小菜成长之路：警惕沦为 API 调用侠

小菜(化名)在某互联网公司担任运维工程师，负责公司后台业务的运维保障工作。由于自己编程经验不多，平时有不少工作需要开发协助。

听说 Python很火，能快速开发一些运维脚本，小菜也加入 Python大军学起来。 Python语言确实简单，小菜很快就上手了，觉得自己应对运维开发工作已经绰绰有余，便不再深入研究。

背景

这天老板给小菜派了一个数据采集任务，要实时统计服务器 TCP连接数。需求背景是这样的：开发同事需要知道服务的连接数以及不同状态连接的比例，以便判断服务状态。

因此，小菜需要开发一个脚本，定期采集并报告 TCP连接数，提交数据格式定为 json：

{ "LISTEN": 4, "ESTABLISHED": 100, "TIME_WAIT": 10 } 

作为运维工程师，小菜当然知道怎么查看系统 TCP连接。Linux系统中有两个命令可以办到， netstat和 ss：

$ netstat -nat Active Internet connections (servers and established) Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State tcp 0 0 127.0.0.1:8388 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 127.0.0.53:53 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 192.168.56.3:22 192.168.56.1:54983 ESTABLISHED tcp6 0 0 :::22 :::* LISTEN 

$ ss -nat State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port LISTEN 0 128 127.0.0.1:8388 0.0.0.0:* LISTEN 0 128 127.0.0.53%lo:53 0.0.0.0:* LISTEN 0 128 0.0.0.0:22 0.0.0.0:* ESTAB 0 0 192.168.56.3:22 192.168.56.1:54983 LISTEN 0 128 [::]:22 [::]:* 

小菜还知道 ss命令比 netstat命令要快，但至于为什么，小菜就不知道了。

小菜很快找到老板，提出了自己的解决方案：写一个 Python程序，调用 ss命令采集 TCP连接信息，然后再逐条统计。

老板告诉小菜，线上服务器很多都是最小化安装，并不能保证每台机器上都有 ss或者 netstat命令。

老板还告诉小菜，程序开发要学会 站在巨人的肩膀上。动手写代码前，先调研一番，看是否有现成的解决方案。 切忌重复造轮子，浪费时间不说，可能代码质量还差，效果也不好。

最后老板给小菜指了条明路，让他回去再看看 psutil。 psutil是一个 Python第三方包，用于采集系统性能数据，包括： CPU、内存、磁盘、网卡以及进程等等。临走前，老板还叮嘱小菜，完成工作后花点时间研究下这个库。

psutil 方案

小菜搜索 psutil发现，原来有这么顺手的第三方库，喜出望外！他立马装好 psutil，准备开干：

$ pip install psutil 

导入 psutil后，一个函数调用就可以拿到系统所有连接，连接信息非常丰富：

>>> import psutil >>> for conn in psutil.net_connections('tcp'): ... print(conn) ... sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='192.168.56.3', port=22), raddr=addr(ip='192.168.56.1', port=54983), status='ESTABLISHED', pid=None) sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='127.0.0.1', port=8388), raddr=(), status='LISTEN', pid=None) sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='0.0.0.0', port=22), raddr=(), status='LISTEN', pid=None) sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='127.0.0.53', port=53), raddr=(), status='LISTEN', pid=None) sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET6: 10>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='::', port=22), raddr=(), status='LISTEN', pid=None) 

小菜很满意，感觉不用花多少时间就可搞定数据采集需求了，准时下班有望！噼里啪啦，很快小菜就写下这段代码：

import psutil from collections import defaultdict # 遍历每个连接，按连接状态累加 stats = defaultdict(int) for conn in psutil.net_connections('tcp'): stats[conn.status] += 1 # 遍历每种状态，输出连接数 for status, count in stats.items(): print(status, count) 

小菜接着在服务器上测试这段代码，功能完全正常：

ESTABLISHED 1 LISTEN 4 

小菜将数据采集脚本提交，并按既定节奏逐步发布到生产服务器上。开发同事很快就看到小菜采集的数据，都夸小菜能力不错，需求完成得很及时。小菜也很高兴，感觉 Python没白学。如果用其他语言开发，说不定现在还在加班加点呢！Life is short, use Python! 果然没错！

