作者:竞霄

**监控能力**作为基础运维能力和核心稳定性措施，开发运维人员可以通过监控系统有效进行故障定位，预防潜在风险，分析长期趋势进行容量规划和性能调优，是软件开发生命周期中必不可少的一环。与此同时，Serverless 作为云计算的实践和未来演进趋势，其全托管免运维的使用体验和按量付费的成本优势，使得其在云原生时代备受推崇，在下一个十年将成为云厂商提供的核心能力。随着 Serverless 的心智普及度越来越高，场景覆盖度越来越广，更多使用 PHP, Python，C/C++, Node.Js, Golang 等语言的用户开始进行 Serverless 架构升级。

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对于这部分用户来说，传统的应用监控方案存在以下痛点：

●建设成本高：需部署一整套监控系统，包括数据采集，指标传输，持久化存储，可视化展示，告警等模块，增加了额外的资源成本和人力成本。
●埋点强入侵：需评估各语言，各框架，各接口的监控指标诉求，引入三方依赖进行繁琐地手动埋点。虽然对于 PHP, Python 等语言，已经有借助对象（模块）替换增强的技术实现无需修改的指标采集，但其能力成熟度，框架兼容性，运行稳定性等方面都还有进一步提升的空间。
●运维复杂：用户需要确保整个监控链路的低延时，高可用和指标准确性，需要对比分析引入监控埋点后对原有应用性能上的影响并持续优化。

**Serverless 产品需要提供一种统一的，开箱即用的，无入侵零改造的方式来实现任意语言的应用监控能力，使得多语言用户可以充分享受 Serverless 带来的普惠技术红利。**下面我们首先对其背后使用的 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter） 技术进行介绍。

eBPF 全称为 Extended Berkeley Packet Filter，始于 Linux 3.18，是一项革命性的 Linux 内核技术。eBPF 提供了基于系统或程序事件的高效，安全，无入侵执行特定代码的通用能力。在 eBPF 诞生之前，由于用户态与系统态相互隔离，应用程序无法直接处理内核数据，而如果直接修改内核又具备相当的复杂性，每次开发或调试都需要重新编译，效率十分低下，安全性也无法保证。

eBPF 作为一个运行在内核中的虚拟机，允许开发人员直接提交 eBPF 程序，在不修改内核代码的情况下运行特定的功能。eBPF 程序基于事件驱动模型，当内核运行到特定 hook 点时会触发执行,预定义的 hook 点包括系统调用、函数进入/退出、内核 tracepoints、网络事件等。对于不存在的 hook 点也可以通过 KProbe,UProbe 进行动态埋点，提供内核态和用户态函数的追踪能力。借助丰富的 hook 点，eBPF 技术可被广泛应用于包括网络监控、安全过滤和性能分析等诸多场景。

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eBPF 的工作流程如下图所示，首先通过在用户空间内使用 LLVM 或者 GCC 将编写好的 eBPF 程序编译成为字节码，然后借助系统调用 bpf 将其加载至内核中。eBPF 虚拟机将使用验证器对字节码进行安全性校验，如只能使用受限的 helper 辅助函数，有限的循环次数和执行时间，DAG 判断是否存在不可达代码等，避免其造成内核崩溃。

安全校验后 eBPF 字节码将通过即时编译器（JIT，Just-In-Time Compiler）编译成为原生机器码，提供近乎内核本地代码的执行效率，并挂载到具体的 hook 点上。用户态程序与 eBPF 程序间通过常驻内存的 eBPF Map 结构进行双向通信，每当特定的事件发生时，eBPF 程序可以将采集的统计信息通过 Map 结构传递给上层用户态的应用程序，进行进一步数据处理与分析。

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SAE（Serverless 应用引擎）作为业界面向应用的 Serverless PaaS 平台，全托管免运维，实现了单体 Web 应用，微服务应用以及定时任务的 Serverless 化。其核心优势之一在于用户可以低心智负担，零改成成本的将其应用/任务直接部署至 SAE 中。目前在 JAVA 生态中，无论是代码包部署，监控调用链的集成，还是分布式调度框架的迁移，都可以让用户无需改动任何业务逻辑和版本依赖的情况下使用。

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基于 eBPF 技术，SAE 应用监控支持了针对任意语言，任意框架的无入侵指标采集与监控告警能力，提供包括应用/实例维度的黄金三指标 RED（请求数，错误数，响应时间）和 HTTP 状态码统计，以及提供服务与依赖服务的接口级别调用信息。借助内置可视化大盘，开发运维人员可以及时评估当前应用对外服务状态，有效识别用户体验、服务中断、业务异常等问题。

SAE 应用监控能力具备以下核心优势：

●**免运维：**开箱即用，部署即生效，用户无需额外运行维护监控告警组件。
**●代码无侵入：**无需任何代码埋点，无需任何依赖修改即可获取到丰富的监控数据。
**●语言无关：**通过内核层进行网络协议解析，支持任意语言，任意框架。
**●多协议覆盖：**支持对 HTTP,MySQL,Redis,Kafka,DNS 等网络协议，进行指标和链路的监控。
●**高性能：**通过减少数据在内核态和用户态之间的拷贝，以极低的性能消耗获取指标数据。

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技术实现上，SAE 通过将 eBPF 探针以 sidecar 的形式与用户业务程序部署在同一安全容器中,实现了多租隔离。eBPF 程序将会监听 accept/close/read/write/sendto/recvfrom 等系统调用，获取本地及远端地址，线程上下文，文件描述符 fd 等信息，同时关联当前容器实例信息产出原始事件。然后将原始事件的内容发送至用户态程序。用户态程序进行应用层协议识别，解析出协议的关键字段，匹配单条链路的请求和响应，同时经过事件过滤，维度收敛，元信息关联，预聚合等步骤进行数据加工，生成最终指标。最后周期性将采集指标上报至 Arms Promethues 中进行持久化存储。

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面向未来，云计算将会全面 Serverless 化，多语言，全生态的支持将会是 Serverless 产品发力的重点，SAE 应用监控能力同样会持续不断的演进和增强，目前已经全面上线了无入侵，多维度，高性能的应用核心指标监控和告警能力，欢迎大家使用。同时在后续的 RoadMap 中，SAE 将会推出全局调用拓扑，服务上下游依赖，调用链路详情等进阶功能，打造更加完善的 Serverless 多语言可观测体系。

ITPub博客

基于 eBPF 的 Serverless 多语言应用监控能力建设

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