Linux动态追踪工具是什么

今天小编给大家分享一下Linux动态追踪工具是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

线程与内存剖析，只能观测到进程的整体情况，有些时候我们需要观测到某一方法级别，比如调用方法test()时，传入的参数是什么，返回值是多少，花费了多少时间？这种情况下，我们就需要使用一些动态追踪工具了，如strace、arthas、bpftrace、systemtap等。

strace与ltrace

strace是Linux中用来观测系统调用的工具，学过操作系统原理都知道，操作系统向应用程序暴露了一批系统调用接口，应用程序只能通过这些系统调用接口来访问操作系统，比如申请内存、文件或网络io操作等。

用法如下：

# -T 打印系统调用花费的时间# -tt 打印系统调用的时间点# -s 输出的最大长度，默认32，对于调用参数较长的场景，建议加大# -f 是否追踪fork出来子进程的系统调用，由于服务端服务普通使用线程池，建议加上# -p 指定追踪的进程pid# -o 指定追踪日志输出到哪个文件，不指定则直接输出到终端$ strace -T -tt -f -s 10000 -p 87 -o strace.log

实例：抓取实际发送的SQL

有些时候，我们会发现代码中完全没问题的SQL，却查不到数据，这极有可能是由于项目中一些底层框架改写了SQL，导致真实发送的SQL与代码中的SQL不一样。

遇到这种情况，先别急着扒底层框架代码，那样会比较花时间，毕竟程序员的时间很宝贵，不然要加更多班的，怎么快速确认是不是这个原因呢？

有两种方法，第一种是使用wireshark抓包，第二种就是本篇介绍的strace了，由于程序必然要通过网络io相关的系统调用，将SQL命令发送到数据库，因此我们只需要用strace追踪所有系统调用，然后grep出发送SQL的系统调用即可，如下：

$ strace -T -tt -f -s 10000 -p 87 |& tee strace.log

从图中可以清晰看到，mysql的jdbc驱动是通过sendto系统调用来发送SQL，通过recvfrom来获取返回结果，可以发现，由于SQL是字符串，strace自动帮我们识别出来了，而返回结果因为是二进制的，就不容易识别了，需要非常熟悉mysql协议才行。

另外，从上面其实也很容易看出SQL执行耗时，计算相同线程号的sendto与recvfrom之间的时间差即可。

ltrace

由于大多数进程基本都会使用基础c库，而不是系统调用，如Linux上的glibc，Windows上的msvc，所以还有一个工具ltrace，可以用来追踪库调用，如下：

$ ltrace -T -tt -f -s 10000 -p 87 -o ltrace.log

基本用法和strace一样，一般来说，使用strace就够了。

arthas

arthas是java下的一款动态追踪工具，可以观测到java方法的调用参数、返回值等，除此之外，还提供了很多实用功能，如反编译、线程剖析、堆内存转储、火焰图等。

下载与使用

# 下载arthas$ wget https://arthas.aliyun.com/download/3.4.6?mirror=aliyun -O arthas-packaging-3.4.6-bin.zip# 解压$ unzip arthas-packaging-3.4.6-bin.zip -d arthas && cd arthas/# 进入arthas命令交互界面$ java -jar arthas-boot.jar `pgrep -n java`[INFO] arthas-boot version: 3.4.6[INFO] arthas home: /home/work/arthas[INFO] Try to attach process 3368243[INFO] Attach process 3368243 success.[INFO] arthas-client connect 127.0.0.1 3658  ,---.  ,------. ,--------.,--.  ,--.  ,---.   ,---. /  O  \ |  .--. ''--.  .--'|  '--'  | /  O  \ '   .-'|  .-.  ||  '--'.'   |  |   |  .--.  ||  .-.  |`.  `-.|  | |  ||  |\  \    |  |   |  |  |  ||  | |  |.-'    |`--' `--'`--' '--'   `--'   `--'  `--'`--' `--'`-----'wiki      https://arthas.aliyun.com/doctutorials https://arthas.aliyun.com/doc/arthas-tutorials.htmlversion   3.4.6pid       3368243time      2021-11-13 13:35:49# help可查看arthas提供了哪些命令[arthas@3368243]$ help# help watch可查看watch命令具体用法[arthas@3368243]$ help watch