小菜愈发自信，早就把老板的话抛到脑后了。 psutil这个库这么好上手，有啥好深入研究的？

内存悲剧

突然有一天，其他同事紧急告诉小菜，他开发的采集脚本占用很多内存， CPU也跑到了 100%，已经开始影响线上服务了。小菜还沉浸在成功的喜悦中，收到这个反馈如同晴天霹雳，有点举手无措。

业务同事告诉小菜，受影响的机器系统连接数非常大，质疑小菜是不是脚本存在性能问题。小菜觉得很背，脚本只是调用 psutil并统计数据，怎么就摊上性能故障？脚本影响线上服务，小菜压力很大，但不知道如何是好，只能跑去找老板寻求帮助。

老板要小菜第一时间停止数据采集，降低影响。复盘故障时，老板很敏锐地问小菜，是不是用容器保存所有连接了？小菜自己并没有，但是 psutil这么做了：

>>> psutil.net_connections() [sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET6: 10>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='::', port=22), raddr=(), status='LISTEN', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='0.0.0.0', port=22), raddr=(), status='LISTEN', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='127.0.0.53', port=53), raddr=(), status='LISTEN', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_DGRAM: 2>, laddr=addr(ip='10.0.2.15', port=68), raddr=(), status='NONE', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_DGRAM: 2>, laddr=addr(ip='127.0.0.1', port=8388), raddr=(), status='NONE', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='192.168.56.3', port=22), raddr=addr(ip='192.168.56.1', port=54983), status='ESTABLISHED', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_DGRAM: 2>, laddr=addr(ip='127.0.0.53', port=53), raddr=(), status='NONE', pid=None), sconn(fd=-1, family=<AddressFamily.AF_INET: 2>, type=<SocketKind.SOCK_STREAM: 1>, laddr=addr(ip='127.0.0.1', port=8388), raddr=(), status='LISTEN', pid=None)] 

psutil将采集到的所有 TCP 连接放在一个列表里返回。如果服务器上有十万个 TCP连接，那么列表里将有十万个连接对象。难怪采集脚本吃了那么多内存！

老板告诉小菜，可以用生成器加以解决。与列表不同，生成器逐个返回数据，因此不会占用太多内存。Python2中 range和 xrange函数的区别也是一样的道理。

小菜从 pstuilfork了一个分支，并将 net_connections 函数改造成 生成器：

def net_connections(): while True: if done: break # 解析一个 TCP 连接 cOnn= xxx yield conn 

代码上线后，采集脚本内存占用量果然下降了！ 生成器将统计算法的空间复杂度由原来的O(n)优化为 O(1)。经过这次教训，小菜不敢再盲目自信了，他决定抽时间好好看看 psutil的源码。

源码体会

深入学习源码后，小菜发现原来psutil采集 TCP连接数的秘笈是：从/proc/net/tcp以及 /proc/net/tcp6 读取连接信息。

由此，他还进一步了解到 procfs，这是一个伪文件系统，将内核空间信息以文件方式暴露到用户空间。 /proc/net/tcp文件则是提供内核 TCP连接信息：

$ cat /proc/net/tcp sl local_address rem_address st tx_queue rx_queue tr tm->when retrnsmt uid timeout inode 0: 0100007F:20C4 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 65534 0 18183 1 000000000000000 100 0 0 10 0 1: 3500007F:0035 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 101 0 16624 1 0000000000000000 100 0 0 10 0 2: 00000000:0016 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 0 0 18967 1 0000000000000000 100 0 0 10 0 3: 0338A8C0:0016 0138A8C0:D6C7 01 00000000:00000000 02:00023B11 00000000 0 0 22284 4 0000000000000000 20 13 23 10 20 

