【eBPF-03】进阶：BCC 框架中 BPF 映射的应用 v1.0

御医

eBPF 中实现内核态代码与用户态代码是可以实时通信的，这主要靠 BPF 映射 来实现。
BPF 映射 是内核空间的一段内存，以 键值对 的方式存储。内核态程序可以直接访问 BPF 映射，用户态需要通过系统调用才能访问这段地址。
BPF 映射有很多种类型，如下表所示。
类型说明BPF_HASH哈希表BPF_ARRAY数组BPF_HISTOGRAM直方图BPF_STACK_TRACE跟踪栈BPF_PERF_ARRAY硬件性能数组BPF_PERCPU_HASH单CPU哈希表BPF_PERCPU_ARRAY单CPU数组BPF_LPM_TRIE最长前缀匹配映射BPF_PROG_ARRAY尾调用程序数组......本文列举了使用 eBPF + BCC 实现的多个工具源码，索引如下表。
工具名称工具用途工具使用的 MAP涉及的具体 MAP 用法killsnoop检测进程被 kill 时的状态BPF_HASH内核态传递数据filetop检测指定时间周期内读写文件的 top 列表BPF_HASH内核态向用户态传递数据usercheck检测当前进程执行的用户BPF_HASH用户态向内核态传递数据pidpersec检测周期内通过 fork 创建的进程总数BPF_ARRAY保存全局数据vfsreadlat周期性打印 vfs 文件读取操作耗时分布情况BPF_HISTOGRAM直方图统计stacksnoop打印内核某个函数执行时的调用栈信息BPF_STACK_TRACE内核函数跟踪栈1 哈希表

哈希表与我们熟悉的 hash_map 实现和用法相似，都是由 key/value 组成，在 eBPF 程序中按需分配和释放。
我们来看几个应用了 BPF_HASH 的例子。
工具1 killsnoop

（改编自 Brendan Gregg 大神给出的源码）—— 用来检测进程被 kill 时的状态。
点击查看代码

1. from bcc import BPF
2. from bcc.utils import printb
3. from time import strftime
5. # define BPF program
6. bpf_text = """
7. #include <uapi/linux/ptrace.h>
8. #include <linux/sched.h>
10. struct val_t {
11.         u32 pid;
12.         int sig;
13.         int tpid;
14.         char comm[TASK_COMM_LEN];
15. };
17. struct data_t {
18.         u32 pid;
19.         int tpid;
20.         int sig;
21.         int ret;
22.         char comm[TASK_COMM_LEN];
23. };
24. // 定义 BPF_HASH 名称为 infotmp，key 类型为 u32，val 类型为 struct val_t
25. BPF_HASH(infotmp, u32, struct val_t);
26. BPF_PERF_OUTPUT(events);
28. int syscall__kill(struct pt_regs *ctx, int tpid, int sig) {
29.         u64 pid_tgid = bpf_get_current_pid_tgid();
30.         u32 pid = pid_tgid >> 32;
31.         u32 tid = (u32)pid_tgid;
33.         struct val_t val = {.pid = pid};
34.         if (bpf_get_current_comm(&val.comm, sizeof(val.comm)) == 0) {
35.                 val.tpid = tpid;
36.                 val.sig = sig;
37.                 infotmp.update(&tid, &val);                // 根据 (key, val) 更新 BPF_HASH
38.         }
40.         return 0;
41. };
43. int do_ret_sys_kill(struct pt_regs *ctx) {
44.         struct data_t data = {};
45.         struct val_t *valp;
46.         u64 pid_tgid = bpf_get_current_pid_tgid();
47.         u32 pid = pid_tgid >> 32;
48.         u32 tid = (u32)pid_tgid;
50.         valp = infotmp.lookup(&tid);                // 根据 key 查找 BPF_HASH
51.         if (valp == 0) {
52.                 // missed entry
53.                 return 0;
54.         }
56.         bpf_probe_read_kernel(&data.comm, sizeof(data.comm), valp->comm);
57.         data.pid = pid;
58.         data.tpid = valp->tpid;
59.         data.ret = PT_REGS_RC(ctx);
60.         data.sig = valp->sig;
62.         events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
63.         infotmp.delete(&tid);                // 根据 key 删除 BPF_HASH 记录
65.         return 0;
66. }
67. """
68. # initialize BPF
69. b = BPF(text=bpf_text)
70. kill_fnname = b.get_syscall_fnname("kill")
71. b.attach_kprobe(event=kill_fnname, fn_name="syscall__kill")
72. b.attach_kretprobe(event=kill_fnname, fn_name="do_ret_sys_kill")
73. # header
74. print("%-9s %-16s %-16s %-4s %-16s %s" % ("TIME", "PID", "COMM", "SIG",  "TPID", "RESULT"))
76. # process event
77. def print_event(cpu, data, size):
78.     event = b["events"].event(data)
79.     printb(b"%-9s %-16d %-16s %-4d %-16d %d" % (strftime("%H:%M:%S").encode('ascii'), event.pid, event.comm, event.sig, event.tpid, event.ret))
81. # loop with callback to print_event
82. b["events"].open_perf_buffer(print_event)
83. while 1:
84.     try:
85.         b.perf_buffer_poll()
86.     except KeyboardInterrupt:
87.         exit()

