本篇文章給大家?guī)砹薼inux命令動態(tài)追蹤工具的相關知識，其中主要介紹工作中常用的動態(tài)追蹤工具strace、arthas、bpftrace等。希望對大家有幫助。

線程與內(nèi)存剖析，只能觀測到進程的整體情況，有些時候我們需要觀測到某一方法級別，比如調(diào)用方法test()時，傳入的參數(shù)是什么，返回值是多少，花費了多少時間？這種情況下，我們就需要使用一些動態(tài)追蹤工具了，如strace、arthas、bpftrace、systemtap等。

strace與ltrace

strace是Linux中用來觀測系統(tǒng)調(diào)用的工具，學過操作系統(tǒng)原理都知道，操作系統(tǒng)向應用程序暴露了一批系統(tǒng)調(diào)用接口，應用程序只能通過這些系統(tǒng)調(diào)用接口來訪問操作系統(tǒng)，比如申請內(nèi)存、文件或網(wǎng)絡io操作等。

用法如下：

# -T 打印系統(tǒng)調(diào)用花費的時間 # -tt 打印系統(tǒng)調(diào)用的時間點 # -s 輸出的最大長度，默認32，對于調(diào)用參數(shù)較長的場景，建議加大 # -f 是否追蹤fork出來子進程的系統(tǒng)調(diào)用，由于服務端服務普通使用線程池，建議加上 # -p 指定追蹤的進程pid # -o 指定追蹤日志輸出到哪個文件，不指定則直接輸出到終端 $ strace -T -tt -f -s 10000 -p 87 -o strace.log

實例：抓取實際發(fā)送的SQL

有些時候，我們會發(fā)現(xiàn)代碼中完全沒問題的SQL，卻查不到數(shù)據(jù)，這極有可能是由于項目中一些底層框架改寫了SQL，導致真實發(fā)送的SQL與代碼中的SQL不一樣。

遇到這種情況，先別急著扒底層框架代碼，那樣會比較花時間，畢竟程序員的時間很寶貴，不然要加