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系统测试

快速上手

从gitlab上clone本项目，注意，需要添加--recursive以clone子模块

git clone --recursive https://gitlab.eduxiji.net/zhangdiandian/project788067-89436.git

运行编译命令

sudo make install

编译完成后的所有可执行文件会在build目录下，eunomia可执行文件位于./build/bin/Debug/目录下，测试代码位于./build/test/目录下。使用

sudo ./eunomia run process

即可开启eunomia的process
具体的命令行操作方法可以使用

sudo ./eunomia --help

进行查看

命令行测试情况

各项命令测试结果如下：

tracker系列命令

  • process模块测试

    • 追踪所有process 所有追踪结果
    • 追踪所有process并设置输出格式为csv 设置输出格式追踪结果
    • 追踪所有和id为7d4cc7108e89的容器有关的进程 设置追踪容器的id
    • 追踪pid为322375的进程，并设置10s后自动退出 设置追踪的进程和退出时间
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置附在结果图后) 使用toml配置参数 toml格式
    • 开启process追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager 日志结果记录

  • tcp模块测试

    • 追踪所有tcp 所有追踪结果
    • 追踪所有tcp并设置输出格式为csv 设置输出格式追踪结果
    • 追踪所有和id为7d4cc7108e89的容器有关的进程 设置追踪容器的id
    • 追踪pid为924913的进程，并设置15s后自动退出 设置追踪的进程和退出时间
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启process追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager 日志结果记录

  • syscall模块测试

    • 追踪所有syscall 所有追踪结果
    • 追踪所有syscall并设置输出格式为csv 设置输出格式追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启syscall追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager 日志结果记录

  • files模块测试

    • 追踪所有文件读写 所有追踪结果
    • 追踪所有files读写并设置输出格式为json 设置输出格式追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启files追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager 日志结果记录

  • opensnoop模块测试

    • 追踪open()系统调用 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启opensnoop追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • mountsnoop模块测试

    • 追踪mount()和umount() 所有追踪结果
    • 开启mountsnoop追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • sigsnoop模块测试

    • 追踪系统信号量 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启sigsnoop追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • tcpconnlat模块测试

    • 追踪tcp时延 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启tcpconnlat追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • tcprtt模块测试

    • 追踪tcprtt 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启tcprtt追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • capable模块测试

    • 追踪capabilities 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启capable追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

  • oomkill模块测试

    • 追踪内存溢出 所有追踪结果
    • 使用toml文件配置追踪参数(toml配置与process相同) 使用toml配置参数
    • 开启oomkill追踪模块的同时开启单独的容器监视模块，并将记录写到指定文件夹 开启contaienr_manager

容器测试情况

  • 测试进程与容器id互相映射

  • 基于容器信息的可视化展示

信息可视化测试情况： prometheus and grafana

Grafana是一个开源的可视化和分析平台。允许查询、可视化、告警和监控的不同数据，无论数据存储在哪里。简单地说支持多种数据源，提供多种面板、插件来快速将复杂的数据转换为漂亮的图形和可视化的工具，另监控可自定义告警监控规则。Prometheus是高扩展性的监控和报警系统。它采用拉取策略获取指标数据，并规定了获取数据的API，用户可以通过exporter收集系统数据。

Eunomia能够将自定义的BPF跟踪数据导出到prometheus，它基于Prometheus-CPP这个SDK实现了prometheus获取数据的API，prometheus可以通过这些API主动拉取到自定义的BPF跟踪数据。具体来说，我们只需要在对应的tracker中嵌入BPF代码，运行Eunomia就可以实现导出BPF跟踪数据，而这些数据是可以被prometheus主动拉取到的，进而实现BPF跟踪数据的存储、处理和可视化展示。

Prometheus信息可视化测试：

  • 配置prometheus添加eunomia数据源
   job_name: "prometheus" 
     # metrics_path defaults to '/metrics'
     # scheme defaults to 'http'. 
     static_configs:
       - targets: ["localhost:9090"]
   job_name: "eunomia_node"
     static_configs:
       - targets: ["localhost:8528"]

  • 从prometheus查看数据源的状态

  • 从promethesu查看eunomia暴露的指标列表

  • 从Prometheus查看部分指标的数值分布

  • grafana

    • grafana配置从peometheus拉取数据的端口
    • grafana部分指标展示效果如下图，左上为文件读操作Bytes监控;左下为为系统调用热力图，方便定位到热点调用路径;右上为文件读操作TOP10;右下为文件写操作TOP10。

CI/持续集成

我们在 github 上面部署了 github actions，包含自动集成、自动构建、自动测试等功能：

action