Aggregate
DTrace speichert die Ergebnisse von Aggregatfunktionen in einem Objekt namens Aggregat. Die Aggregatergebnisse werden ähnlich wie bei assoziativen Vektoren mit einem Tupel von Ausdrücken indiziert. Die Syntax für Aggregate in D lautet:
@Name[ Schlüssel ] = Aggfunk ( Args );
wobei Name für den Namen des Aggregats, Schlüssel für eine Liste mit Komma getrennter D-Ausdrücke, Aggfunkt für eine der DTrace-Aggregatfunktionen und Argumente für eine Liste mit Komma getrennter Argumente für die Aggregatfunktion stehen. Der Aggregatname ist ein D-Bezeichner mit dem vorangestellten Sonderzeichen @. Alle in Ihren D-Programmen benannten Aggregate sind globale Variablen. Es gibt keine thread- oder klausel-lokalen Aggregate. Die Aggregatnamen werden, getrennt von anderen globalen D-Variablen, in einem separaten Bezeichner-Namensraum geführt. Denken Sie bei der Wiederverwendung von Namen daran, dass a und @a nicht dieselbe Variable sind. Der spezielle Aggregatname @ kann in einfachen D-Programmen zum Benennen anonymer Aggregate eingesetzt werden. Der D-Compiler behandelt den Namen als Alias für den Aggregatnamen @_.
Die folgende Tabelle zeigt die Aggregatfunktionen von DTrace. Die meisten Aggregatfunktionen nehmen nur ein einziges Argument an, das die neue Information darstellt.
Tabelle 9–1 Aggregatfunktionen in DTrace|
Funktionsname |
Argumente |
Ergebnis |
|---|---|---|
|
count |
none |
Anzahl der Aufrufe. |
|
sum |
Skalarer Ausdruck |
Gesamtwert der angegebenen Ausdrücke. |
|
avg |
Skalarer Ausdruck |
Arithmetisches Mittel der angegebenen Ausdrücke. |
|
min |
Skalarer Ausdruck |
Kleinster Wert in den angegebenen Ausdrücken. |
|
max |
Skalarer Ausdruck |
Größter Wert in den angegebenen Ausdrücken. |
|
lquantize |
Skalarer Ausdruck, Untergrenze, Obergrenze, Schrittwert |
Lineare Häufigkeitsverteilung der Werte der angegebenen Ausdrücke, beschränkt durch den angegebenen Bereich. Inkrementiert den Wert in der höchsten Menge, die kleiner als der angegebene Ausdruck ist. |
|
quantize |
Skalarer Ausdruck |
Eine Quadrat-Häufigkeitsverteilung der Werte der angegebenen Ausdrücke. Inkrementiert den Wert in der höchsten Quadratmenge, die kleiner als der angegebene Ausdruck ist. |
Wenn beispielsweise die Anzahl der write(2)-Systemaufrufe im System gezählt werden sollen, könnten Sie eine informative Zeichenkette als Schlüssel und die Aggregatfunktion count() verwenden:
syscall::write:entry
{
@counts["write system calls"] = count();
}
Der Befehl dtrace gibt die Aggregatergebnisse standardmäßig nach Abschluss des Prozesses aus, entweder als Resultat einer expliziten END-Aktion oder auf die Betätigung von Strg-C durch den Benutzer hin. Die folgende Beispielausgabe zeigt das Ergebnis nach Ausführung dieses Befehls, einer Wartezeit von einigen Sekunden und der anschließenden Betätigung von Strg-C:
# dtrace -s writes.d dtrace: script './writes.d' matched 1 probe ^C write system calls 179 # |
Mit der Variable execname als Schlüssel für ein Aggregat lassen sich die Systemaufrufe per Prozessnamen zählen:
syscall::write:entry
{
@counts[execname] = count();
}
Die folgende Beispielausgabe zeigt das Ergebnis nach Ausführung dieses Befehls, einer Wartezeit von mehreren Sekunden und Drücken von Strg-C:
# dtrace -s writesbycmd.d dtrace: script './writesbycmd.d' matched 1 probe ^C dtrace 1 cat 4 sed 9 head 9 grep 14 find 15 tail 25 mountd 28 expr 72 sh 291 tee 814 def.dir.flp 1996 make.bin 2010 # |
Alternativ können die Schreibzugriffe nach Prozessnamen und Dateibezeichner zusammen organisiert werden. Der Dateibezeichner ist das erste Argument für write(2). Im folgenden Beispiel wird also ein aus execname und arg0 zusammengesetzter Schlüssel verwendet:
syscall::write:entry
{
@counts[execname, arg0] = count();
}
Die Ausführung dieses Befehls ergibt eine Tabelle wie in folgendem Beispiel, mit Prozessnamen und Dateibezeichner:
# dtrace -s writesbycmdfd.d dtrace: script './writesbycmdfd.d' matched 1 probe ^C cat 1 58 sed 1 60 grep 1 89 tee 1 156 tee 3 156 make.bin 5 164 acomp 1 263 macrogen 4 286 cg 1 397 acomp 3 736 make.bin 1 880 iropt 4 1731 # |
Im nächsten Beispiel wird die durchschnittlich im write-Systemaufruf verbrachte Zeit je Prozess angezeigt. Dabei wird der Aggregatfunktion avg() der Ausdruck als Argument übergeben, aus dem der Durchschnitt berechnet werden soll. In diesem Beispiel wird der Durchschnitt der im Systemaufruf abgelaufenen Gesamtzeit berechnet:
syscall::write:entry
{
self->ts = timestamp;
}
syscall::write:return
/self->ts/
{
@time[execname] = avg(timestamp - self->ts);
self->ts = 0;
}
Die folgende Beispielausgabe zeigt das Ergebnis nach Ausführung dieses Befehls, einer Wartezeit von mehreren Sekunden und Drücken von Strg-C:
# dtrace -s writetime.d dtrace: script './writetime.d' matched 2 probes ^C iropt 31315 acomp 37037 make.bin 63736 tee 68702 date 84020 sh 91632 dtrace 159200 ctfmerge 321560 install 343300 mcs 394400 get 413695 ctfconvert 594400 bringover 1332465 tail 1335260 # |
Ein Durchschnittswert kann zwar nützlich sein, liefert aber häufig nicht genug Detailinformationen zum Verstehen der Verteilung von Datenpunkten. Um die Verteilung genauer zu verstehen, setzen wir wie folgt die Aggregatfunktion quantize() ein:
syscall::write:entry
{
self->ts = timestamp;
}
syscall::write:return
/self->ts/
{
@time[execname] = quantize(timestamp - self->ts);
self->ts = 0;
}
Da aus jeder Ausgabezeile ein Häufigkeitsverteilungsdiagramm wird, fällt die Ausgabe dieses Skripts bedeutend länger aus als die vorherigen. Dieses Beispiel zeigt nur eine Auswahl der Beispielausgabe:
lint
value ------------- Distribution ------------- count
8192 | 0
16384 | 2
32768 | 0
65536 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 74
131072 |@@@@@@@@@@@@@@@ 59
262144 |@@@ 14
524288 | 0
acomp
value ------------- Distribution ------------- count
4096 | 0
8192 |@@@@@@@@@@@@ 840
16384 |@@@@@@@@@@@ 750
32768 |@@ 165
65536 |@@@@@@ 460
131072 |@@@@@@ 446
262144 | 16
524288 | 0
1048576 | 1
2097152 | 0
iropt
value ------------- Distribution ------------- count
4096 | 0
8192 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 4149
16384 |@@@@@@@@@@ 1798
32768 |@ 332
65536 |@ 325
131072 |@@ 431
262144 | 3
524288 | 2
1048576 | 1
2097152 | 0
|
Beachten Sie, dass die Zeilen der Häufigkeitsverteilung immer Zweierpotenzen darstellen. Jede Zeile gibt die Anzahl der Elemente an, die größer gleich dem entsprechenden Wert, aber kleiner als der Wert der nächsthöheren Zeile sind. So zeigt beispielsweise die obige Ausgabe, dass iropt 4.149 Schreibzugriffe mit einer Dauer von 8.192 bis 16.383 (einschließlich) Nanosekunden hatte.
quantize() eignet sich für einen schnellen Einblick in die Daten, aber nicht so sehr, wenn Sie eine Verteilung über lineare Werte untersuchen müssen. Zum Anzeigen einer linearen Werteverteilung verwenden Sie die Aggregatfunktion lquantize. () Die Funktion lquantize() nimmt zusätzlich zu einem D-Ausdruck drei Argumente an: eine Untergrenze, eine Obergrenze und eine Schrittweite. Zur Betrachtung der Verteilung der Schreibzugriffe nach Dateibezeichner wäre eine Zweierpotenz-Quantisierung beispielsweise nicht wirkungsvoll. Gehen Sie hierzu stattdessen mit einer linearen Quantisierung und kleinem Wertebereich vor, wie im nächsten Beispiel dargestellt:
syscall::write:entry
{
@fds[execname] = lquantize(arg0, 0, 100, 1);
}
Wenn Sie dieses Skript einige Sekunden lang ausführen, erhalten Sie eine große Menge an Informationen. Dieses Beispiel zeigt einen Ausschnitt einer typischen Ausgabe:
mountd
value ------------- Distribution ------------- count
11 | 0
12 |@ 4
13 | 0
14 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 70
15 | 0
16 |@@@@@@@@@@@@ 34
17 | 0
xemacs-20.4
value ------------- Distribution ------------- count
6 | 0
7 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 521
8 | 0
9 | 1
10 | 0
make.bin
value ------------- Distribution ------------- count
0 | 0
1 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 3596
2 | 0
3 | 0
4 | 42
5 | 50
6 | 0
acomp
value ------------- Distribution ------------- count
0 | 0
1 |@@@@@ 1156
2 | 0
3 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 6635
4 |@ 297
5 | 0
iropt
value ------------- Distribution ------------- count
2 | 0
3 | 299
4 |@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ 20144
5 | 0
|
Die Funktion lquantize() ermöglicht außerdem die Zusammenfassung der Zeit ab einem bestimmten Punkt in der Vergangenheit. Mit dieser Technik können Sie Änderungen des Verhaltens im Verlauf der Zeit beobachten. Das folgende Beispiel zeigt die Änderung im Systemaufruf-Verhalten über die Lebensdauer eines Prozesses, der den Befehl date(1) ausführt:
syscall::exec:return,
syscall::exece:return
/execname == "date"/
{
self->start = vtimestamp;
}
syscall:::entry
/self->start/
{
/*
* We linearly quantize on the current virtual time minus our
* process's start time. We divide by 1000 to yield microseconds
* rather than nanoseconds. The range runs from 0 to 10 milliseconds
* in steps of 100 microseconds; we expect that no date(1) process
* will take longer than 10 milliseconds to complete.
*/
@a["system calls over time"] =
lquantize((vtimestamp - self->start) / 1000, 0, 10000, 100);
}
syscall::rexit:entry
/self->start/
{
self->start = 0;
}
Je mehr date(1)-Prozesse ausgeführt werden, desto tiefer der Einblick in das Systemaufruf-Verhalten, das das obige Skript bietet. Um das Ergebnis zu sehen, führen Sie sh -c 'while true; do date >/dev/null; done' in einem Fenster und das D-Skript in einem anderen aus. Das Skript erzeugt ein Profil des Systemaufruf-Verhaltens des Befehls date(1):
# dtrace -s dateprof.d
dtrace: script './dateprof.d' matched 218 probes
^C
system calls over time
value ------------- Distribution ------------- count
< 0 | 0
0 |@@ 20530
100 |@@@@@@ 48814
200 |@@@ 28119
300 |@ 14646
400 |@@@@@ 41237
500 | 1259
600 | 218
700 | 116
800 |@ 12783
900 |@@@ 28133
1000 | 7897
1100 |@ 14065
1200 |@@@ 27549
1300 |@@@ 25715
1400 |@@@@ 35011
1500 |@@ 16734
1600 | 498
1700 | 256
1800 | 369
1900 | 404
2000 | 320
2100 | 555
2200 | 54
2300 | 17
2400 | 5
2500 | 1
2600 | 7
2700 | 0
|
Diese Ausgabe gibt einen groben Eindruck der verschiedenen Phasen des Befehls date(1) in Bezug auf die vom Kernel benötigten Dienste. Zum besseren Verständnis dieser Phasen kann es nützlich sein, festzustellen, welche Systemaufrufe wann stattfinden. Dafür könnten wir das D-Skript so abändern, dass die Aggregation an der Variable probefunc anstatt an einer konstanten Zeichenkette erfolgt.
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