深入探索Bpftrace：Linux性能分析的新利器
在運維或開發工作中，你是否遇到過這樣的場景：Linux 服務器突然變得異?？D，響應遲緩，嚴重影響業務正常運行。當你匆忙登錄服務器，使用常用的 top、htop 等命令查看系統資源使用情況時，卻發現 CPU、內存使用率看似正常，沒有明顯的異常進程。磁盤 I/O 和網絡帶寬也都在合理范圍內，但系統性能卻實實在在地下降了，這讓你陷入困惑，不知從何下手去定位問題。
其實，這種情況在復雜的生產環境中并不少見，傳統的性能分析工具往往只能提供一些表面的信息，對于深層次的系統行為和潛在的性能瓶頸難以洞察。此時，我們就需要一款更強大、更靈活的工具來深入系統內部，挖掘問題的根源，而 bpftrace 就是這樣一款能夠幫助我們突破困境的神器 。它基于 eBPF 技術，能夠實現對 Linux 系統全方位、深層次的動態跟蹤和性能分析，為我們解決性能難題提供了有力的支持。接下來，就讓我們一起走進 bpftrace 的世界，探索它的強大功能和應用場景。
一、bpftrace 是什么
bpftrace 是一種基于 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技術的高級動態跟蹤工具 ，誕生于 Linux 系統環境，它為開發者、系統管理員和運維工程師提供了一種強大且靈活的方式，來深入探索 Linux 系統的內部運作機制。簡單來說，eBPF 就像是一個可以在內核中運行的小型虛擬機，允許執行用戶定義的代碼，而無需修改內核源代碼或加載內核模塊，這為系統的動態跟蹤和性能分析開辟了新的道路，而 bpftrace 則是站在 eBPF 這個巨人肩膀上的得力助手。
bpftrace 使用一種簡潔且易讀的聲明式語言進行腳本編寫，這種語言的設計靈感來源于 awk 和 C，對于有一定編程基礎的人來說，很容易上手。通過 bpftrace，用戶能夠快速創建和運行復雜的跟蹤腳本，這些腳本可以捕獲并分析系統和應用程序的各種事件，包括進程活動、文件系統操作、網絡通信、內存使用以及 CPU 調度等。
舉個例子，在排查系統性能問題時，我們想知道某個進程在一段時間內的系統調用次數和類型，使用 bpftrace，只需編寫簡單的腳本，就能輕松獲取這些信息。假設我們要追蹤進程 ID 為 1234 的系統調用，腳本可以這樣寫：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_* /pid == 1234/ { @[probe] = count(); }'上述腳本中，tracepoint:syscalls:sys_enter_*表示捕獲所有系統調用的進入事件，/pid == 1234/是過濾條件，僅針對進程 ID 為 1234 的進程，{ @[probe] = count(); }則是對符合條件的事件進行計數，并將結果存儲在關聯數組@中，以探針名稱作為鍵 。運行這個腳本后，就能得到該進程的各種系統調用的次數統計，幫助我們快速定位可能存在性能問題的系統調用。
從功能特性上看，bpftrace 具有以下顯著特點：
- 輕量級與低開銷：基于 eBPF 技術，它在運行時對系統性能的影響極小，幾乎可以忽略不計，這使得它非常適合在生產環境中進行實時跟蹤和分析，不會因為工具本身的運行而干擾到系統的正常業務。
- 強大的事件捕獲能力：能夠捕獲系統和應用程序層面的各種事件，無論是內核態的函數調用，還是用戶態的程序執行，bpftrace 都能精準定位并獲取詳細信息，為全面了解系統行為提供了豐富的數據來源。
- 靈活的數據處理與分析：支持多種數據處理和分析操作，如計數、求和、平均值計算、直方圖生成等，還可以通過關聯數組等數據結構對數據進行存儲和組織，方便進行復雜的統計分析，幫助用戶從海量的跟蹤數據中提取有價值的信息。
- 動態追蹤：bpftrace 支持動態追蹤，可以在應用程序或系統運行時動態添加和刪除跟蹤規則。這使得用戶可以快速響應變化的需求，并進行實時監測和分析。
正是這些強大的功能特性，使得 bpftrace 在 Linux 性能分析和故障排查領域占據了重要地位。無論是優化系統性能、診斷應用程序的異常行為，還是進行安全審計，bpftrace 都能發揮關鍵作用，成為眾多 Linux 愛好者和專業人士不可或缺的工具。
二、bpftrace 的技術原理
bpftrace 之所以能實現如此強大的動態跟蹤和性能分析功能，離不開其背后的一系列關鍵技術。這些技術相互協作，使得 bpftrace 能夠深入系統內部，獲取各種詳細的信息，為用戶提供精準的系統洞察。接下來，我們將深入剖析 bpftrace 的技術原理，從 eBPF 虛擬機、bpftrace 前端以及跟蹤機制等多個方面，揭示其強大功能背后的奧秘。
