DTrace와 SystemTap으로 CPython 계측하기
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저자:
   David Malcolm

저자:
   Łukasz Langa

DTrace와 SystemTap은 컴퓨터 시스템의 프로세스가 하는 일을 검사할 수 있
는 모니터링 도구입니다. 둘 다 도메인 특정 언어를 사용하여 다음과 같은
작업을 하는 스크립트를 작성할 수 있도록 합니다:

   * 관찰할 프로세스를 걸러내기

   * 관심 있는 프로세스에서 자료를 수집하기

   * 데이터에 대한 보고서를 생성하기

파이썬 3.6부터, CPython은 DTrace나 SystemTap 스크립트에서 볼 수 있는 "
마커(markers)"("프로브(probes)"라고도 합니다)를 내장하도록 빌드할 수
있어서, 시스템에서 CPython 프로세스가 수행하고 있는 작업을 쉽게 관찰할
수 있습니다.

**CPython 구현 상세:** DTrace 마커는 CPython 인터프리터의 구현 세부 사
항입니다. CPython 버전 간의 프로브 호환성에 대한 보장은 없습니다.
CPython 버전을 변경할 때 경고 없이 DTrace 스크립트가 작동하지 않거나
올바르게 작동하지 않을 수 있습니다.


정적 마커 활성화하기
====================

macOS는 DTrace를 기본적으로 지원합니다. 리눅스에서는, SystemTap을 위한
마커를 내장하도록 CPython을 빌드하려면, SystemTap 개발 도구를 설치해야
합니다.

리눅스 기계에서, 이렇게 하면 됩니다:

   $ yum install systemtap-sdt-devel

또는:

   $ sudo apt-get install systemtap-sdt-dev

CPython must then be "configured with the --with-dtrace option":

   checking for --with-dtrace... yes

macOS에서, 배경에서 파이썬 프로세스를 실행하고 파이썬 공급자가 제공 한
모든 프로브를 나열하여 사용 가능한 DTrace 프로브를 나열할 수 있습니다:

   $ 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

리눅스에서, ".note.stapsdt" 섹션이 있는지 확인하여 빌드 된 바이너리에
SystemTap 정적 마커가 있는지 확인할 수 있습니다.

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

If you've built Python as a shared library (with the "--enable-shared"
configure option), you need to look instead within the shared library.
For example:

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

충분히 최신의 readelf는 메타 데이터를 인쇄할 수 있습니다:

   $ 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

The above metadata contains information for SystemTap describing how
it can patch strategically placed machine code instructions to enable
the tracing hooks used by a SystemTap script.


정적 DTrace 프로브
==================

다음 예제 DTrace 스크립트는 파이썬 스크립트의 호출/반환 계층 구조를 표
시하는 데 사용할 수 있습니다. "start"라는 함수의 호출 내부에서만 추적
합니다. 즉, 임포트 시점의 함수 호출은 나열되지 않습니다:

   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;
   }

다음과 같은 식으로 호출할 수 있습니다:

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

출력은 이런 식입니다:

   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


정적 SystemTap 마커
===================

SystemTap 통합을 사용하는 저수준의 방법은 정적 마커를 직접 사용하는 것
입니다. 이를 포함하는 바이너리 파일을 명시적으로 지정해야 합니다.

예를 들어, 이 SystemTap 스크립트는 파이썬 스크립트의 호출/반환 계층 구
조를 표시하는 데 사용할 수 있습니다:

   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);
   }

다음과 같은 식으로 호출할 수 있습니다:

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

출력은 이런 식입니다:

   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

이때 열은 다음과 같습니다:

   * 스크립트 시작으로부터 마이크로초 단위의 시간

   * 실행 파일의 이름

   * 프로세스의 PID

나머지는 스크립트가 실행될 때 호출/반환 계층 구조를 나타냅니다.

For a "--enable-shared" build of CPython, the markers are contained
within the libpython shared library, and the probe's dotted path needs
to reflect this. For example, this line from the above example:

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

대신 이렇게 되어야 합니다:

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

(assuming a debug build of CPython 3.6)


사용 가능한 정적 마커
=====================

function__entry(str filename, str funcname, int lineno)

   이 마커는 파이썬 함수의 실행이 시작되었음을 나타냅니다. 순수 파이썬
   (바이트 코드) 함수에서만 트리거 됩니다.

