Python 探针的实现原理

探针的实现主要涉及以下几个知识点:

sys.meta_path
sitecustomize.py
sys.meta_path

sys.meta_path 这个简单的来说就是可以实现 import hook 的功能，
当执行 import 相关的操作时，会触发 sys.meta_path 列表中定义的对象。
关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python 文档中 sys.meta_path 相关内容以及
PEP 0302 。

sys.meta_path 中的对象需要实现一个 find_module 方法，
这个 find_module 方法返回 None 或一个实现了 load_module 方法的对象
(代码可以从 github 上下载 part1) :

import sys

class MetaPathFinder:

  def find_module(self, fullname, path=None):
    print('find_module {}'.format(fullname))
    return MetaPathLoader()

class MetaPathLoader:

  def load_module(self, fullname):
    print('load_module {}'.format(fullname))
    sys.modules[fullname] = sys
    return sys

sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())

if __name__ == '__main__':
  import http
  print(http)
  print(http.version_info)

load_module 方法返回一个 module 对象，这个对象就是 import 的 module 对象了。
比如我上面那样就把 http 替换为 sys 这个 module 了。

$ python meta_path1.py
find_module http
load_module http
 
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=1, releaselevel='final', serial=0)
通过 sys.meta_path 我们就可以实现 import hook 的功能：
当 import 预定的 module 时，对这个 module 里的对象来个狸猫换太子，
从而实现获取函数或方法的执行时间等探测信息。

上面说到了狸猫换太子，那么怎么对一个对象进行狸猫换太子的操作呢？
对于函数对象，我们可以使用装饰器的方式来替换函数对象(代码可以从 github 上下载 part2) :

import functools
import time

def func_wrapper(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print('start func')
    start = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    end = time.time()
    print('spent {}s'.format(end - start))
    return result
  return wrapper

def sleep(n):
  time.sleep(n)
  return n

if __name__ == '__main__':
  func = func_wrapper(sleep)
  print(func(3))

执行结果:

$ python func_wrapper.py
start func
spent 3.004966974258423s
3

下面我们来实现一个计算指定模块的指定函数的执行时间的功能(代码可以从 github 上下载 part3) 。

假设我们的模块文件是 hello.py:

import time

def sleep(n):
  time.sleep(n)
  return n

我们的 import hook 是 hook.py:

import functools
import importlib
import sys
import time

_hook_modules = {'hello'}

class MetaPathFinder:

  def find_module(self, fullname, path=None):
    print('find_module {}'.format(fullname))
    if fullname in _hook_modules:
      return MetaPathLoader()

class MetaPathLoader:

  def load_module(self, fullname):
    print('load_module {}'.format(fullname))
    # ``sys.modules`` 中保存的是已经导入过的 module
    if fullname in sys.modules:
      return sys.modules[fullname]

    # 先从 sys.meta_path 中删除自定义的 finder
    # 防止下面执行 import_module 的时候再次触发此 finder
    # 从而出现递归调用的问题
    finder = sys.meta_path.pop(0)
    # 导入 module
    module = importlib.import_module(fullname)

    module_hook(fullname, module)

    sys.meta_path.insert(0, finder)
    return module

sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())

def module_hook(fullname, module):
  if fullname == 'hello':
    module.sleep = func_wrapper(module.sleep)

def func_wrapper(func):
  @functools.wraps(func)
  def wrapper(*args, **kwargs):
    print('start func')
    start = time.time()
    result = func(*args, **kwargs)
    end = time.time()
    print('spent {}s'.format(end - start))
    return result
  return wrapper

测试代码:

>>> import hook
>>> import hello
find_module hello
load_module hello
>>>
>>> hello.sleep(3)
start func
spent 3.0029919147491455s
3
>>>

其实上面的代码已经实现了探针的基本功能。不过有一个问题就是上面的代码需要显示的
执行 import hook 操作才会注册上我们定义的 hook。

那么有没有办法在启动 python 解释器的时候自动执行 import hook 的操作呢？
答案就是可以通过定义 sitecustomize.py 的方式来实现这个功能。

sitecustomize.py
简单的说就是，python 解释器初始化的时候会自动 import PYTHONPATH 下存在的 sitecustomize 和 usercustomize 模块:

实验项目的目录结构如下(代码可以从 github 上下载 part4)

$ tree
.
├── sitecustomize.py
└── usercustomize.py
sitecustomize.py:

$ cat sitecustomize.py
print('this is sitecustomize')
usercustomize.py:

$ cat usercustomize.py
print('this is usercustomize')
把当前目录加到 PYTHONPATH 中，然后看看效果:

$ export PYTHONPATH=.
$ python
this is sitecustomize    <----
this is usercustomize    <----
Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

可以看到确实自动导入了。所以我们可以把之前的探测程序改为支持自动执行 import hook (代码可以从 github 上下载part5) 。

目录结构:

$ tree
.
├── hello.py
├── hook.py
├── sitecustomize.py
sitecustomize.py:

$ cat sitecustomize.py
import hook

结果:

$ export PYTHONPATH=.
$ python
find_module usercustomize
Python 3.5.1 (default, Dec 24 2015, 17:20:27)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
find_module readline
find_module atexit
find_module rlcompleter
>>>
>>> import hello
find_module hello
load_module hello
>>>
>>> hello.sleep(3)
start func
spent 3.005002021789551s
3

不过上面的探测程序其实还有一个问题，那就是需要手动修改 PYTHONPATH 。 用过探针程序的朋友应该会记得， 使用 newrelic 之类的探针只需要执行一条命令就 可以了： newrelic-admin run-program python hello.py 实际上修改PYTHONPATH 的操作是在 newrelic-admin 这个程序里完成的。

下面我们也要来实现一个类似的命令行程序，就叫 agent.py 吧。

agent
还是在上一个程序的基础上修改。先调整一个目录结构，把 hook 操作放到一个单独的目录下， 方便设置 PYTHONPATH后不会有其他的干扰（代码可以从 github 上下载 part6 ）。

$ mkdir bootstrap
$ mv hook.py bootstrap/_hook.py
$ touch bootstrap/__init__.py
$ touch agent.py
$ tree
.
├── bootstrap
│  ├── __init__.py
│  ├── _hook.py
│  └── sitecustomize.py
├── hello.py
├── test.py
├── agent.py

bootstrap/sitecustomize.py 的内容修改为:

$ cat bootstrap/sitecustomize.py
import _hook
agent.py 的内容如下:

<span class="kn">import</span> <span class="nn">os</span>
<span class="kn">import</span> <span class="nn">sys</span>

<span class="n">current_dir</span> <span class="o">=</span> <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">path</span><span class="o">.</span><span class="n">dirname</span><span class="p">(</span><span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">path</span><span class="o">.</span><span class="n">realpath</span><span class="p">(</span><span class="n">__file__</span><span class="p">))</span>
<span class="n">boot_dir</span> <span class="o">=</span> <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">path</span><span class="o">.</span><span class="n">join</span><span class="p">(</span><span class="n">current_dir</span><span class="p">,</span> <span class="s">'bootstrap'</span><span class="p">)</span>

<span class="k">def</span> <span class="nf">main</span><span class="p">():</span>
  <span class="n">args</span> <span class="o">=</span> <span class="n">sys</span><span class="o">.</span><span class="n">argv</span><span class="p">[</span><span class="mi">1</span><span class="p">:]</span>
  <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">environ</span><span class="p">[</span><span class="s">'PYTHONPATH'</span><span class="p">]</span> <span class="o">=</span> <span class="n">boot_dir</span>
  <span class="c"># 执行后面的 python 程序命令</span>
  <span class="c"># sys.executable 是 python 解释器程序的绝对路径 ``which python``</span>
  <span class="c"># >>> sys.executable</span>
  <span class="c"># '/usr/local/var/pyenv/versions/3.5.1/bin/python3.5'</span>
  <span class="n">os</span><span class="o">.</span><span class="n">execl</span><span class="p">(</span><span class="n">sys</span><span class="o">.</span><span class="n">executable</span><span class="p">,</span> <span class="n">sys</span><span class="o">.</span><span class="n">executable</span><span class="p">,</span> <span class="o">*</span><span class="n">args</span><span class="p">)</span>

<span class="k">if</span> <span class="n">__name__</span> <span class="o">==</span> <span class="s">'__main__'</span><span class="p">:</span>
  <span class="n">main</span><span class="p">()</span>

test.py 的内容为:

$ cat test.py
import sys
import hello

print(sys.argv)
print(hello.sleep(3))

使用方法:

$ python agent.py test.py arg1 arg2
find_module usercustomize
find_module hello
load_module hello
['test.py', 'arg1', 'arg2']
start func
spent 3.005035161972046s
3

至此，我们就实现了一个简单的 python 探针程序。当然，跟实际使用的探针程序相比肯定是有 很大的差距的，这篇文章主要是讲解一下探针背后的实现原理。

如果大家对商用探针程序的具体实现感兴趣的话，可以看一下国外的 New Relic 或国内的 OneAPM, TingYun 等这些 APM 厂商的商用 python 探针的源代码，相信你会发现一些很有趣的事情。