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  • Python 探针实现原理

    本文将简单讲述一下 Python 探针的实现原理。 同时为了验证这个原理,我们也会一起来实现一个简单的统计指定函数执行时间的探针程序。

    探针的实现主要涉及以下几个知识点:

    • sys.meta_path
    • sitecustomize.py

    sys.meta_path

    sys.meta_path 这个简单的来说就是可以实现 import hook 的功能, 当执行 import 相关的操作时,会触发 sys.meta_path 列表中定义的对象。 关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python 文档中 sys.meta_path 相关内容以及 PEP 0302 。

    sys.meta_path 中的对象需要实现一个 find_module 方法, 这个 find_module 方法返回 None 或一个实现了 load_module 方法的对象 (代码可以从 github 上下载 part1) :

    import sys
    
    
    class MetaPathFinder:
    
        def find_module(self, fullname, path=None):
            print('find_module {}'.format(fullname))
            return MetaPathLoader()
    
    
    class MetaPathLoader:
    
        def load_module(self, fullname):
            print('load_module {}'.format(fullname))
            sys.modules[fullname] = sys
            return sys
    
    sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())
    
    if __name__ == '__main__':
        import http
        print(http)
        print(http.version_info)
    

    load_module 方法返回一个 module 对象,这个对象就是 import 的 module 对象了。 比如我上面那样就把 http 替换为 sys 这个 module 了。

    $ python meta_path1.py
    find_module http
    load_module http
    <module 'sys' (built-in)>
    sys.version_info(major=3, minor=5, micro=1, releaselevel='final', serial=0)
    

    通过 sys.meta_path 我们就可以实现 import hook 的功能: 当 import 预定的 module 时,对这个 module 里的对象来个狸猫换太子, 从而实现获取函数或方法的执行时间等探测信息。

    上面说到了狸猫换太子,那么怎么对一个对象进行狸猫换太子的操作呢? 对于函数对象,我们可以使用装饰器的方式来替换函数对象(代码可以从 github 上下载 part2) :

    import functools
    import time
    
    
    def func_wrapper(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('start func')
            start = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print('spent {}s'.format(end - start))
            return result
        return wrapper
    
    
    def sleep(n):
        time.sleep(n)
        return n
    
    if __name__ == '__main__':
        func = func_wrapper(sleep)
        print(func(3))
    

    执行结果:

    $ python func_wrapper.py
    start func
    spent 3.004966974258423s
    3
    

    下面我们来实现一个计算指定模块的指定函数的执行时间的功能(代码可以从 github 上下载 part3) 。

    假设我们的模块文件是 hello.py:

    import time
    
    
    def sleep(n):
        time.sleep(n)
        return n
    

    我们的 import hook 是 hook.py:

    import functools
    import importlib
    import sys
    import time
    
    _hook_modules = {'hello'}
    
    
    class MetaPathFinder:
    
        def find_module(self, fullname, path=None):
            print('find_module {}'.format(fullname))
            if fullname in _hook_modules:
                return MetaPathLoader()
    
    
    class MetaPathLoader:
    
        def load_module(self, fullname):
            print('load_module {}'.format(fullname))
            # ``sys.modules`` 中保存的是已经导入过的 module
            if fullname in sys.modules:
                return sys.modules[fullname]
    
            # 先从 sys.meta_path 中删除自定义的 finder
            # 防止下面执行 import_module 的时候再次触发此 finder
            # 从而出现递归调用的问题
            finder = sys.meta_path.pop(0)
            # 导入 module
            module = importlib.import_module(fullname)
    
            module_hook(fullname, module)
    
            sys.meta_path.insert(0, finder)
            return module
    
    sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())
    
    
    def module_hook(fullname, module):
        if fullname == 'hello':
            module.sleep = func_wrapper(module.sleep)
    
    
    def func_wrapper(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            print('start func')
            start = time.time()
            result = func(*args, **kwargs)
            end = time.time()
            print('spent {}s'.format(end - start))
            return result
        return wrapper
    

    测试代码:

    >>> import hook
    >>> import hello
    find_module hello
    load_module hello
    >>>
    >>> hello.sleep(3)
    start func
    spent 3.0029919147491455s
    3
    >>>
    