复制代码

这个例子给出了 BPF_HASH 在内核态不同函数事件阶段之间传递消息的基本使用方式。主要有几个关键点：

• BPF_HASH(infotmp, u32, struct val_t)：定义一个 BPF 哈希表，前三个参数分别为：哈希表名称，key 的类型，val 的类型；
  
• infotmp.update(&tid, &val)：更新 (key, val)；
  
• infotmp.lookup(&tid)：查询 key 对应的 val；
  
• infotmp.delete(&tid)：删除 (key, val)；
  

这段程序最终的运行结果如下。

工具2 filetop

（同样改编自 Brendan Gregg 的源码）—— 用来检测指定时间周期内读写文件的 top 列表。
点击查看代码

1. #!/usr/bin/python3
2. from bcc import BPF
3. from time import sleep, strftime
5. # define BPF program
6. bpf_text = """
7. #include <uapi/linux/ptrace.h>
8. #include <linux/blkdev.h>
9. // the key for the output summary
10. struct info_t {
11.         unsigned long inode;
12.         dev_t dev;
13.         dev_t rdev;
14.         u32 pid;
15.         u32 name_len;
16.         char comm[TASK_COMM_LEN];                // 进程名
17.         // de->d_name.name may point to de->d_iname so limit len accordingly
18.         char name[DNAME_INLINE_LEN];                // 文件名
19.         char type;
20. };
21. // the value of the output summary
22. struct val_t {
23.         u64 reads;
24.         u64 writes;
25.         u64 rbytes;
26.         u64 wbytes;
27. };
28. BPF_HASH(counts, struct info_t, struct val_t);                // 定义 HASH 表，key 和 val 均为一个结构体
30. static int do_entry(struct pt_regs *ctx, struct file *file, char __user *buf, size_t count, int is_read) {
31.         u32 tgid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
32.         u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid();
34.         // skip I/O lacking a filename
35.         struct dentry *de = file->f_path.dentry;
36.         int mode = file->f_inode->i_mode;
37.         struct qstr d_name = de->d_name;
38.         if (d_name.len == 0)
39.                 return 0;
41.         // store counts and sizes by pid & file
42.         struct info_t info = {
43.                 .pid = pid,
44.                 .inode = file->f_inode->i_ino,
45.                 .dev = file->f_inode->i_sb->s_dev,
46.                 .rdev = file->f_inode->i_rdev,
47.         };
48.         bpf_get_current_comm(&info.comm, sizeof(info.comm));
49.         info.name_len = d_name.len;
50.         bpf_probe_read_kernel(&info.name, sizeof(info.name), d_name.name);
51.         // 区分操作的类型
52.         if (S_ISREG(mode)) {
53.                 info.type = 'R';
54.         } else if (S_ISSOCK(mode)) {
55.                 info.type = 'S';
56.         } else {
57.                 info.type = 'O';
58.         }
60.         struct val_t *valp, zero = {};
61.         valp = counts.lookup_or_try_init(&info, &zero);                // 内核态尝试获取指定 key 的 val，若 val == NULL，则赋予一个默认值
62.         if (valp) {
63.                 if (is_read) {
64.                         valp->reads++;
65.                         valp->rbytes += count;
66.                 } else {
67.                         valp->writes++;
68.                         valp->wbytes += count;
69.                 }
70.         }
71.         return 0;
72. }
74. int trace_read_entry(struct pt_regs *ctx, struct file *file, char __user *buf, size_t count) {
75.         return do_entry(ctx, file, buf, count, 1);
76. }
78. int trace_write_entry(struct pt_regs *ctx, struct file *file, char __user *buf, size_t count) {
79.         return do_entry(ctx, file, buf, count, 0);
80. }
81. """
83. # initialize BPF
84. b = BPF(text=bpf_text)
85. b.attach_kprobe(event="vfs_read", fn_name="trace_read_entry")
86. b.attach_kprobe(event="vfs_write", fn_name="trace_write_entry")
88. # check whether hash table batch ops is supported
89. htab_batch_ops = True if BPF.kernel_struct_has_field(b'bpf_map_ops', b'map_lookup_and_delete_batch') == 1 else False
90. DNAME_INLINE_LEN = 32  # linux/dcache.h
91. interval = 1
92. exiting = 0
94. def sort_fn(counts):
95.         return (counts[1].rbytes + counts[1].wbytes + counts[1].reads + counts[1].writes)
97. while 1:
98.         try:
99.                 sleep(interval)
100.         except KeyboardInterrupt:
101.                 exit()
103.         print('Tracing... Output every %d secs. Hit Ctrl-C to end' % interval)
104.         print("%-7s %-16s %-6s %-6s %-7s %-7s %1s %s" % ("TID", "COMM", "READS", "WRITES", "R_Kb", "W_Kb", "T", "FILE"))
106.         # 用户态获取 BPF_HASH
107.         counts = b.get_table("counts")
108.         # 这里遍历整个 BPF_HASH
109.         for k, v in reversed(sorted(counts.items_lookup_and_delete_batch()
110.                                 if htab_batch_ops else counts.items(),
111.                                 key=sort_fn)):
112.                 name = k.name.decode('utf-8', 'replace')
113.                 if k.name_len > DNAME_INLINE_LEN:
114.                         name = name[:-3] + "..."
116.         # print line
117.                 print("%-7d %-16s %-6d %-6d %-7d %-7d %1s %s" % (k.pid,
118.                         k.comm.decode('utf-8', 'replace'), v.reads, v.writes,
119.                         v.rbytes / 1024, v.wbytes / 1024,
120.                         k.type.decode('utf-8', 'replace'), name))
121.         # 用户态清空 BPF_HASH
122.         if not htab_batch_ops:
123.                 counts.clear()

