据。
无缝集成流行的可观测性技术栈：可作为 Prometheus、OpenTelemetry、SkyWalking、Pyroscope 的存储后端。
存储性能 10x ClickHouse：基于 SmartEncoding 机制，向所有观测信号注入标准化的、预编码的元标签，相比 ClickHouse 的 String 或 LowCard 方案均可将存储开销降低 10x。

部分效果图

redis 监控