なぜeBPF？なぜ今？

始める前に、まずは大事な質問に答えましょう。なぜeBPFなのか？それは、eBPFがカーネルの世界での万能ツールのようなものだからです（でももっとクールで、コルク抜きはありません）。eBPFを使うと、Linuxカーネル内でサンドボックス化されたプログラムを実行でき、観察性とパフォーマンス分析の能力が飛躍的に向上します。

Kafkaのコンシューマーラグを監視するために、eBPFは次のような大きな利点を提供します：

  • アプリケーションのコードを一切変更しない
  • パフォーマンスへの影響が最小限
  • 効率的なカーネルレベルでの集約
  • コンシューマーの動作をリアルタイムで把握

準備：Kafka監視ミッション

私たちの目標はシンプルでありながら重要です：アプリケーションコードを変更せずにKafkaのコンシューマーラグを監視したいのです。なぜか？それは、監視のために本番コードに手を加えるのは、イタリアでパイナップルをピザに乗せるくらい不人気だからです。

私たちがやることは次の通りです：

  1. eBPFを使ってKafkaコンシューマーグループのオフセットコミットをトレースする
  2. カーネル空間でBPFマップを使ってデータを集約する
  3. 集約されたメトリクスをPrometheusで公開する

計画は立てましたか？さあ、始めましょう！

eBPFの魔法：Kafkaコンシューマーオフセットのトレース

まず最初に、eBPFプログラムを書く必要があります。この小さなプログラムは、Kafkaコンシューマーがオフセットをコミットする際の呼び出しをインターセプトする役割を担います。以下はその簡略化されたバージョンです：


#include <uapi/linux/ptrace.h>
#include <linux/sched.h>

struct kafka_offset_event {
    u32 pid;
    u64 timestamp;
    char topic[64];
    int partition;
    u64 offset;
};

BPF_PERF_OUTPUT(kafka_events);

int trace_kafka_offset_commit(struct pt_regs *ctx) {
    struct kafka_offset_event event = {};
    
    event.pid = bpf_get_current_pid_tgid();
    event.timestamp = bpf_ktime_get_ns();
    
    // 関数引数からトピック、パーティション、オフセットを抽出
    bpf_probe_read(&event.topic, sizeof(event.topic), (void *)PT_REGS_PARM1(ctx));
    event.partition = PT_REGS_PARM2(ctx);
    event.offset = PT_REGS_PARM3(ctx);
    
    kafka_events.perf_submit(ctx, &event, sizeof(event));
    return 0;
}

このeBPFプログラムは、Kafkaオフセットをコミットする関数（簡単に言えばkafka_commit_offsetと呼びましょう）にフックします。トピック、パーティション、オフセット情報をキャプチャし、プロセスIDやタイムスタンプなどのメタデータも取得します。

カーネル空間での集約：BPFマップの活用

オフセットコミットをキャプチャしたので、次はデータを集約する必要があります。ここで登場するのがBPFマップです。カーネル空間のデータ構造の無名のヒーローです。BPFハッシュマップを使って、各トピック-パーティションの最新オフセットを保存します：


BPF_HASH(offset_map, struct offset_key, u64);

struct offset_key {
    char topic[64];
    int partition;
};

int trace_kafka_offset_commit(struct pt_regs *ctx) {
    // ... (前のコード)
    
    struct offset_key key = {};
    __builtin_memcpy(&key.topic, event.topic, sizeof(key.topic));
    key.partition = event.partition;
    
    offset_map.update(&key, &event.offset);
    
    // ... (関数の残り)
}

この変更により、カーネル空間で各トピック-パーティションの最新オフセットを追跡できます。効率的でしょう？

Prometheusでのメトリクス公開：最後のピース

カーネル空間でオフセットデータを集約したので、次はそれをPrometheusで利用可能にします。BPFマップからデータを読み取り、メトリクスを公開するユーザースペースプログラムが必要です。以下はそのためのPythonスクリプトです：


from bcc import BPF
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import time