复制代码

这个例子给出了 BPF_HASH 用于内核态向用户态传递数据的场景。主要有以下几个关键点：

• BPF_HASH(counts, struct info_t, struct val_t)：本次声明的哈希表，key 和 val 均为一个结构体，这在实操上是常见的。不过要注意 eBPF 运行栈大小限制。
  
• valp = counts.lookup_or_try_init(&info, &zero)：内核态的查找辅助函数，和 lookup() 用法相同，不过此函数安全性更高。若获取的 val 为空，则为其赋予一个初始值 zero。（注意，获取的 val 是一个指针，可以直接操作器结构体数据）
  
• counts = b.get_table("counts")：用于用户态获取定义的 eBPF_HASH。
  
• counts.items()：返回所有的 (key, val)，用于用户态遍历哈希表。
  
• counts.clear()：清空整张哈希表。
  
• htab_batch_ops：这段代码定义了一个特殊的标志位，用来判断当前版本的 eBPF 是否支持 items_lookup_and_delete_batch() 辅助函数。
  
• items_lookup_and_delete_batch()：内核 5.6 版本才引入该函数。作用同 items() + clear()，即，获取所有的 (key, val)，并清空整个哈希表。
  

这段代码通过 interval 变量控制检测周期（当前为 1s），并按照这个周期，检测打印进程访问文件的一个热度表，按照字节降序排列。如下图所示：

工具3 usercheck

（改编自《Learning eBPF》一书第二章给给出的部分代码）——用来检测当前进程执行的用户。
点击查看代码

1. #!/usr/bin/python3
2. from bcc import BPF
3. from ctypes import *
5. bpf_text = '''
6. struct user_msg_t {
7.         char message[12];
8. };
10. BPF_HASH(config, u32, struct user_msg_t);
11. BPF_PERF_OUTPUT(events);
13. struct data_t {
14.         int pid;
15.         int uid;
16.         char command[16];
17.         char message[12];
18. };
20. int check_user(void *ctx) {
21.         struct data_t data = {};
22.         struct user_msg_t *p;
23.         char message[12] = "Hello World";
25.         data.pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
26.         data.uid = bpf_get_current_uid_gid() & 0xFFFFFFFF;
27.         bpf_get_current_comm(&data.command, sizeof(data.command));
29.         p = config.lookup(&data.uid);
30.         if (p != 0) {
31.                 bpf_probe_read_kernel(&data.message, sizeof(data.message), p->message);
32.         } else {
33.                 bpf_probe_read_kernel(&data.message, sizeof(data.message), message);
34.         }
36.         events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
37.         return 0;
38. }
39. '''
41. # initialize BPF
42. b = BPF(text=bpf_text)
43. execve_fnname = b.get_syscall_fnname("execve")
44. b.attach_kprobe(event=execve_fnname, fn_name="check_user")
45. # 用户态获取 HASH
46. config = b.get_table("config")
47. # 用户态修改 HASH
48. config[c_int(0)] = create_string_buffer(b"Hello, Root!")
