Warum eBPF? Warum jetzt?

Bevor wir loslegen, klären wir die entscheidende Frage: Warum eBPF? Nun, liebe Code-Kollegen, eBPF ist wie das Schweizer Taschenmesser der Kernel-Welt (nur cooler und ohne Korkenzieher). Es ermöglicht uns, Programme in der Linux-Kernel-Sandbox auszuführen, was uns beispiellose Einblicke und Leistungsanalysefähigkeiten bietet.

Für unsere Mission zur Überwachung von Kafka-Consumer-Lags bietet eBPF einige ernsthafte Vorteile:

  • Keine Änderungen am Anwendungscode
  • Minimaler Leistungsaufwand
  • Effiziente Aggregation auf Kernel-Ebene
  • Echtzeit-Einblicke in das Verbraucherverhalten

Die Bühne bereiten: Unsere Kafka-Überwachungsmission

Unser Ziel ist einfach, aber entscheidend: Wir wollen Kafka-Consumer-Lags überwachen, ohne unseren Anwendungscode zu ändern. Warum? Weil das Anfassen von Produktionscode für die Überwachung so beliebt ist wie Ananas auf Pizza in Italien.

Folgendes werden wir tun:

  1. eBPF verwenden, um die Offset-Commits von Kafka-Consumer-Gruppen zu verfolgen
  2. Diese Daten im Kernel-Space mit BPF-Maps aggregieren
  3. Die aggregierten Metriken über Prometheus bereitstellen

Klingt nach einem Plan? Dann legen wir los!

Der eBPF-Zauber: Verfolgen von Kafka-Consumer-Offsets

Als Erstes müssen wir unser eBPF-Programm schreiben. Dieses kleine Biest wird dafür verantwortlich sein, die Aufrufe abzufangen, die Kafka-Consumer machen, um ihre Offsets zu committen. Hier ist eine vereinfachte Version, wie das aussehen könnte:


#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/sched.h>

struct kafka_offset_event {
    u32 pid;
    u64 timestamp;
    char topic[64];
    int partition;
    u64 offset;
};

BPF_PERF_OUTPUT(kafka_events);

int trace_kafka_offset_commit(struct pt_regs *ctx) {
    struct kafka_offset_event event = {};
    
    event.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
    event.timestamp = bpf_ktime_get_ns();
    
    // Extrahiere Thema, Partition und Offset aus den Funktionsargumenten
    bpf_probe_read(&event.topic, sizeof(event.topic), (void *)PT_REGS_PARM1(ctx));
    event.partition = PT_REGS_PARM2(ctx);
    event.offset = PT_REGS_PARM3(ctx);
    
    kafka_events.perf_submit(ctx, &event, sizeof(event));
    return 0;
}

Dieses eBPF-Programm hakt sich in die Funktion ein, die für das Committen von Kafka-Offsets verantwortlich ist (nennen wir sie der Einfachheit halber kafka_commit_offset). Es erfasst Informationen über das Thema, die Partition und den Offset sowie einige Metadaten wie die Prozess-ID und den Zeitstempel.

Aggregation im Kernel-Space: BPF-Maps zur Rettung

Jetzt, da wir Offset-Commits erfassen, müssen wir diese Daten aggregieren. Hier kommen BPF-Maps ins Spiel - die stillen Helden der Kernel-Space-Datenstrukturen. Wir verwenden eine BPF-Hash-Map, um den neuesten Offset für jede Thema-Partition-Kombination zu speichern:


BPF_HASH(offset_map, struct offset_key, u64);

struct offset_key {
    char topic[64];
    int partition;
};

int trace_kafka_offset_commit(struct pt_regs *ctx) {
    // ... (vorheriger Code)
    
    struct offset_key key = {};
    __builtin_memcpy(&key.topic, event.topic, sizeof(key.topic));
    key.partition = event.partition;
    
    offset_map.update(&key, &event.offset);
    
    // ... (Rest der Funktion)
}

Diese Änderung ermöglicht es uns, den neuesten Offset für jede Thema-Partition im Kernel-Space zu verfolgen. Effizient? Absolut!

