Ruby探针的基本实现原理

李哲 — MAY 13, 2015

语言本身

Ruby语言支持语法级别的系统，框架，甚至语言本身的方法复写，一般叫做元编程（meta programming），此基础之上还有一些术语为mixin，方法的动态定义，运行时类改写等等，这些技术和机制可以让语言本身就能实现其他语言需要字节码才能实现的功能，例如探针需要hook HttpRequest中的request方法，就可以通过下面的方式实现：

class HttpRequest

  def request_new

    puts 'before request'

    result = request_old

    puts 'after request'

    result

  end

  alias_method :request_old, :request

  alias_method :request, :request_new

end

这里只是展示其中一种最简单的方法，还有很多其他方法，比如我们想完全放弃原有的方法的话，那就可以直接覆盖掉这个方法了。

框架

某些框架如Rails提供pub-sub机制，这种情况下探针只需要订阅特定类型的消息，然后进行数据再加工就可以了。对于Rails，这个比较简单：

module ActionController

  class PageRequest

    def call(name, started, finished, unique_id, payload)

      Rails.logger.debug [name, started, finished, unique_id, payload].join(' ')

    end

  end

end

ActiveSupport::Notifications.subscribe('process_action.action_controller', ActionController::PageRequest.new)

# 每次访问就能够订阅到‘process_action.action_controller’的消息：

#

# process_action.action_controller 2012-04-13 01:08:35 +0300 2012-04-13 01:08:35 +0300 af358ed7fab884532ec7 {

#   controller: "Devise::SessionsController",

#   action: "new",

#   params: {"action"=>"new", "controller"=>"devise/sessions"},

#   format: :html,

#   method: "GET",

#   path: "/login/sign_in",

#   status: 200,

#   view_runtime: 279.3080806732178,

#   db_runtime: 40.053

# }

这样我们就能拿到这个request的数据了，订阅消息类型还请自己查阅相关框架的文档。

RACK

Rack绝对是个好东西，它把几乎所有的web框架和server沟通的接口定义好了，而且是如此的简洁，就是一个call方法。一个最简单的Rack应用如下：

# configu.ru

class App

  def call

    [200, {"Content-Type" => "text/html"}, ["hello world"]]

  end

end

run app

# rackup

只需要这个call方法就搞定了，而多层的rack middleware也只是嵌套着调用call方法，所有要hook的话，这里就够了，不过因为这里基本就是根了，需要注意抓取的数据量及堆栈信息，太长的话会影响性能的。

数据库

数据库层基本都是对orm框架的hook，在每个查询的结果输出中都会有执行的时间信息，超过阀值则调用数据库本身的查询语句优化工具，并保存输出结果。至于hook的方法就是【1】中或者采用【2】中的方法，如果框架支持的话。

外部服务

外部服务就是对访问外部http请求的http_client类似的库进行hook，也就是按照【1】中的方法，对发起request的方法进行hook。

后台任务

后台任务机制同上面几项，只不过是在非http server的进程中运行，数据抓取的机制一样，但分类不同，需要探针在运行过程中，判断数据抓取的对象状态，即web事务中还是非web事务中，非web事务都统一存储到后台任务的数据容器中。

Thread Profiler

Thread Profiler就是一个加强版的事务采集器，可以设定采样周期和采样频率，将周期内的事务请求进行数据的聚合处理，然后统计出在这个周期内的堆栈调用占比信息，然后可以根据此信息找出时间占比或者调用次数最多的方法，然后有针对性的进行优化。

总结

以上所述，还只是一些最根本的原理性知识，细节的点还有很多，比如如何进行数据的本地存储和处理，以及线程间的数据冲突处理，还有基于fork的多进程server的进程间的数据传输，在以后的文章中，会针对每一项都做出详细的解释，还请大家持续关注。

本文作者系OneAPM工程师李哲，想阅读更多好的技术文章，请访问OneAPM官方技术博客。