49. config[c_int(1000)] = create_string_buffer(b"Hello, User 501!")
51. print("%-10s %-10s %-16s %s" % ("PID", "UID", "COMM", "MSG"))
52. def print_event(cpu, data, size):
53.         event = b["events"].event(data)
54.         print("%-10d %-10d %-16s %s" % (event.pid, event.uid, event.command.decode('utf-8'), event.message.decode('utf-8')))
56. b["events"].open_perf_buffer(print_event)
57. while 1:
58.         try:
59.                 b.perf_buffer_poll()
60.         except KeyboardInterrupt:
61.                 exit()

复制代码

这个例子给出了一个用户态主动修改 BPF_HASH 的情况。关键点：

• config[c_int(0)] = create_string_buffer(b"Hello, Root!")：修改的方式与常规的 hash_map 类似，但是，key 和 val 的类型转换是必不可少的步骤。
  

python 到 C 的类型转换可以通过 ctypes 库来实现。可直接通过 pip3 install stypes 安装。

注意：
用户态可以通过这种方式向内核态传入数据，但千万要慎之又慎用这种方式去控制内核 BPF 程序的执行流程。内核态无法阻塞等待用户态处理复杂逻辑后的响应（如创建另一个进程）。[引用-1]
举例来说，当这个程序不是在最初就设定了 BPF_HASH 的值，而是通过内核传出的用户 uid动态地去打开系统文件检索用户 username，那么这个工具将无法实现预期功能了。这是因为，在当前进程执行的 execve 挂载点，用户态并没有来得及执行下一个 open 进程，因此，其通过 lookup() 获得的 username 将始终为空。
运行结果：

2 数组

工具4 pidpersec

（改编自 Brendan Gregg 给出的源码）—— 用于检测周期内通过 fork 创建的进程总数。
点击查看代码

1. #!/usr/bin/python3
2. from bcc import BPF
3. from ctypes import c_int
4. from time import sleep, strftime
6. # load BPF program
7. b = BPF(text="""
8. #include <uapi/linux/ptrace.h>
9. enum stat_types {
10.         S_COUNT = 1,
11.         S_MAXSTAT
12. };
13. BPF_ARRAY(stats, u64, S_MAXSTAT);                // 创建 ARRAY，名称为 stats，val 的类型为 u64，val 的最大数量为 S_MAXSTAT = 2
15. static void stats_increment(int key) {
16.         stats.atomic_increment(key);                // 索引为 key 的 val 原子自增操作
17. }
19. void do_count(struct pt_regs *ctx) { stats_increment(S_COUNT); }
20. """)
21. b.attach_kprobe(event="sched_fork", fn_name="do_count")
23. # stat indexes
24. S_COUNT = c_int(1)
25. interval = 1                # 打印周期
27. # header
28. print("Tracing... Ctrl-C to end.")
29. # output
30. while (1):
31.         try:
32.                 sleep(interval)
33.         except KeyboardInterrupt:
34.                 exit()
36.         print("%s: PIDs/sec: %d" % (strftime("%H:%M:%S"),
37.                 b["stats"][S_COUNT].value))
38.         b["stats"].clear()