watch、trace与stack

在arthas中，使用watch、trace、stack命令可以观测方法调用情况，如下：

# watch观测执行的查询SQL，-x 3指定对象展开层级[arthas@3368243]$ watch org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler parameterize '{target.boundSql.sql,target.boundSql.parameterObject}' -x 3method=org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.parameterize location=AtExitts=2021-11-13 14:50:34; [cost=0.071342ms] result=@ArrayList[    @String[select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=?],    @ParamMap[        @String[id]:@Long[41115],        @String[param1]:@Long[41115],    ],]# watch观测耗时超过200ms的SQL[arthas@3368243]$ watch com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute '{target.toString()}' 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200' -x 2Press Q or Ctrl+C to abort.Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 123 ms, listenerId: 25method=com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute location=AtExitts=2021-11-13 14:58:42; [cost=1001.558851ms] result=@ArrayList[    @String[com.mysql.jdbc.PreparedStatement@6283cfe6: select count(*) from app_log],]# trace追踪方法耗时，层层追踪，就可找到耗时根因，--skipJDKMethod false显示jdk方法耗时，默认不显示[arthas@3368243]$ trace com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200'  --skipJDKMethod falsePress Q or Ctrl+C to abort.Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 191 ms, listenerId: 26---ts=2021-11-13 15:00:40;thread_name=http-nio-8080-exec-47;id=76;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@5a2d131d    ---[1001.465544ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:execute()        +---[0.022119ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:checkClosed() #1274        +---[0.016294ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getConnectionMutex() #57        +---[0.017862ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:checkReadOnlySafeStatement() #1278        +---[0.008996ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:createStreamingResultSet() #1294        +---[0.010783ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:clearWarnings() #1296        +---[0.017843ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:fillSendPacket() #1316        +---[0.008543ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCatalog() #1320        +---[0.009293ms] java.lang.String:equals() #57        +---[0.008824ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCacheResultSetMetadata() #1328        +---[0.009892ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:useMaxRows() #1354        +---[1001.055229ms] com.mysql.jdbc.PreparedStatement:executeInternal() #1379        +---[0.02076ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:reallyResult() #1388        +---[0.011517ms] com.mysql.jdbc.MySQLConnection:getCacheResultSetMetadata() #57        +---[0.00842ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:getUpdateID() #1404        ---[0.008112ms] com.mysql.jdbc.ResultSetInternalMethods:reallyResult() #1409# stack追踪方法调用栈，找到耗时SQL来源[arthas@3368243]$ stack com.mysql.jdbc.PreparedStatement execute 'target.originalSql.contains("select") && #cost > 200'Press Q or Ctrl+C to abort.Affect(class count: 3 , method count: 1) cost in 138 ms, listenerId: 27ts=2021-11-13 15:01:55;thread_name=http-nio-8080-exec-5;id=2d;is_daemon=true;priority=5;TCCL=org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatEmbeddedWebappClassLoader@5a2d131d    @com.mysql.jdbc.PreparedStatement.execute()        at com.alibaba.druid.pool.DruidPooledPreparedStatement.execute(DruidPooledPreparedStatement.java:493)        at org.apache.ibatis.executor.statement.PreparedStatementHandler.query(PreparedStatementHandler.java:63)        at org.apache.ibatis.executor.statement.RoutingStatementHandler.query(RoutingStatementHandler.java:79)        at org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor.doQuery(SimpleExecutor.java:63)        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.queryFromDatabase(BaseExecutor.java:326)        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.query(BaseExecutor.java:156)        at org.apache.ibatis.executor.BaseExecutor.query(BaseExecutor.java:136)        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:148)        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectList(DefaultSqlSession.java:141)        at org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession.selectOne(DefaultSqlSession.java:77)        at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor75.invoke(null:-1)        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)        at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate$SqlSessionInterceptor.invoke(SqlSessionTemplate.java:433)        at com.sun.proxy.$Proxy113.selectOne(null:-1)        at org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate.selectOne(SqlSessionTemplate.java:166)        at org.apache.ibatis.binding.MapperMethod.execute(MapperMethod.java:83)        at org.apache.ibatis.binding.MapperProxy.invoke(MapperProxy.java:59)        at com.sun.proxy.$Proxy119.selectCost(null:-1)        at com.demo.example.web.controller.TestController.select(TestController.java:57)