2.1eBPF 虛擬機
eBPF 虛擬機是 bpftrace 的核心支撐組件 ，它在內核中提供了一個安全、高效的執行環境，允許運行用戶定義的 eBPF 程序。當用戶編寫好 bpftrace 腳本后，這些腳本會被編譯成 eBPF 字節碼，然后加載到 eBPF 虛擬機中執行。
加載過程中，eBPF 程序以字節碼的形式被提交到內核。內核中的驗證器會對字節碼進行嚴格的安全性檢查，確保程序不會包含危險操作，如無限循環、非法內存訪問等，防止其導致內核崩潰或安全漏洞。只有通過驗證的 eBPF 程序才能繼續后續的執行流程 。
驗證通過后，eBPF 程序會通過 JIT（Just-In-Time）編譯器編譯成本地機器碼。JIT 編譯能夠將通用的字節碼轉化為與當前硬件架構相匹配的機器指令，大大提高了程序的執行效率，使得 eBPF 程序能夠像本地編譯的內核代碼一樣高效運行 。
在執行過程中，eBPF 程序可以訪問內核中的各種數據結構和函數，但這種訪問受到嚴格的限制，只能通過內核提供的穩定 API（輔助函數）來進行，以保證系統的安全性和穩定性。例如，eBPF 程序可以通過特定的輔助函數獲取當前時間、生成隨機數、訪問 eBPF 映射（Maps）等 。
正是 eBPF 虛擬機這種嚴格的加載、驗證和執行機制，為 bpftrace 提供了堅實的基礎，使得 bpftrace 能夠安全、高效地運行各種跟蹤腳本，深入系統內部獲取關鍵信息。
2.2bpftrace 前端
bpftrace 前端是用戶與 eBPF 虛擬機之間的橋梁，它主要負責將用戶編寫的 bpftrace 腳本編譯成 eBPF 字節碼，并與內核中的 eBPF 虛擬機進行交互。
bpftrace 提供了一種高級的、領域特定的語言（DSL），這種語言設計靈感來源于 awk 和 C，具有簡潔易讀的語法，方便用戶編寫跟蹤腳本。當用戶編寫好腳本后，bpftrace 前端首先對腳本進行詞法分析、語法分析和語義分析，構建抽象語法樹（AST），檢查腳本的語法正確性和語義合理性 。
經過一系列分析后，bpftrace 前端借助 LLVM（Low-Level Virtual Machine）編譯器框架，將腳本從抽象語法樹逐步轉化為 eBPF 字節碼。LLVM 提供了強大的代碼優化和生成能力，能夠生成高效的 eBPF 字節碼 。
生成 eBPF 字節碼后，bpftrace 前端通過 libbpf 庫與內核中的 eBPF 虛擬機進行交互。libbpf 庫提供了一組豐富的函數和接口，用于加載 eBPF 程序、管理 eBPF 映射（Maps）以及與內核進行通信等操作。bpftrace 前端利用這些接口，將生成的 eBPF 字節碼加載到 eBPF 虛擬機中，并將其掛載到相應的內核鉤子點（如 kprobes、uprobes、tracepoints 等）上，以便在特定事件發生時觸發 eBPF 程序的執行 。
通過這樣的流程，bpftrace 前端將用戶的高級腳本語言轉化為可在內核中執行的 eBPF 字節碼，實現了用戶與 eBPF 虛擬機之間的交互，使得用戶能夠方便地利用 eBPF 技術進行系統跟蹤和分析。
2.3跟蹤機制
bpftrace 利用 eBPF 提供的多種跟蹤機制，實現對系統和應用程序的全方位跟蹤。這些跟蹤機制包括 kprobes、uprobes、tracepoints 等，每種機制都有其獨特的用途和優勢 。
kprobes（內核探針）：kprobes 允許動態地在內核函數的入口處插入探針，當 CPU 執行到被探測的內核函數入口時，會觸發一個陷入（trap），CPU 切換到預先定義的處理函數（probe handler）執行，這個處理函數可以訪問和修改內核的狀態，包括 CPU 寄存器、內核棧、全局變量等。執行完處理函數后，CPU 會返回到斷點處，繼續執行原來的內核代碼。例如，使用 kprobe 可以跟蹤內核函數vfs_open的執行，獲取文件打開時的相關信息：
sudo bpftrace -e 'kprobe:vfs_open {
printf("File %s opened by process %s (PID %d)\n",
str(args->dentry->d_name.name), comm, pid);
}'上述腳本中，kprobe:vfs_open表示在vfs_open函數入口插入探針，當該函數被調用時，通過printf函數打印出打開的文件名、進程名和進程 ID。