复制代码

同为 BPF 映射类型，BPF_ARRAY 可以被看作为一类特殊的 BPF_HASH（ ARRAY 的 key 从 0 开始，为非零整数），但有一下几点区别。

• BPF_ARRAY 在初始化时会预先分配空间，并设置为零。
  
• BPF_ARRAY 的大小是固定的，其元素不能被删除。
  
• BPF_ARRAY 通常用于保存 val 可能会更新的信息，由于 key 默认为非负整数索引，因此，其固定索引的 val 通常代表一个意义。
  
• BPF_ARRAY 和 BPF_HASH 一样，在执行更新操作时，不能保证原子性。需要进行额外的手段来保证原子操作。
  

实际上， HASH 和 ARRAY 在初始化时，都有一个默认的最大 size（10240）。只不过在使用 ARRAY 时，通常会指定其最大 size，以免预分配资源空间的浪费。

在此代码中，给出了一个 BPF_ARRAY 的常见用法，即，作为一个全局的计数器（跨用户态和内核态）。当然，若你问用 BPF_HASH 可不可以实现呢？答案自然是可以。数据结构并没有好坏之分，只有适合不适合之别。在此代码中：

• BPF_ARRAY(stats, u64, S_MAXSTAT)：定义一个数组，接受三个参数，分别为数组名，数组元素类型，数组大小。
  
• stats.atomic_increment(key)：由于修改数组元素时，不能保证原子性，因此这里需要手动调用辅助函数 atomic_increment() 为指定 key 的 val 做原子自增。
  

此工具运行截图。周期性打印 fork 出来的进程数量。

3 直方图

工具5 vfsreadlat

（改编自 Brendan Gregg 给出的源码）—— 用于周期性打印 vfs 文件读取操作耗时分布情况。
点击查看代码

1. from bcc import BPF
2. from time import sleep
4. bpf_src = '''
5. #include <uapi/linux/ptrace.h>
6. BPF_HASH(start, u32);
7. BPF_HISTOGRAM(dist);                // 创建一个直方图映射，名称为 dist
9. int do_entry(struct pt_regs *ctx) {
10.         u32 pid;
11.         u64 ts;
12.         pid = bpf_get_current_pid_tgid();
13.         ts = bpf_ktime_get_ns();
14.         start.update(&pid, &ts);
15.         return 0;
16. }
17. int do_return(struct pt_regs *ctx) {
18.         u32 pid;
19.         u64 *tsp, delta;
20.         pid = bpf_get_current_pid_tgid();
21.         tsp = start.lookup(&pid);
22.         if (tsp != 0) {
23.                 delta = bpf_ktime_get_ns() - *tsp;
24.                 dist.increment(bpf_log2l(delta / 1000));        // 修改直方图数据，key 为 bpf_log2l(delta / 1000)，即 千分之差值的 2 的对数
25.                 start.delete(&pid);
26.         }
27.         return 0;
28. }
29. '''
30. # load BPF program
31. b = BPF(text = bpf_src)
32. b.attach_kprobe(event="vfs_read", fn_name="do_entry")
33. b.attach_kretprobe(event="vfs_read", fn_name="do_return")
34. # header
35. print("Tracing... Hit Ctrl-C to end.")
37. interval = 5
38. count = -1
39. loop = 0
40. while (1):
41.         if count > 0:
42.                 loop += 1
43.                 if loop > count:
44.                         exit()
45.         try:
46.                 sleep(interval)
47.         except KeyboardInterrupt:
48.                 pass; exit()
50.         print()
51.         b["dist"].print_log2_hist("usecs")                # 打印直方图
52.         b["dist"].clear()

复制代码

这个例子给出了一个新的 BPF_MAP 类型：直方图 BPF_HISTOGRAM。有以下几个关键：

• BPF_HISTOGRAM(dist)：创建了一个名为 dist 的直方图，默认值 BPF_HISTOGRAM(name, key_type=int, size=64)。
  