小菜还注意到，连接信息看起来像个自定义类对象，但其实是一个 nametuple：

# psutil.net_connections() scOnn= namedtuple('sconn', ['fd', 'family', 'type', 'laddr', 'raddr', 'status', 'pid']) 

小菜一开始并不知道作者为啥要这么做。后来，小菜开始研究 Python源码，学习了 Python类机制后他恍然大悟。

Python自定义类的每个实例对象均需要一个 dict来保存对象属性，这也就是对象的 属性空间。

如果用自定义类来实现，每个连接都需要创建一个字典，而字典又是 散列表实现的。如果系统存在成千上万的连接，开销可想而知。

小菜将学到的知识总结起来：对于 数量大而 属性固定的实体，没有必要用自定义类来实现，用 nametuple更合适，开销更小。由此，小菜不经由衷佩服 psutil的作者。

CPU 悲剧

后来小菜又收到业务反馈，采集脚本在高并发的服务器上， CPU使用率很高，需要再优化一下。

小菜回忆 psutil源码，很快就找到了性能瓶颈处：psutil将连接信息所有字段都解析了，而采集脚本只需要其中的 状态字段而已。

跟老板商量后，小菜决定自行读取 procfs来实现采集脚本，只解析状态字段，避免不必要的计算开销。

procfs 方案

直接读取 /proc/net/tcp，可以得到完整的 TCP连接信息：

>>> with open('/proc/net/tcp') as f: ... for line in f: ... print(line.rstrip()) ... sl local_address rem_address st tx_queue rx_queue tr tm->when retrnsmt uid timeout inode 0: 0100007F:20C4 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 65534 0 18183 1 0000000000000000 100 0 0 10 0 1: 3500007F:0035 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 101 0 16624 1 0000000000000000 100 0 0 10 0 2: 00000000:0016 00000000:0000 0A 00000000:00000000 00:00000000 00000000 0 0 18967 1 0000000000000000 100 0 0 10 0 3: 0338A8C0:0016 0138A8C0:D6C7 01 00000000:00000000 02:0007169E 00000000 0 0 22284 3 0000000000000000 20 20 33 10 20 

其中， IP、端口、状态等字段都是以十六进制编码的。例如， st列表示状态，状态码0A表示 LISTEN。很快小菜就写下这段代码：

from collections import defaultdict stat_names = { '0A': 'LISTEN', '01': 'ESTABLISHED', # ... } # 遍历每个连接，按连接状态累加 stats = defaultdict(int) with open('/proc/net/tcp') as f: # 跳过表头行 f.readline() for line in f: st = line.strip().split()[3] stats[st] += 1 for st, count in stats.items(): print(stat_names[st], count) 

现在，小菜写代码比之前讲究多了。在统计连接数时，他并不急于将状态码解析成名字，而是按原样统计。等统计完成，他再一次性转换，这样状态码转换开销便降到最低： O(1) 而不是 O(n)。

这次改进符合业务同事预期，但小菜决定好好做一遍性能测试，不打无准备之仗。他找业务同事要了一个连接数最大的 /proc/net/tcp样本，拉到本地测试。测试结果还算符合预期，采集脚本能够扛住十万连接采集压力。

性能测试中，小菜发现了一个比较奇怪的问题。同样的连接规模，把 /proc/net/tcp拉到本地跑比直接在服务器上跑要快，而本地电脑性能肯定比不上服务器。

他百思不得其解，又去找老板帮忙。老板很快指出到其中的区别，将 /proc/net/tcp拉到本地就成为普通 磁盘文件，而 procfs是内核映射出来的 伪文件，并不是磁盘文件。

他让小菜研究一下 Python文件 IO以及内核 IO子系统在处理这两种文件时有什么区别，还让小菜特别留意 IO缓冲区大小。

IO 缓冲

小菜打开一个普通的磁盘文件，发现 Python选的默认缓冲区大小是 4K(读缓存对象头 152字节)：

>>> f = open('test.py') >>> f.buffer.__sizeof__() 4248 

但是如果打开的是 procfs文件， Python选的缓冲区却只有 1K，相差了 4倍呢！

>>> f = open('/proc/net/tcp') >>> f.buffer.__sizeof__() 1176 

因此，理论上 Python默认读取 procfs发生的上下文切换次数是普通磁盘文件的 4倍，怪不得会慢。

虽然小菜还不知道这种现象背后的原因，但是他已经知道怎么进行优化了。随即他决定将缓冲区设置为 1M以上，尽量避免 IO上下文切换，以空间换时间：

with open('/proc/net/tcp', buffering=1*1024*1024) as f: # ... 