uprobes（用戶探針）：uprobes 用于動態地在用戶空間函數的入口或出口處插入探針，從而監控或調試用戶態程序的行為。與 kprobes 類似，當用戶空間函數被調用或返回時，會觸發 uprobes 的處理函數執行。例如，要跟蹤用戶空間程序/usr/bin/bash中readline函數的調用，可以使用以下腳本：
sudo bpftrace -e 'uprobe:/usr/bin/bash:readline {
printf("User %d executed command: %s\n", uid, str(retval));
}'這個腳本在/usr/bin/bash的readline函數處插入探針，當函數返回時，打印出執行命令的用戶 ID 和命令內容。
三、bpftrace的安裝與使用
3.1安裝方法
在不同的 Linux 發行版上，安裝 bpftrace 的方式略有不同。以下是幾種常見發行版的安裝步驟：
Ubuntu：對于 Ubuntu 19.04 及更高版本，可以直接使用 apt 包管理器進行安裝：
sudo apt-get install -y bpftrace對于 Ubuntu 16.04 及更高版本，也可以通過 snap 安裝：
sudo snap install --devmode bpftrace
sudo snap connect bpftrace:system-traceFedora：在 Fedora 28 及更高版本中，bpftrace 已包含在官方倉庫中，使用 dnf 命令安裝：
sudo dnf install -y bpftraceCentOS：首先添加軟件源，執行以下命令：
curl https://repos.baslab.org/rhel/7/bpftools/bpftools.repo --output /etc/yum.repos.d/bpftools.repo然后使用 yum 安裝：
yum install bpftrace bpftrace-tools bpftrace-doc bcc-static bcc-tools3.2基本語法與指令
bpftrace 腳本的基本語法結構為probes /filter/ { action }：
- probes：表示事件，例如tracepoint（跟蹤點）、kprobe（內核函數探針）、kretprobe（內核函數返回探針）、uprobe（用戶函數探針）等。此外，還有兩個特殊事件BEGIN和END，分別用于在腳本開始和結束時執行特定操作。
- filter：是過濾條件，用于判斷事件觸發時是否執行相應的動作。例如/pid == 1234/，表示僅當進程 ID 為 1234 時執行后續動作。
- action：即具體執行的操作，如{ printf("File opened\n"); }表示打印 “File opened”。
常用指令有
列出探針：
使用bpftrace -l命令可以列出所有可用的探針。例如，要查找與sleep相關的探針，可以執行bpftrace -l '*sleep*'。
變量：
- 內置變量：bpftrace 提供了許多內置變量，方便獲取各種信息。例如pid表示進程 ID，tid表示線程 ID，uid表示用戶 ID，comm表示進程名，nsecs表示納秒級別的時間戳等。
- 自定義變量：以$符號開頭定義，如$myvar = 10; 。
- Map 變量：用于內核向用戶空間傳遞數據，以@符號開頭定義 。例如@count[pid] = count();表示按進程 ID 統計事件發生次數。
函數：
- 輸出函數：printf用于格式化輸出，與 C 語言中的printf函數類似。例如printf("PID: %d, Comm: %s\n", pid, comm); 。
- 統計函數：count()用于計數，sum(x)用于求和，hist(x)用于生成 2 的冪次方直方圖，lhist(x, min, max, step)用于生成線性直方圖等。例如@bytes = sum(args->ret);表示對args->ret的值進行求和。
3.3執行腳本方式
bpftrace 有兩種常見的執行腳本方式：
單行指令執行：使用-e選項，將腳本直接寫在命令行中 。例如，統計系統調用次數的單行指令為：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_* { @[probe] = count(); }'這條指令表示對所有系統調用的進入事件進行計數，并將結果存儲在以探針名稱為鍵的@映射變量中。
腳本文件執行：將 bpftrace 腳本保存為文件（通常以.bt為后綴），然后直接運行該文件。例如，創建一個名為test.bt的腳本文件，內容如下：