• dist.increment()：直方图调用 increment() 将值自增，来进行统计。
  
• bpf_log2l(delta / 1000)：该函数返回 log_2(delta/1000) 的值。这样做是为了压缩直方图统计范围。
  
• b["dist"].print_log2_hist("usecs")：指定统计列名称为 usecs，打印直方图。
  

输出结果：

4 跟踪栈

工具6 stacksnoop

（改编自 Brendan Gregg 给出的源码）—— 用于打印内核某个函数执行时的调用栈信息。
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1. from __future__ import print_function
2. from bcc import BPF
3. import argparse
4. import time
6. parser = argparse.ArgumentParser(
7.         description="Trace and print kernel stack traces for a kernel function",
8.         formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
9. parser.add_argument("function", help="kernel function name")
11. function = parser.parse_args().function
12. offset = False
14. # define BPF program
15. bpf_text = """
16. #include <uapi/linux/ptrace.h>
17. #include <linux/sched.h>
19. struct data_t {
20.         u64 stack_id;
21.         u32 pid;
22.         char comm[TASK_COMM_LEN];
23. };
24. BPF_STACK_TRACE(stack_traces, 128);                // 定义跟踪栈
25. BPF_PERF_OUTPUT(events);
27. void trace_stack(struct pt_regs *ctx) {
28.         u32 pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;
29.         struct data_t data = {};
30.         data.stack_id = stack_traces.get_stackid(ctx, 0);                遍历通过 ctx 找到的堆栈，返回它的唯一 ID
31.         data.pid = pid;
32.         bpf_get_current_comm(&data.comm, sizeof(data.comm));
33.         events.perf_submit(ctx, &data, sizeof(data));
34. }
35. """
36. # initialize BPF
37. b = BPF(text=bpf_text)
38. b.attach_kprobe(event=function, fn_name="trace_stack")
40. TASK_COMM_LEN = 16  # linux/sched.h
42. matched = b.num_open_kprobes()                # 判断输入的 function 是否合法
43. if matched == 0:
44.         print("Function "%s" not found. Exiting." % function)
45.         exit()
47. stack_traces = b.get_table("stack_traces")                # 获取跟踪栈
48. start_ts = time.time()
50. # header
51. print("%-18s %-12s %-6s %-3s %s" % ("TIME(s)", "COMM", "PID", "CPU", "FUNCTION"))
53. def print_event(cpu, data, size):
54.         event = b["events"].event(data)
55.         ts = time.time() - start_ts
56.         print("%-18.9f %-12.12s %-6d %-3d %s" % (ts, event.comm.decode('utf-8', 'replace'), event.pid, cpu, function))
58.         for addr in stack_traces.walk(event.stack_id):                # 根据 stack.id 遍历堆栈
59.                 sym = b.ksym(addr, show_offset=offset).decode('utf-8', 'replace')                # 将一个内核地址翻译成内核函数名
60.                 print("\t%s" % sym)
62.         print()
64. b["events"].open_perf_buffer(print_event)
65. while 1:
66.         try:
67.                 b.perf_buffer_poll()
68.         except KeyboardInterrupt:
69.                 exit()

复制代码

这个例子给出了 BPF_STACK_TRACE 跟踪栈的用法。关键在于：

• BPF_STACK_TRACE(stack_traces, 128)：定义一个跟踪栈，深度为 128。
  
• stack_traces.get_stackid(ctx, 0)：遍历通过 ctx 找到的堆栈，返回它的唯一 ID。
  
• stack_traces = b.get_table("stack_traces")：用户态获取跟踪栈。
  
• for addr in stack_traces.walk(event.stack_id)：根据跟踪栈的唯一 id 遍历栈内元素，函数调用地址信息。拿到地址信息后，通过 b.ksym() 函数将其翻译为内核函数名。注意，b.ksym() 函数 接收一个 show_offset 参数，用于控制是否显示偏移地址。
  
• matched = b.num_open_kprobes()：另外，这段程序最终接收一个参数，作为跟踪的内核函数名。因此需要判断其是否合法。num_open_kprobes() 将返回能够匹配上的内核探针数量，这里被应用于检测输入的内核函数是否合法。
  

跟踪一个函数 do_execve，stacksnoop 运行效果如下：

总结

篇幅有限，本文先介绍这六个工具，主要涵盖了 BPF_HASH / BPF_ARRAY / BPF_HISTOGRAM / BPF_STACK_TRACE 这四种最常见的 BPF 映射 的使用方法。后面有精力的话，再补充 BPF 映射 的其他类型在 BCC 框架中的用法。
BCC 框架相关的中文材料目前不是很多，参考书也比较有限，本文涉及的源码大多改编自 Brendan Gregg 大神的开源项目，项目地址（ https://github.com/iovisor/bcc ）。感兴趣的朋友可以一起交流学习！

来源:https://www.cnblogs.com/lianyihong/p/17943519
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