经过这次优化，采集脚本在大部分服务器上运行良好，基本可以高枕无忧了。而小菜也意识到 编程语言以及 操作系统等底层基础知识的重要性，他开始制定学习计划补全计算机基础知识。

netlink 方案

后来负载均衡团队找到小菜，他们也想统计服务器上的连接信息。由于负载均衡服务器作为入口转发流量，连接数规模特别大，达到几十万，将近百万的规模。小菜决定好好进行性能测试，再视情况上线。

测试结果并不乐观，采集脚本要跑几十秒钟才完成， CPU跑到 100%。小菜再次调高 IO缓冲区，但效果不明显。小菜又测试了 ss命令，发现 ss命令要快很多。由于之前尝到了阅读源码的甜头，小菜很想到 ss源码中寻找秘密。

由于项目时间较紧，老板提醒小菜先用 strace命令追踪 ss命令的系统调用，便可快速获悉 ss的实现方式。老板演示了 strace命令的用法，很快就找到了 ss的秘密 Netlink：

$ strace ss -nat ... socket(AF_NETLINK, SOCK_RAW|SOCK_CLOEXEC, NETLINK_SOCK_DIAG) = 3 ... 

Netlink套接字是 Linux提供通讯机制，可用于内核与进程间、进程与进程间通讯。 Netlink下的 sock_diag子系统，提供了一种从内核获取套接字信息的新方式。

与 procfs不同，sock_diag 采用网络通讯的方式，内核作为服务端接收客户端进程查询请求，并以二进制数据包响应查询结果，效率更高。

这就是 ss比 netstat更快的原因， ss采用 Netlink机制，而 netstat采用 procfs机制。

很不幸Python并没有提供 Netlink API，一般人可能又要干着急了。好在小菜先前有意识地研究了部分Python源码，对 Python的运行机制有所了解。

他知道可以用 C写一个 Python扩展模块，在 C语言中调用原生系统调用。

编写 Python C扩展模块可不简单，对编程功底要求很高，必须全面掌握 Python运行机制，特别是对象内存管理。

一朝不慎可能导致程序异常退出、内存泄露等棘手问题。好在小菜已经不是当年的小菜了，他经受住了考验。

小菜的扩展模块上线后，效果非常好，顶住了百万级连接的采集压力。

一个看似简单得不能再简单的数据采集需求，背后涉及的知识可真不少，没有一定的水平还真搞不定。好在小菜成长很快，他最终还是彻底地解决了性能问题，找回了久违的信心。

内核模块方案

虽然性能问题已经彻底解决，小菜还是没有将其淡忘。

他时常想：如果可以将统计逻辑放在内核空间做，就不用在内核和进程之间传递大量连接信息了，效率应该是最高的！受限于当时的知识水平，小菜还没有能力实现这个设想。

后来小菜在研究 Linux内核时，发现可以用内核模块来扩展内核的功能，结合 procfs的工作原理，他找到了技术方案！他顺着 /proc/net/tcp在内核中的实现源码，依样画葫芦写了这个内核模块：

