parca agent
v0.35.0
Parca Agent — это постоянно работающий профилировщик выборки, который использует eBPF для сбора необработанных данных профилирования с очень низкими издержками. Он наблюдает за трассировкой стека в пользовательском пространстве и пространстве ядра 19 раз в секунду и создает профили в формате pprof на основе извлеченных данных. Подробности читайте в проектной документации.
Собранные данные можно просмотреть локально через конечные точки HTTP, а затем настроить для отправки на сервер Parca для запроса и анализа с течением времени.
См. раздел «Начало работы с Kubernetes».
Parca Agent постоянно расширяет поддержку нескольких языков. Неполный список языков, которые мы поддерживаем в настоящее время:
Пожалуйста, проверьте нашу документацию для получения дополнительной информации.
Примечание
Дополнительная языковая поддержка появится в ближайшие недели и месяцы.
Доступные типы профилей:
Примечание
Пожалуйста, проверьте нашу документацию, поддерживается ли ваш язык.
Следующие типы профилей требуют явного инструментирования:
Для отладки потенциальных ошибок включите ведение журнала отладки с помощью --log-level=debug .
Usage: parca-agent
Flags:
-h, --help Show context-sensitive help.
--log-level="info" Log level.
--log-format="logfmt" Configure if structured logging as JSON or as
logfmt
--http-address="127.0.0.1:7071"
Address to bind HTTP server to.
--version Show application version.
--node="hostname" The name of the node that the process is
running on. If on Kubernetes, this must match
the Kubernetes node name.
--config-path="" Path to config file.
--memlock-rlimit=0 The value for the maximum number of bytes
of memory that may be locked into RAM. It is
used to ensure the agent can lock memory for
eBPF maps. 0 means no limit.
--mutex-profile-fraction=0
Fraction of mutex profile samples to collect.
--block-profile-rate=0 Sample rate for block profile.
--profiling-duration=10s The agent profiling duration to use. Leave
this empty to use the defaults.
--profiling-cpu-sampling-frequency=19
The frequency at which profiling data is
collected, e.g., 19 samples per second.
--profiling-perf-event-buffer-poll-interval=250ms
The interval at which the perf event buffer
is polled for new events.
--profiling-perf-event-buffer-processing-interval=100ms
The interval at which the perf event buffer
is processed.
--profiling-perf-event-buffer-worker-count=4
The number of workers that process the perf
event buffer.
--metadata-external-labels=KEY=VALUE;...
Label(s) to attach to all profiles.
--metadata-container-runtime-socket-path=STRING
The filesystem path to the container runtimes
socket. Leave this empty to use the defaults.
--metadata-disable-caching
Disable caching of metadata.
--local-store-directory=STRING
The local directory to store the profiling
data.
--remote-store-address=STRING
gRPC address to send profiles and symbols to.
--remote-store-bearer-token=STRING
Bearer token to authenticate with store
( $ PARCA_BEARER_TOKEN).
--remote-store-bearer-token-file=STRING
File to read bearer token from to
authenticate with store.
--remote-store-insecure Send gRPC requests via plaintext instead of
TLS.
--remote-store-insecure-skip-verify
Skip TLS certificate verification.
--remote-store-batch-write-interval=10s
Interval between batch remote client writes.
Leave this empty to use the default value of
10s.
--remote-store-rpc-logging-enable
Enable gRPC logging.
--remote-store-rpc-unary-timeout=5m
Maximum timeout window for unary gRPC
requests including retries.
--debuginfo-directories=/usr/lib/debug,...
Ordered list of local directories to search
for debuginfo files.
--debuginfo-temp-dir="/tmp"
The local directory path to store the interim
debuginfo files.
--debuginfo-strip Only upload information needed for
symbolization. If false the exact binary the
agent sees will be uploaded unmodified.
--debuginfo-compress Compress debuginfo files' DWARF sections
before uploading.
--debuginfo-upload-disable
Disable debuginfo collection and upload.
--debuginfo-upload-max-parallel=25
The maximum number of debuginfo upload
requests to make in parallel.
--debuginfo-upload-timeout-duration=2m
The timeout duration to cancel upload
requests.
--debuginfo-upload-cache-duration=5m
The duration to cache debuginfo upload
responses for.
--debuginfo-disable-caching
Disable caching of debuginfo.
--symbolizer-jit-disable Disable JIT symbolization.
--otlp-address=STRING The endpoint to send OTLP traces to.
--otlp-exporter="grpc" The OTLP exporter to use.
--object-file-pool-eviction-policy="lru"
The eviction policy to use for the object
file pool.
--object-file-pool-size=100
The maximum number of object files to keep in
the pool. This is used to avoid re-reading
object files from disk. It keeps FDs open,
so it should be kept in sync with ulimits.