Metriken über Prometheus bereitstellen: Das letzte Puzzleteil

Jetzt, da wir unsere Offset-Daten im Kernel-Space aggregiert haben, ist es an der Zeit, sie für Prometheus verfügbar zu machen. Wir benötigen ein Benutzerprogramm, um aus unserer BPF-Map zu lesen und die Metriken bereitzustellen. Hier ist ein Python-Skript, das genau das tut:


from bcc import BPF
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import time

# Lade das eBPF-Programm
b = BPF(src_file="kafka_offset_tracer.c")
b.attach_kprobe(event="kafka_commit_offset", fn_name="trace_kafka_offset_commit")

# Erstelle Prometheus-Metriken
kafka_offset = Gauge('kafka_consumer_offset', 'Kafka consumer offset', ['topic', 'partition'])

def update_metrics():
    offset_map = b.get_table("offset_map")
    for k, v in offset_map.items():
        topic = k.topic.decode('utf-8')
        partition = k.partition
        offset = v.value
        kafka_offset.labels(topic=topic, partition=partition).set(offset)

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        update_metrics()
        time.sleep(15)

Dieses Skript lädt unser eBPF-Programm, hängt es an die entsprechende Kernel-Funktion an und liest dann periodisch aus der BPF-Map, um die Prometheus-Metriken zu aktualisieren.

Das große Ganze: Alles zusammenfügen

Lassen Sie uns einen Schritt zurücktreten und unser Werk bewundern. Wir haben ein System geschaffen, das:

  1. eBPF verwendet, um Kafka-Consumer-Offset-Commits in Echtzeit zu verfolgen
  2. Offset-Daten effizient im Kernel-Space aggregiert
  3. Diese Daten als Prometheus-Metriken bereitstellt, ohne Änderungen am Anwendungscode

Ziemlich cool, oder? Aber bevor Sie losstürmen, um dies in der Produktion umzusetzen, lassen Sie uns über einige potenzielle Fallstricke sprechen.

Caveat Emptor: Dinge, die Sie beachten sollten

  • Leistungsbeeinträchtigung: Obwohl eBPF darauf ausgelegt ist, leichtgewichtig zu sein, sollten Sie es immer gründlich in einer Staging-Umgebung testen, um die Leistungsimplikationen zu verstehen.
  • Kernel-Version-Kompatibilität: eBPF-Funktionen können zwischen Kernel-Versionen variieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre Zielsysteme kompatible Kernel haben.
  • Sicherheitsüberlegungen: Das Ausführen von eBPF-Programmen erfordert erhöhte Berechtigungen. Stellen Sie sicher, dass Ihr Sicherheitsteam an Bord ist und dass das eBPF-Programm ordnungsgemäß in einer Sandbox ausgeführt wird.
  • Wartungsaufwand: Maßgeschneiderte eBPF-Lösungen erfordern laufende Wartung. Seien Sie darauf vorbereitet, Ihr eBPF-Programm zu aktualisieren, wenn sich die Kernel-Interna ändern.

Über Consumer-Lags hinaus: Andere eBPF-Superkräfte

Jetzt, da Sie einen Vorgeschmack darauf bekommen haben, was eBPF leisten kann, schwirren Ihnen wahrscheinlich die Möglichkeiten im Kopf herum. Und Sie haben recht, begeistert zu sein! Hier sind einige andere Bereiche, in denen eBPF etwas Magie auf Ihre Kafka-Operationen streuen kann:

  • Netzwerkleistungsverfolgung: Verwenden Sie eBPF, um TCP-Neuübertragungen und Latenzen zwischen Kafka-Brokern und Clients zu überwachen.
  • Disk-I/O-Analyse: Verfolgen Sie Schreibverstärkung und Leseverhalten, um Ihren Kafka-Speicher zu optimieren.
  • CPU-Flamegraphs: Erstellen Sie bei Bedarf Flamegraphs, um Leistungsengpässe in Ihren Kafka-Consumern und -Produzenten zu identifizieren.

Zusammenfassung: eBPF - Ihr neuer Überwachungs-BFF

Wir haben gerade erst an der Oberfläche dessen gekratzt, was eBPF für Ihre Kafka-Überwachungsbedürfnisse leisten kann. Durch die Nutzung von eBPF haben wir eine leistungsstarke, ressourcenschonende Lösung geschaffen, um Consumer-Lags zu verfolgen, ohne eine einzige Zeile Anwendungscode zu ändern. Es ist, als hätten Sie Röntgenblick für Ihre Kafka-Cluster!

Denken Sie daran, mit großer Macht kommt große Verantwortung. Verwenden Sie eBPF weise, und es wird Ihre Geheimwaffe sein, um Ihre Kafka-Cluster reibungslos am Laufen zu halten und Ihren Chef von Ihrem Rücken zu halten.

Gehen Sie jetzt hinaus und überwachen Sie wie ein Profi! Und wenn jemand fragt, wie Sie so detaillierte Einblicke in Ihre Kafka-Consumer-Lags erhalten haben, zwinkern Sie einfach und sagen: "eBPF-Magie!" Sie werden entweder denken, dass Sie ein Genie oder verrückt sind. So oder so, Sie gewinnen!

Weiterführende Lektüre und Ressourcen

Viel Spaß beim Überwachen, und mögen Ihre Consumer-Lags immer zu Ihren Gunsten sein!