# eBPFプログラムをロード
b = BPF(src_file="kafka_offset_tracer.c")
b.attach_kprobe(event="kafka_commit_offset", fn_name="trace_kafka_offset_commit")

# Prometheusメトリクスを作成
kafka_offset = Gauge('kafka_consumer_offset', 'Kafka consumer offset', ['topic', 'partition'])

def update_metrics():
    offset_map = b.get_table("offset_map")
    for k, v in offset_map.items():
        topic = k.topic.decode('utf-8')
        partition = k.partition
        offset = v.value
        kafka_offset.labels(topic=topic, partition=partition).set(offset)

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        update_metrics()
        time.sleep(15)

このスクリプトは、eBPFプログラムをロードし、適切なカーネル関数にアタッチし、BPFマップから定期的にデータを読み取ってPrometheusメトリクスを更新します。

全体像：すべてをまとめる

一歩下がって、私たちの成果を見てみましょう。私たちは次のようなシステムを作り上げました：

  1. eBPFを使ってKafkaコンシューマーオフセットコミットをリアルタイムでトレースする
  2. カーネル空間で効率的にオフセットデータを集約する
  3. アプリケーションコードを一切変更せずに、このデータをPrometheusメトリクスとして公開する

なかなか素晴らしいでしょう？でも、これを本番環境で実装する前に、いくつかの注意点について話しましょう。

注意点：覚えておくべきこと

  • パフォーマンスへの影響：eBPFは軽量に設計されていますが、パフォーマンスへの影響を理解するためにステージング環境で十分にテストしてください。
  • カーネルバージョンの互換性：eBPFの機能はカーネルバージョンによって異なることがあります。ターゲットシステムが互換性のあるカーネルを持っていることを確認してください。
  • セキュリティの考慮：eBPFプログラムを実行するには高い権限が必要です。セキュリティチームと協力し、eBPFプログラムが適切にサンドボックス化されていることを確認してください。
  • メンテナンスの負担：カスタムeBPFソリューションは継続的なメンテナンスが必要です。カーネル内部が変わるたびにeBPFプログラムを更新する準備をしてください。

コンシューマーラグを超えて：他のeBPFの力

eBPFの可能性を少し体験した今、あなたの頭の中にはさまざまなアイデアが浮かんでいることでしょう。そして、それは正しいことです！ここでは、eBPFがKafkaの運用に魔法をかけることができる他の分野をいくつか紹介します：

  • ネットワークパフォーマンスの追跡：eBPFを使って、Kafkaブローカーとクライアント間のTCP再送信やレイテンシーを監視します。
  • ディスクI/O分析：書き込み増幅や読み取りパターンを追跡して、Kafkaストレージを最適化します。
  • CPUフレームグラフ：オンデマンドでフレームグラフを生成し、Kafkaコンシューマーやプロデューサーのパフォーマンスボトルネックを特定します。

まとめ：eBPF - 新しい監視の親友

eBPFがKafkaの監視ニーズにどのように役立つか、その一端を紹介しました。eBPFを活用することで、アプリケーションコードを一切変更せずにコンシューマーラグを追跡する強力で低オーバーヘッドなソリューションを作り上げました。それはまるでKafkaクラスターに対するX線視力を持っているようなものです！

しかし、大きな力には大きな責任が伴います。eBPFを賢く使いこなせば、Kafkaクラスターをスムーズに運用し、上司を安心させるための秘密兵器となるでしょう。

さあ、プロのように監視を始めましょう！そして、誰かがKafkaコンシューマーラグの詳細な洞察をどうやって得たのか尋ねたら、ウィンクして「eBPFの魔法だよ！」と言ってください。彼らはあなたを天才だと思うか、少し変わっていると思うでしょう。どちらにしても、あなたの勝ちです！

さらなる学習とリソース

監視を楽しんでください、そしてコンシューマーラグが常にあなたの味方でありますように！