0 means no limit.
--dwarf-unwinding-disable Do not unwind using .eh_frame information.
--dwarf-unwinding-mixed Unwind using .eh_frame information and frame
pointers.
--python-unwinding-disable
Disable Python unwinder.
--ruby-unwinding-disable Disable Ruby unwinder.
--analytics-opt-out Opt out of sending anonymous usage
statistics.
--telemetry-disable-panic-reporting
--telemetry-stderr-buffer-size-kb=4096
--bpf-verbose-logging Enable verbose BPF logging.
--bpf-events-buffer-size=8192
Size in pages of the events buffer.
--verbose-bpf-logging [deprecated] Use --bpf-verbose-logging.
Enable verbose BPF logging.Parca Agent поддерживает изменение маркировки Prometheus. К профилям всегда прикреплены следующие метки:
node : имя узла, на котором выполняется процесс, как указано флагом --node .comm : имя команды профилируемого процесса. При желании вы можете прикрепить дополнительные метки, используя флаг --metadata-external-labels .
С помощью изменения меток к профилям можно прикрепить следующие метки:
__meta_process_pid : идентификатор профилируемого процесса.__meta_process_cmdline : аргументы командной строки профилируемого процесса.__meta_process_cgroup : (основная) контрольная группа профилируемого процесса.__meta_process_ppid : идентификатор родительского процесса профилируемого процесса.__meta_process_executable_file_id : идентификатор файла (хэш) исполняемого файла профилируемого процесса.__meta_process_executable_name : базовое имя исполняемого файла профилируемого процесса.__meta_process_executable_build_id : идентификатор сборки исполняемого файла профилируемого процесса.__meta_process_executable_compiler : компилятор, используемый для создания исполняемого файла профилируемого процесса.__meta_process_executable_static : статически связан ли исполняемый файл профилируемого процесса.__meta_process_executable_stripped : удаляется ли исполняемый файл профилируемого процесса из отладочной информации.__meta_system_kernel_release : версия ядра системы.__meta_system_kernel_machine : машина ядра системы (обычно архитектура).__meta_thread_comm : имя команды профилируемого потока.__meta_thread_id : PID профилируемого потока.__meta_agent_revision : версия агента.__meta_kubernetes_namespace : пространство имен модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_name : имя модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_label_* : значение метки * модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_labelpresent_* : присутствует ли метка * модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_annotation_* : значение аннотации * модуля, в котором выполняется процесс.__meta_kubernetes_pod_annotationpresent_* : присутствует ли аннотация * модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_ip : IP-адрес модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_container_name : имя контейнера, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_container_id : идентификатор контейнера, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_container_image : образ контейнера, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_container_init : является ли контейнер, в котором выполняется процесс, контейнером инициализации.__meta_kubernetes_pod_ready : готов ли модуль, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_phase : фаза модуля, в котором выполняется процесс.__meta_kubernetes_node_name : имя узла, на котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_host_ip : IP-адрес хоста модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_uid : UID модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_pod_controller_kind : тип контроллера модуля, в котором выполняется процесс.__meta_kubernetes_pod_controller_name : имя контроллера модуля, в котором запущен процесс.__meta_kubernetes_node_label_* : значение метки * узла, на котором выполняется процесс.__meta_kubernetes_node_labelpresent_* : присутствует ли метка * узла, на котором запущен процесс.__meta_kubernetes_node_annotation_* : значение аннотации * узла, на котором выполняется процесс.__meta_kubernetes_node_annotationpresent_* : присутствует ли аннотация * узла, на котором выполняется процесс.__meta_docker_container_id : идентификатор контейнера, в котором запущен процесс.__meta_docker_container_name : имя контейнера, в котором запущен процесс.__meta_docker_build_kit_container_id : идентификатор контейнера, в котором запущен процесс.__meta_containerd_container_id : идентификатор контейнера, в котором запущен процесс.__meta_containerd_container_name : имя контейнера, в котором запущен процесс.__meta_containerd_pod_name : имя модуля, в котором запущен процесс.__meta_lxc_container_id : идентификатор контейнера, в котором запущен процесс. Агент Parca должен быть запущен от имени пользователя root (или CAP_SYS_ADMIN ). Для защиты пользователей, использующих Parca Agent, были приняты различные меры безопасности. Подробности см. в разделе «Вопросы безопасности».
Чтобы сообщить об уязвимости безопасности, см. это руководство.
Чтобы начать, ознакомьтесь с нашим Руководством для участников!
Код пользовательского пространства: Apache 2.
Код пространства ядра (профилировщики eBPF): Стандартная общественная лицензия GNU, версия 2.
Благодаря:
