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开源

Grafana Alloy 支持 eBPF 性能分析。配置文件使用 River 语言编写，由用于收集、转换和发送数据的组件组成。

pyroscope.ebpf 组件用于通过 eBPF 收集应用性能分析数据。

pyroscope.ebpf 运行在主机上，收集与当前主机上运行的进程相关的堆栈轨迹。

使用 targets 参数，您可以指定要在机器上对哪些进程和容器进行性能分析。targets 可以来自发现组件，例如 discovery.process、discovery.kubernetes、discovery.docker 和 discovery.dockerswarm。

您可以使用 discovery.relabel 组件重新标记发现的目标并设置您自己的标签。有关更多信息，请参阅组件文档。

forward_to 参数应指向一个 pyroscope.write 组件，以便将收集的性能分析数据发送到您的 Pyroscope Server 或 Grafana Cloud。

名称	类型	描述	默认值	必需
`targets`	`list(map(string))`	按容器 ID 对性能分析数据分组的目标列表		是
`forward_to`	`list(ProfilesReceiver)`	用于发送收集到的性能分析数据的接收器列表。		是
`collect_interval`	`duration`	收集性能分析数据的频率	`15s`	否
`sample_rate`	`int`	每秒收集多少个性能分析样本	97	否
`pid_cache_size`	`int`	pid -> 进程符号表的 LRU 缓存大小	32	否
`build_id_cache_size`	`int`	ELF 文件构建 ID -> 符号表的 LRU 缓存大小	64	否
`same_file_cache_size`	`int`	ELF 文件 -> 符号表的 LRU 缓存大小	8	否
`container_id_cache_size`	`int`	pid -> 容器 ID 表的 LRU 缓存大小	1024	否
`collect_user_profile`	`bool`	启用/禁用用户空间性能分析收集的标志	true	否
`collect_kernel_profile`	`bool`	启用/禁用内核空间性能分析收集的标志	true	否
`demangle`	`string`	C++ demangle 模式。可用选项：`none`、`simplified`、`templates`、`full`	`none`	否

支持的语言

pyroscope.ebpf 组件支持以下语言

Go
Rust
启用帧指针的 C/C++
Python

发送数据到 Grafana Cloud Profiles

当发送到 Grafana Cloud Profiles 时，您可以使用以下 pyroscope.write 组件配置，该配置使用了环境变量

pyroscope.write "endpoint" {
    endpoint {
        basic_auth {
            password = env("GC_PASSWORD")
            username = env("GC_USER")
        }
        url = env("GC_URL")
    }
}

确保您已正确配置 GC_URL、GC_USER 和 GC_PASSWORD 环境变量。

性能分析收集行为

pyroscope.ebpf 组件收集与当前主机上运行的进程相关的堆栈轨迹。您可以使用 sample_rate 参数定义每秒收集的堆栈轨迹数量。默认值为 97。

如果您未定义以下标签，它们将自动注入到收集的性能分析数据中。这些标签可以帮助您精确定位性能分析目标。

标签	描述
`service_name`	Pyroscope 服务名称。如果可能，它会自动从发现元标签中选择。否则，默认为 `unspecified`。
`__name__`	pyroscope 指标名称。默认为 `process_cpu`。
`__container_id__`	从目标派生的容器 ID。

权限

您需要以 root 用户身份并在宿主机 PID 命名空间内运行 Agent，以便 pyroscope.ebpf 组件正常工作。

目标

targets 中的每个目标必须包含以下特殊标签之一，且该标签必须对应于被分析的容器或进程

__container_id__：容器 ID。
__meta_docker_container_id：Docker 容器的 ID。
__meta_kubernetes_pod_container_id：Kubernetes Pod 容器的 ID。
__process_pid__：进程 ID。

然后，每个进程会与 targets 列表中的一个指定目标关联，通过容器 ID 或进程 PID 来确定。

如果进程的容器 ID 与目标的容器 ID 标签匹配，则根据容器 ID 按目标聚合堆栈轨迹。如果进程的 PID 与目标的进程 PID 标签匹配，则根据进程 PID 按目标聚合堆栈轨迹。否则，该进程将不进行性能分析。

服务名称

特殊标签 service_name 是必需的，并且必须始终存在。如果未指定，将尝试从多个来源推断

__meta_kubernetes_pod_annotation_pyroscope_io_service_name，这是一个 pyroscope.io/service_name pod 注解。
__meta_kubernetes_namespace 和 __meta_kubernetes_pod_container_name
__meta_docker_container_name
__meta_dockerswarm_container_label_service_name 和 __meta_dockerswarm_service_name

如果未指定 service_name 且无法推断，则设置为 unspecified。