   파일명, 함수 이름 및 줄 번호가 위치 인자로 추적 스크립트에 제공됩니
   다. "$arg1", "$arg2", "$arg3"를 사용하여 액세스해야 합니다:

      * "$arg1" : "(const char *)" 파일명, "user_string($arg1)"를 사용
        하여 액세스할 수 있습니다

      * "$arg2" : "(const char *)" 함수 이름, "user_string($arg2)"를
        사용하여 액세스할 수 있습니다

      * "$arg3" : "int" 줄 번호

function__return(str filename, str funcname, int lineno)

   이 마커는 "function__entry()"의 반대이며, 파이썬 함수의 실행이 종료
   되었음을 나타냅니다 ("return"를 통해서나 예외를 통해). 순수 파이썬
   (바이트 코드) 함수에서만 트리거 됩니다.

   인자는 "function__entry()"와 같습니다.

line(str filename, str funcname, int lineno)

   이 마커는 파이썬 줄이 실행되려고 함을 나타냅니다. 파이썬 프로파일러
   를 사용하는 줄 단위 추적과 동등합니다. C 함수 내에서는 트리거 되지
   않습니다.

   인자는 "function__entry()"와 같습니다.

gc__start(int generation)

   파이썬 인터프리터가 가비지 수집 사이클을 시작할 때 발생합니다.
   "arg0"은 "gc.collect()"처럼 스캔할 세대(generation)입니다.

gc__done(long collected)

   파이썬 인터프리터가 가비지 수집 사이클을 끝낼 때 발생합니다. "arg0"
   은 수집된 객체 수입니다.

import__find__load__start(str modulename)

   "importlib"가 모듈을 찾고 로드하기 전에 발생합니다. "arg0"은 모듈
   이름입니다.

   버전 3.7에 추가.

import__find__load__done(str modulename, int found)

   "importlib"의 모듈을 찾고 로드하는 함수가 호출 된 후에 발생합니다.
   "arg0"은 모듈 이름이고, "arg1"은 모듈이 성공적으로 로드되었는지를
   나타냅니다.

   버전 3.7에 추가.

audit(str event, void *tuple)

   "sys.audit()"나 "PySys_Audit()"가 호출될 때 발생합니다. "arg0"는 C
   문자열로 된 이벤트 이름이고, "arg1"은 튜플 객체를 가리키는
   "PyObject" 포인터입니다.

   버전 3.8에 추가.


SystemTap 탭셋
==============

SystemTap 통합을 사용하는 고수준의 방법은 "탭셋(tapset)"을 사용하는 것
입니다: SystemTap의 라이브러리에 해당하는 것입니다, 정적 마커의 저수준
세부 정보를 숨깁니다.

다음은 CPython의 비공유 빌드에 기반한 탭셋 파일입니다:

   /*
      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
   }

이 파일을 SystemTap의 tapset 디렉터리(예를 들어,
"/usr/share/systemtap/tapset")에 설치하면, 다음과 같은 추가 프로브 포
인트를 사용할 수 있습니다:

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

   이 프로브 포인트는 파이썬 함수의 실행이 시작되었음을 나타냅니다. 순
   수 파이썬 (바이트 코드) 함수에서만 트리거 됩니다.

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

   이 프로브 포인트는 "python.function.return"의 반대이며, 파이썬 함수
   의 실행이 종료되었음을 나타냅니다 ("return"를 통해서나 예외를 통해
   ). 순수 파이썬 (바이트 코드) 함수에서만 트리거 됩니다.


예제
====

이 SystemTap 스크립트는 위의 탭셋을 사용하여, 정적 마커의 이름을 직접
지정하지 않고도, 파이썬 함수 호출 계층 구조를 추적하는 위의 예제를 보
다 명확하게 구현합니다.:

   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);
   }

The following script uses the tapset above to provide a top-like view
of all running CPython code, showing the top 20 most frequently
entered bytecode frames, each second, across the whole system:

   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;
   }