BEGIN {
printf("Tracing file opens... Hit Ctrl-C to end.\n");
}
tracepoint:syscalls:sys_enter_open {
printf("Process %s (PID %d) opened file %s\n", comm, pid, str(args->filename));
}
END {
printf("Stopped tracing.\n");
}執行該腳本的命令為：
sudo bpftrace test.bt通過這兩種方式，用戶可以根據實際需求靈活選擇執行 bpftrace 腳本，快速實現對系統的跟蹤和分析。
四、bpftrace實用案例解析
4.1性能分析案例
假設我們有一個 Web 服務器，近期發現響應時間變長，用戶抱怨訪問速度慢。為了定位性能瓶頸，我們使用 bpftrace 來分析系統調用次數和函數執行時間。
首先，統計系統調用次數，我們使用如下 bpftrace 腳本：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_* { @[probe] = count(); }'運行一段時間后，按下Ctrl+C停止腳本，得到的結果類似：
@[tracepoint:syscalls:sys_enter_read]: 12345
@[tracepoint:syscalls:sys_enter_write]: 6789
@[tracepoint:syscalls:sys_enter_open]: 2345從結果中發現sys_enter_read調用次數異常高，這表明系統在讀取操作上可能存在性能問題。
接下來，我們進一步分析read系統調用的執行時間，使用如下腳本：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_read { @start[tid] = nsecs; }
tracepoint:syscalls:sys_exit_read { $elapsed = nsecs - @start[tid]; @latency = hist($elapsed); delete(@start[tid]); }'運行一段時間后，得到read系統調用執行時間的直方圖：
@latency:
[0] : 10 | |
[1 -> 2] : 20 |** |
[3 -> 4] : 30 |*** |
[5 -> 8] : 50 |***** |
[9 -> 16] : 80 |******** |
[17 -> 32] : 120 |************* |
[33 -> 64] : 200 |*********************** |
[65 -> 128] : 150 |****************** |從直方圖可以看出，大部分read操作的執行時間集中在 33 - 128 納秒之間，但也有部分操作耗時較長，這為我們優化系統提供了方向。通過進一步檢查，發現是磁盤 I/O 性能瓶頸導致read操作緩慢，更換高性能磁盤后，Web 服務器的響應時間明顯縮短，性能得到顯著提升。
4.2故障排查案例
有一天，系統管理員發現某個重要的配置文件突然被刪除，導致相關服務無法正常啟動。為了找出刪除文件的 “元兇”，使用 bpftrace 編寫如下腳本：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_unlinkat {
printf("%s deleted by process %s (PID %d)\n", str(args->pathname), comm, pid);
}'運行腳本后，很快就捕獲到了文件刪除事件：
/etc/important_config.conf deleted by process rm (PID 12345)通過進一步查看進程 12345 的相關信息，發現是一個誤操作的腳本導致了文件被刪除。及時恢復文件并修正腳本后，服務恢復正常運行。
再比如，某個進程經常異常退出，但沒有明顯的錯誤日志。我們可以使用 bpftrace 來跟蹤進程的退出原因，腳本如下：
sudo bpftrace -e 'kprobe:do_exit {
printf("Process %s (PID %d) exited with code %d\n", comm, pid, args->error_code);
}'運行腳本后，當進程再次異常退出時，得到如下輸出：