可以看到watch、trace、stack命令中都可以指定条件表达式，只要满足ognl表达式语法即可，ognl完整语法很复杂，如下是一些经常使用的：

ognl

通过ognl命令，可直接查看静态变量的值，如下：

# 调用System.getProperty静态函数，查看jvm默认字符编码[arthas@3368243]$ ognl '@System@getProperty("file.encoding")'@String[UTF-8]# 找到springboot类加载器[arthas@3368243]$ classloader -t+-BootstrapClassLoader+-sun.misc.Launcher$ExtClassLoader@492691d7  +-sun.misc.Launcher$AppClassLoader@764c12b6    +-org.springframework.boot.loader.LaunchedURLClassLoader@4361bd48# 获取springboot中所有的beanName，-c指定springboot的classloader的hash值# 一般Spring项目，都会定义一个SpringUtil的，用于获取bean容器ApplicationContext[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.beanFactory.beanDefinitionNames'@String[][    @String[org.springframework.context.annotation.internalConfigurationAnnotationProcessor],    @String[org.springframework.context.annotation.internalAutowiredAnnotationProcessor],    @String[org.springframework.context.annotation.internalCommonAnnotationProcessor],    @String[testController],    @String[apiController],    @String[loginService],    ...]# 获取springboot配置，如server.port是配置http服务端口的[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.getEnvironment().getProperty("server.port")'@String[8080]# 查看server.port定义在哪个配置文件中# 可以很容易看到，server.port定义在application-web.yml[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.environment.propertySources.propertySourceList.{? containsProperty("server.port")}'@ArrayList[    @ConfigurationPropertySourcesPropertySource[ConfigurationPropertySourcesPropertySource {name='configurationProperties'}],    @OriginTrackedMapPropertySource[OriginTrackedMapPropertySource {name='applicationConfig: [classpath:/application-web.yml]'}],]# 调用springboot中bean的方法，获取返回值[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.getBean("demoMapper").queryOne(12)' -x 2@ArrayList[    @HashMap[        @String[update_time]:@Timestamp[2021-11-09 18:38:13,000],        @String[create_time]:@Timestamp[2021-04-17 15:52:55,000],        @String[log_info]:@String[TbTRNsh3SixuFrkYLTeb25a6zklEZj0uWANKRMe],        @String[id]:@Long[12],        @String[add_time]:@Integer[61],    ],]# 查看springboot自带tomcat的线程池的情况[arthas@3368243]$ ognl -c 4361bd48 '#context=@com.demo.example.web.SpringUtil@applicationContext, #context.webServer.tomcat.server.services[0].connectors[0].protocolHandler.endpoint.executor'@ThreadPoolExecutor[    sm=@StringManager[org.apache.tomcat.util.res.StringManager@16886f49],    submittedCount=@AtomicInteger[1],    threadRenewalDelay=@Long[1000],    workQueue=@TaskQueue[isEmpty=true;size=0],    mainLock=@ReentrantLock[java.util.concurrent.locks.ReentrantLock@69e9cf90[Unlocked]],    workers=@HashSet[isEmpty=false;size=10],    largestPoolSize=@Integer[49],    completedTaskCount=@Long[10176],    threadFactory=@TaskThreadFactory[org.apache.tomcat.util.threads.TaskThreadFactory@63c03c4f],    handler=@RejectHandler[org.apache.tomcat.util.threads.ThreadPoolExecutor$RejectHandler@3667e559],    keepAliveTime=@Long[60000000000],    allowCoreThreadTimeOut=@Boolean[false],    corePoolSize=@Integer[10],    maximumPoolSize=@Integer[8000],]

其它命令

arthas还提供了jvm大盘、线程剖析、堆转储、反编译、火焰图等功能，如下：

# 显示耗cpu较多的前4个线程[arthas@3368243]$ thread -n 4"C2 CompilerThread0" [Internal] cpuUsage=8.13% deltaTime=16ms time=46159ms"C2 CompilerThread1" [Internal] cpuUsage=4.2% deltaTime=8ms time=47311ms"C1 CompilerThread2" [Internal] cpuUsage=3.06% deltaTime=6ms time=17402ms"http-nio-8080-exec-40" Id=111 cpuUsage=1.29% deltaTime=2ms time=624ms RUNNABLE (in native)    at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)    ...    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:4113)    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:2570)    at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sqlQueryDirect(MysqlIO.java:2731)    at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.execSQL(ConnectionImpl.java:2818)    ...    at com.demo.example.web.controller.TestController.select(TestController.java:57)# 堆转储[arthas@3368243]$ heapdumpDumping heap to /tmp/heapdump2021-11-13-15-117226383240040009563.hprof ...Heap dump file created# cpu火焰图，容器环境下profiler start可能用不了，可用profiler start -e itimer替代[arthas@3368243]$ profiler startStarted [cpu] profiling[arthas@3368243]$ profiler stopOKprofiler output file: /home/work/app/arthas-output/20211113-151208.svg# dashboard就类似Linux下的top一样，可看jvm线程、堆内存的整体情况[arthas@3368243]$ dashboard# jvm就类似Linux下的ps一样，可以看jvm进程的一些基本信息，如：jvm参数、类加载、线程数、打开文件描述符数等[arthas@3368243]$ jvm# 反编译[arthas@3368243]$ jad com.demo.example.web.controller.TestController