#include <linux/module.h> #include <linux/proc_fs.h> #include <linux/seq_file.h> #include <net/tcp.h> MODULE_LICENSE("GPL"); MODULE_AUTHOR("Xiaocai"); MODULE_DESCRIPTION("TCP state statistics"); MODULE_VERSION("1.0"); // 状态名列表 static char *state_names[] = { NULL, "ESTABLISHED", "SYN_SENT", "SYN_RECV", "FIN_WAIT1", "FIN_WAIT2", "TIME_WAIT", "CLOSE", "CLOSE_WAIT", "LAST_ACK", "LISTEN", "CLOSING", NULL }; static void stat_sock_list(struct hlist_nulls_head *head, spinlock_t *lock, unsigned int state_counters[]) { // 套接字节点指针(用于遍历) struct sock *sk; struct hlist_nulls_node *node; // 链表为空直接返回 if (hlist_nulls_empty(head)) { return; } // 自旋锁锁定 spin_lock_bh(lock); // 遍历套接字链表 sk = sk_nulls_head(head); sk_nulls_for_each_from(sk, node) { if (sk->sk_state < TCP_MAX_STATES) { // 自增状态计数器 state_counters[sk->sk_state]++; } } // 自旋锁解锁 spin_unlock_bh(lock); } static int tcpstat_seq_show(struct seq_file *seq, void *v) { // 状态计数器 unsigned int state_counters[TCP_MAX_STATES] = { 0 }; unsigned int state; // TCP 套接字哈希槽序号 unsigned int bucket; // 先遍历 Listen 状态 for (bucket = 0; bucket < INET_LHTABLE_SIZE; bucket++) { struct inet_listen_hashbucket *ilb; // 哈希槽 ilb = &tcp_hashinfo.listening_hash[bucket]; // 遍历链表并统计 stat_sock_list(&ilb->head, &ilb->lock, state_counters); } // 遍历其他状态 for (bucket = 0; bucket < tcp_hashinfo.ehash_mask; bucket++) { struct inet_ehash_bucket *ilb; spinlock_t *lock; // 哈希槽链表 ilb = &tcp_hashinfo.ehash[bucket]; // 保护锁 lock = inet_ehash_lockp(&tcp_hashinfo, bucket); // 遍历链表并统计 stat_sock_list(&ilb->chain, lock, state_counters); } // 遍历状态输出统计值 for (state = TCP_ESTABLISHED; state < TCP_MAX_STATES; state++) { seq_printf(seq, "%-12s: %d\n", state_names[state], state_counters[state]); } return 0; } static int tcpstat_seq_open(struct inode *inode, struct file *file) { return ingle_open(file, tcpstat_seq_show, NULL); } static const struct file_operations tcpstat_file_ops = { .owner = THIS_MODULE, .open = tcpstat_seq_open, .read = seq_read, .llseek = seq_lseek, .release = single_release }; static __init int tcpstat_init(void) { proc_create("tcpstat", 0, NULL, &tcpstat_file_ops); return 0; } static __exit void tcpstat_exit(void) { remove_proc_entry("tcpstat", NULL); } module_init(tcpstat_init); module_exit(tcpstat_exit); 

内核模块编译好并加载到内核后， procfs文件系统提供了一个新文件 /proc/tcpstat，内容为统计结果：

$ cat /proc/tcpstat ESTABLISHED : 5 SYN_SENT : 0 SYN_RECV : 0 FIN_WAIT1 : 0 FIN_WAIT2 : 0 TIME_WAIT : 1 CLOSE : 0 CLOSE_WAIT : 0 LAST_ACK : 0 LISTEN : 14 CLOSING : 0 

当用户程序读取这个文件时，内核虚拟文件系统( VFS)调用小菜在内核模块中写的处理函数：遍历内核 TCP套接字完成统计并格式化统计结果。内核模块、 VFS以及套接字等知识超出专栏范围，不再赘述。

小菜在服务器上试验这个内核模块，真的快得飞起！

经验总结

小菜开始总结这次脚本开发工作中的经验教训，他列出了以下关键节点：

1. 依靠psutil采集，没有关注 psutil实现导致性能问题；
2. 用生成器代替列表返回连接信息，解决内存瓶颈；
3. 直接读取 procfs文件系统，部分解决 CPU性能瓶颈；
4. 通过调节 IO缓冲区大小，进一步降低 CPU开销；
5. 用 Netlink代替 procfs，彻底解决性能问题；
6. 实验内核模块思路，终极解决方案快得飞起；

这些问题节点，一个比一个深入，没有一定功底是搞不定的。小菜从刚开始跌跌撞撞，到后来独当一面，快速成长的关键在于善于在问题中总结经验教训：

• 程序开发完一定要做性能测试，看能够扛住多大的压力；
• 使用任何工具，需要准确理解其背后的原理，避免误用；
• 对编程语言以及操作系统源码要保持好奇心；
• 计算机基础知识很重要，需要及时补全才能达到新高度；
• 学会问题发散，举一反三；

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