Process my_service (PID 6789) exited with code -11根據退出代碼 - 11，查詢相關資料得知是段錯誤（Segmentation fault），進一步檢查代碼，發現是一個指針越界的問題，修復后進程不再異常退出。
4.3安全監控案例
在安全監控方面，bpftrace 可以幫助我們實時監測系統調用和網絡活動，及時發現潛在的安全威脅。例如，我們要監控系統中所有的execve系統調用，查看是否有異常的程序執行，使用如下腳本：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_execve {
printf("Process %s (PID %d) executed %s\n", comm, pid, str(args->filename));
}'運行腳本后，每當有新的程序執行時，都會輸出相關信息：
Process bash (PID 1234) executed /usr/bin/sudo
Process my_script.sh (PID 5678) executed /usr/bin/python3通過監控這些信息，我們可以及時發現未經授權的程序執行，防止惡意軟件的運行。
另外，我們還可以監控網絡活動，例如跟蹤所有的 TCP 連接建立和關閉事件，腳本如下：
sudo bpftrace -e 'tracepoint:tcp:tcp_connect {
printf("TCP connect from %s:%d to %s:%d\n",
ip(args->saddr), args->sport, ip(args->daddr), args->dport);
}
tracepoint:tcp:tcp_close {
printf("TCP close from %s:%d to %s:%d\n", ip(args->saddr), args->sport, ip(args->daddr), args->dport); }'通過監控這些網絡連接事件，我們可以實時了解系統的網絡活動情況，發現異常的網絡連接，如大量的外部連接嘗試，及時采取措施進行防范，保障系統的網絡安全。
五、bpftrace與其他工具對比
在Linux系統性能分析和故障排查領域，有眾多工具可供選擇，bpftrace 與傳統工具 DTrace、SystemTap 以及同基于 eBPF 的 BCC 工具相比，具有獨特的優勢和特點。
5.1bpftrace與 DTrace 對比
DTrace 是動態追蹤領域的鼻祖，最初由 Sun 開發，支持 Solaris、FreeBSD、Mac OS X 等操作系統，但由于許可問題無法直接在 Linux 上運行 。
語法和易用性：DTrace 使用 D 語言，其語法相對復雜，學習曲線較陡。而 bpftrace 的語法設計靈感來源于 awk 和 C，更為簡潔易讀，對于有一定編程基礎的用戶來說，更容易上手。例如，在統計系統調用次數時，DTrace 的腳本可能需要較多的代碼來實現，而 bpftrace 只需簡單的一行腳本：sudo bpftrace -e 'tracepoint:syscalls:sys_enter_* { @[probe] = count(); }'。
功能特性：DTrace 功能強大，能夠跟蹤用戶態和內核態的幾乎所有事件，并通過一系列優化措施保證最小的性能開銷。bpftrace 同樣具備強大的事件捕獲能力，能捕獲系統和應用程序層面的各種事件，且在性能開銷方面也表現出色，基于 eBPF 技術，對系統性能的影響極小。不過，bpftrace 在靈活性和擴展性上更具優勢，它可以方便地通過編寫自定義腳本，實現對各種復雜場景的追蹤和分析。
應用場景：DTrace 在其支持的操作系統中，廣泛應用于性能分析、故障診斷和安全審計等領域。bpftrace 則在 Linux 系統中，為用戶提供了類似的功能，并且由于其基于 eBPF 技術，與 Linux 內核的集成度更高，更適合在 Linux 環境下進行深度的系統跟蹤和性能分析。
5.2bpftrace與 SystemTap 對比
SystemTap 是 RedHat 主推的動態追蹤工具，試圖將 DTrace 移植到 Linux 中 。
實現方式：SystemTap 需要先把腳本編譯為內核模塊，然后再插入到內核中執行。這種方式在編寫和測試時較為麻煩，而且在生產系統中插入內核模塊可能會帶來一定的風險，如導致系統不穩定或崩潰。而 bpftrace 基于 eBPF 技術，通過將腳本編譯成 eBPF 字節碼，直接在 eBPF 虛擬機中運行，無需加載內核模塊，安全性和穩定性更高 。