可见，arthas已经不是一个单纯的动态追踪工具了，它把jvm下常用的诊断功能几乎全囊括了。

bpftrace

arthas只能追踪java程序，对于原生程序(如MySQL)就无能为力了，好在Linux生态提供了大量的机制以及配套工具，可用于追踪原生程序的调用，如perf、bpftrace、systemtap等，由于bpftrace使用难度较小，本篇主要介绍它的用法。

bpftrace是基于ebpf技术实现的动态追踪工具，它对ebpf技术进行封装，实现了一种脚本语言，就像上面介绍的arthas基于ognl一样，它实现的脚本语言类似于awk，封装了常见语句块，并提供内置变量与内置函数，如下：

$ sudo bpftrace -e 'BEGIN { printf("Hello, World!\n"); } 'Attaching 1 probe...Hello, World!

实例：在调用端追踪慢SQL

前面我们用strace追踪过mysql的jdbc驱动，它使用sendto与recvfrom系统调用来与mysql服务器通信，因此，我们在sendto调用时，计下时间点，然后在recvfrom结束时，计算时间之差，就可以得到相应SQL的耗时了，如下：

先找到sendto与recvfrom系统调用在bpftrace中的追踪点，如下：

# 查找sendto|recvfrom系统调用的追踪点，可以看到sys_enter_开头的追踪点应该是进入时触发，sys_exit_开头的退出时触发$ sudo bpftrace -l '*tracepoint:syscalls*' |grep -E 'sendto|recvfrom'tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto  tracepoint:syscalls:sys_exit_sendto   tracepoint:syscalls:sys_enter_recvfrom  tracepoint:syscalls:sys_exit_recvfrom # 查看系统调用参数，方便我们编写脚本$ sudo bpftrace -lv tracepoint:syscalls:sys_enter_sendtotracepoint:syscalls:sys_enter_sendto    int __syscall_nr;    int fd;    void * buff;    size_t len;    unsigned int flags;    struct sockaddr * addr;    int addr_len;

编写追踪脚本trace_slowsql_from_syscall.bt，脚本代码如下：

#!/usr/local/bin/bpftraceBEGIN {    printf("Tracing jdbc SQL slower than %d ms by sendto/recvfrom syscall\n", $1);    printf("%-10s %-6s %6s %s\n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "QUERY");}tracepoint:syscalls:sys_enter_sendto /comm == "java"/ {    // mysql协议中，包开始的第5字节指示命令类型，3代表SQL查询    $com = *(((uint8 *) args->buff)+4);    if($com == (uint8)3){        @query[tid]=str(((uint8 *) args->buff)+5, (args->len)-5);        @start[tid]=nsecs;    }}tracepoint:syscalls:sys_exit_recvfrom /comm == "java" && @start[tid]/ {    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;    if ($dur > $1) {        printf("%-10u %-6d %6d %s\n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @query[tid]);    }    delete(@query[tid]);    delete(@start[tid]);}

其中，comm表示进程名称，tid表示线程号，@query[tid]与@start[tid]类似map，以tid为key的话，这个变量就像一个线程本地变量了。

调用上面的脚本，可以看到各SQL执行耗时，如下：

$ sudo BPFTRACE_STRLEN=80 bpftrace trace_slowsql_from_syscall.btAttaching 3 probes...Tracing jdbc SQL slower than 0 ms by sendto/recvfrom syscallTIME(ms)   PID        MS QUERY6398       3368243    125 select sleep(0.1)16427      3368243     22 select id from app_log al order by id desc limit 116431      3368243     20 select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=1169217492      3368243     21 select id,log_info,create_time,update_time,add_time from app_log where id=29214