    其实上面的代码已经实现了探针的基本功能。不过有一个问题就是上面的代码需要显示的 执行 import hook 操作才会注册上我们定义的 hook。

    那么有没有办法在启动 python 解释器的时候自动执行 import hook 的操作呢? 答案就是可以通过定义 sitecustomize.py 的方式来实现这个功能。

    sitecustomize.py

    简单的说就是,python 解释器初始化的时候会自动 import PYTHONPATH 下存在的 sitecustomize 和 usercustomize 模块:

    实验项目的目录结构如下(代码可以从 github 上下载 part4)

    $ tree
    .
    ├── sitecustomize.py
    └── usercustomize.py
    

    sitecustomize.py:

    $ cat sitecustomize.py
    print('this is sitecustomize')
    

    usercustomize.py:

    $ cat usercustomize.py
    print('this is usercustomize')
    

    把当前目录加到 PYTHONPATH 中,然后看看效果:

    $ export PYTHONPATH=.
    $ python
    this is sitecustomize       <----
    this is usercustomize       <----
    Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27)
    [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>>
    

    可以看到确实自动导入了。所以我们可以把之前的探测程序改为支持自动执行 import hook (代码可以从 github 上下载 part5) 。

    目录结构:

    $ tree
    .
    ├── hello.py
    ├── hook.py
    ├── sitecustomize.py
    

    sitecustomize.py:

    $ cat sitecustomize.py
    import hook
    

    结果:

    $ export PYTHONPATH=.
    $ python
    find_module usercustomize
    Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27)
    [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    find_module readline
    find_module atexit
    find_module rlcompleter
    >>>
    >>> import hello
    find_module hello
    load_module hello
    >>>
    >>> hello.sleep(3)
    start func
    spent 3.005002021789551s
    3
    

    不过上面的探测程序其实还有一个问题,那就是需要手动修改 PYTHONPATH 。 用过探针程序的朋友应该会记得, 使用 newrelic 之类的探针只需要执行一条命令就 可以了: newrelic-admin run-program python hello.py 实际上修改 PYTHONPATH 的操作是在 newrelic-admin 这个程序里完成的。

    下面我们也要来实现一个类似的命令行程序,就叫 agent.py 吧。

    agent

    还是在上一个程序的基础上修改。先调整一个目录结构,把 hook 操作放到一个单独的目录下, 方便设置 PYTHONPATH 后不会有其他的干扰(代码可以从 github 上下载 part6 )。

    $ mkdir bootstrap
    $ mv hook.py bootstrap/_hook.py
    $ touch bootstrap/__init__.py
    $ touch agent.py
    $ tree
    .
    ├── bootstrap
    │   ├── __init__.py
    │   ├── _hook.py
    │   └── sitecustomize.py
    ├── hello.py
    ├── test.py
    ├── agent.py
    

    bootstrap/sitecustomize.py 的内容修改为:

    $ cat bootstrap/sitecustomize.py
    import _hook
    

    agent.py 的内容如下:

    import os
    import sys
    
    current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    boot_dir = os.path.join(current_dir, 'bootstrap')
    
    
    def main():
        args = sys.argv[1:]
        os.environ['PYTHONPATH'] = boot_dir
        # 执行后面的 python 程序命令
        # sys.executable 是 python 解释器程序的绝对路径 ``which python``
        # >>> sys.executable
        # '/usr/local/var/pyenv/versions/3.5.1/bin/python3.5'
        os.execl(sys.executable, sys.executable, *args)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    test.py 的内容为:

    $ cat test.py
    import sys
    import hello
    
    print(sys.argv)
    print(hello.sleep(3))
    

    使用方法:

    $ python agent.py test.py arg1 arg2
    find_module usercustomize
    find_module hello
    load_module hello
    ['test.py', 'arg1', 'arg2']
    start func
    spent 3.005035161972046s
    3
    

    至此,我们就实现了一个简单的 python 探针程序。当然,跟实际使用的探针程序相比肯定是有 很大的差距的,这篇文章主要是讲解一下探针背后的实现原理。

    如果大家对商用探针程序的具体实现感兴趣的话,可以看一下国外的 New Relic 或国内的 OneAPMTingYun 等这些 APM 厂商的商用 python 探针的源代码,相信你会发现一些很有趣的事情。

    原文地址:https://mozillazg.com/2016/04/apm-python-agent-principle.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hanzeng1993/p/13535512.html
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