語法和開發難度：SystemTap 定義了一種類似的腳本語言，雖然功能強大，但語法較為復雜，開發和調試成本較高。bpftrace 的語法相對簡單，開發效率更高，能夠讓用戶更快速地編寫和運行追蹤腳本，滿足快速定位問題的需求。
性能和開銷：在性能方面，SystemTap 由于需要編譯和加載內核模塊，可能會對系統性能產生一定的影響。bpftrace 則憑借 eBPF 的高效執行機制，在運行時對系統性能的影響極小，更適合在生產環境中進行實時跟蹤和分析。
5.3bpftrace與 BCC 對比
BCC也是基于eBPF的工具，提供了一系列的編程框架和庫，用于構建 BPF 程序 。
編程接口和語言：BCC 主要使用 Python 或 C++ 作為編程接口，用戶需要使用這些編程語言來編寫 BPF 程序，對開發者的編程能力要求較高。bpftrace 則提供了一種高級的、領域特定的語言（DSL），語法簡潔，類似于 awk 和 C，無需掌握復雜的編程語言，即可快速編寫追蹤腳本 。
使用場景和靈活性：BCC 適用于開發復雜的、功能強大的 BPF 工具，對于需要深入定制和開發的場景更為合適。bpftrace 則更側重于快速解決常見的性能分析和故障排查問題，用戶可以通過簡單的命令行腳本，快速獲取系統信息，進行問題診斷。不過，bpftrace 在一些復雜場景下，可能無法像 BCC 那樣靈活地實現某些高級功能。
學習成本：由于 BCC 使用通用編程語言，學習成本相對較高，需要開發者具備一定的編程經驗和知識。bpftrace 的語法簡單，學習成本低，對于初學者和非專業開發者來說，更容易上手和使用。
六、使用bpftrace的注意事項
6.1內核版本要求
bpftrace 基于 eBPF 技術，而 eBPF 在 Linux 內核中的支持有一定的版本要求。為了確保 bpftrace 能夠正常工作并充分發揮其功能，建議使用 Linux 內核 4.9 或更高版本 。在較低版本的內核中，可能不支持 eBPF 相關特性，或者支持的功能有限，導致 bpftrace 無法運行或部分功能不可用。
例如，某些早期內核版本可能不支持特定類型的 eBPF 探針，使得一些高級的跟蹤和分析操作無法實現。在使用 bpftrace 之前，務必檢查系統的內核版本，可通過命令uname -r查看。如果內核版本低于 4.9，考慮升級內核以獲取對 bpftrace 的完整支持。
6.2權限與安全問題
運行 bpftrace 通常需要 root 權限或 CAP_SYS_ADMIN 能力。這是因為 bpftrace 的跟蹤操作涉及到對內核和系統關鍵資源的訪問，例如插入內核探針、讀取內核數據結構等，這些操作只有具有足夠權限的用戶才能執行 。如果以普通用戶身份運行 bpftrace，可能會遇到權限不足的錯誤，導致腳本無法正常執行。例如，當使用 kprobe 或 tracepoint 等探針時，普通用戶會收到類似 “Permission denied” 的提示。
然而，擁有 root 權限也意味著更高的風險。在編寫 bpftrace 腳本時，必須格外小心，避免引入安全漏洞或導致內核崩潰。例如，錯誤的腳本邏輯可能導致對內核數據結構的非法訪問，從而破壞系統的穩定性。特別是在使用 kprobes 和 uprobes 時，要確保探針的插入和操作不會干擾正常的系統運行。另外，避免在腳本中執行未經嚴格驗證的外部命令，防止惡意代碼注入。在生產環境中，建議在測試環境中充分驗證腳本的安全性和穩定性后，再應用到實際生產系統中。
6.3性能開銷與資源限制
雖然 eBPF 程序通常設計為高效運行，對系統性能的影響極小，但過度使用或編寫不當的 bpftrace 腳本仍可能導致性能問題 。例如，在腳本中頻繁地進行大量的 I/O 操作、復雜的計算或無節制地創建和銷毀數據結構，都可能消耗系統資源，導致系統性能下降。另外，如果在高負載的生產系統中，大量插入探針并進行密集的跟蹤操作，可能會增加內核的負擔，影響系統的響應速度。
eBPF 程序還受到內核的資源限制，如內存使用、指令數量等。每個 eBPF 程序都有一定的內存配額，用于存儲數據和執行指令。如果腳本編寫不合理，導致內存使用超出限制，可能會導致 eBPF 程序加載失敗或運行時出錯。同樣，eBPF 程序的指令數量也有限制，過于復雜的腳本可能會因為指令過多而無法通過內核驗證。在編寫 bpftrace 腳本時，要盡量優化腳本邏輯，減少不必要的操作，避免超出資源限制。可以使用一些性能分析工具，如 perf，來評估腳本對系統性能的影響，及時發現并解決潛在的性能問題。