实例：在服务端追踪慢SQL

从调用端来追踪SQL耗时，会包含网络往返时间，为了得到更精确的SQL耗时，我们可以写一个追踪服务端mysql的脚本，来观测SQL耗时，如下：

确定mysqld服务进程的可执行文件与入口函数

$ which mysqld/usr/local/mysql/bin/mysqld# objdump可导出可执行文件的动态符号表，做几张mysqld的火焰图就可发现，dispatch_command是SQL处理的入口函数# 另外，由于mysql是c++写的，方法名是编译器改写过的，这也是为啥下面脚本中要用*dispatch_command*模糊匹配$ objdump -tT /usr/local/mysql/bin/mysqld | grep dispatch_command00000000014efdf3 g     F .text  000000000000252e              _Z16dispatch_commandP3THDPK8COM_DATA19enum_server_command00000000014efdf3 g    DF .text  000000000000252e  Base        _Z16dispatch_commandP3THDPK8COM_DATA19enum_server_command

使用uprobe追踪dispatch_command的调用，如下：

#!/usr/bin/bpftraceBEGIN{    printf("Tracing mysqld SQL slower than %d ms. Ctrl-C to end.\n", $1);    printf("%-10s %-6s %6s %s\n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "QUERY");}uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command*{    if (arg2 == (uint8)3) {        @query[tid] = str(*arg1);        @start[tid] = nsecs;    }}uretprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command* /@start[tid]/{    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;    if ($dur > $1) {        printf("%-10u %-6d %6d %s\n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @query[tid]);    }    delete(@query[tid]);    delete(@start[tid]);}

追踪脚本整体上与之前系统调用版本的类似，不过追踪点不一样而已。

实例：找出扫描大量行的SQL

众所周知，SQL执行时需要扫描数据，并且扫描的数据越多，SQL性能就会越差。

但对于一些中间情况，SQL扫描行数不多也不少，如2w条。且这2w条数据都在缓存中的话，SQL执行时间不会很长，导致没有记录在慢查询日志中，但如果这样的SQL并发量大起来的话，会非常耗费CPU。

对于mysql的话，扫描行的函数是row_search_mvcc（如果你经常抓取mysql栈的话，很容易发现这个函数），每扫一行调用一次，如果在追踪脚本中追踪此函数，记录下调用次数，就可以观测SQL的扫描行数了，如下：

#!/usr/bin/bpftraceBEGIN{    printf("Tracing mysqld SQL scan row than %d. Ctrl-C to end.\n", $1);    printf("%-10s %-6s %6s %10s %s\n", "TIME(ms)", "PID", "MS", "SCAN_NUM", "QUERY");}uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command*{    $COM_QUERY = (uint8)3;    if (arg2 == $COM_QUERY) {        @query[tid] = str(*arg1);        @start[tid] = nsecs;    }}uprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*row_search_mvcc*{    @scan_num[tid]++;}uretprobe:/usr/local/mysql/bin/mysqld:*dispatch_command* /@start[tid]/{    $dur = (nsecs - @start[tid]) / 1000000;    if (@scan_num[tid] > $1) {        printf("%-10u %-6d %6d %10d %s\n", elapsed / 1000000, pid, $dur, @scan_num[tid], @query[tid]);    }    delete(@query[tid]);    delete(@start[tid]);    delete(@scan_num[tid]);}

脚本运行效果如下：

$ sudo BPFTRACE_STRLEN=80 bpftrace trace_mysql_scan.bt 200Attaching 4 probes...Tracing mysqld SQL scan row than 200. Ctrl-C to end.TIME(ms)   PID        MS   SCAN_NUM QUERY150614     1892        4        300 select * from app_log limit 300                                    # 全表扫描，慢！17489      1892      424      43717 select count(*) from app_log                                                                         # 大范围索引扫描，慢！193013     1892      253      20000 select count(*) from app_log where id < 20000                                                        # 深分页，会查询前20300条，取最后300条，慢！213395     1892      209      20300 select * from app_log limit 20000,300                                                                # 索引效果不佳，虽然只会查到一条数据，但扫描数据量不会少，慢！430374     1892      186      15000 select * from app_log where id < 20000 and seq = 15000 limit 1

如上所示，app_log是我建的一张测试表，共43716条数据，其中id字段是自增主键，seq值与id值一样，但没有索引。

可以看到上面的几个场景，不管什么场景，只要扫描行数变大，耗时就会变长，但也都没有超过500毫秒的，原因是这个表很小，数据可以全部缓存在内存中。

可见，像bpftrace这样的动态追踪工具是非常强大的，而且比arthas更加灵活，arthas只能追踪单个函数，而bpftrace可以跨函数追踪。

以上就是“Linux动态追踪工具是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。