大约一年前,我接触了 Java 中的 Btrace 能够不停机查看线上 JVM 运行情况的特性让我艳羡不已。 另外还有强悍的 jStack 和 jConsole 来进行运行期侦测,JVM 的工业级强度果然不是盖的。

当时公司技术方面也遇到了一些瓶颈,一部分原因是 CPython 本身的 IO 模型问题, 另一方面也和早期代码写的极不工整脱不了关系。万般无奈之下,我们用 Jython 推翻重做了主要业务,效果立竿见影,但同时也把真实问题给规避掉了。

在这之后我们在 JVM 的领导下,走上了康庄大道。但我心中始终还有一个梗, 就是想对性能遇到瓶颈的 Python Process 进行线上侦测。 这篇文章就是开始的第一步。

PS:这篇文章理论上是可行的,但是在我机器(Ubuntu 12.04 / 系统自带 Python) 无法正常执行,会爆出 unable to read python frame information 的问题。解决方法我会在下篇文章中写出。这里只是单纯翻译一下原文。

原文可以移步 https://wiki.python.org/moin/DebuggingWithGdb


有一些类型的 bugs 很难使用 Python 直接进行 debug,比如

  • 段错误(无法被捕捉的 Python 异常)
  • 卡住的进程(这种情况下面没法使用 pdb 来进行跟踪)
  • 控制之外的后台处理 daemon 进程

这些情况下,你可以使用尝试使用 gdb

准备

需要在系统安装 gdb 和 Python debug 扩展。 Python debug 扩展包含了一些 debug 命令,并且添加了一些 Python 特定的命令到 gdb。 在主流的 Linux 发行版中,你可以轻松的安装他们:

Fedora:

sudo yum install gdb python-debuginfo

Ubunt:

sudo apt-get install gdb python2.7-dbg

在一些老系统上面,也一样可以使用 gdb,具体看文章末尾。

使用 GDB

有两种可行的方法:

  1. 一开始就使用 gdb 来启动应用
  2. 连接到一个已经运行的 Python 进程

gdb 下面启动 Python 同样有两种方式:

交互式:

$ gdb python
...
(gdb) run <programname>.py <arguments>

自动:

$ gdb -ex r --args python <programname>.py <arguments>

这样的话,它会一直运行直到退出、段错误、或者人为的停止(使用 Ctrl+C)。

如果进程已经开始运行,你可以通过 PID 来接入它:

$ gdb python <pid of running process>

调试进程

如果你的程序段错误了, gdb 会自动暂停程序,这样你可以切换到 gdb 命令行来检查状态。你也可以人为地使用 Ctrl+C 来暂停程序运行。

查看 EasierPythonDebugging 获得 gdb 里面的 Python 命令列表。

查看 C 调用栈

如果你在 debug 段错误,你最想做的可能就是查看 C 调用栈。

gdb 的命令行里面,只要运行一下命令:

(gdb) bt
#0  0x0000002a95b3b705 in raise () from /lib/libc.so.6
#1  0x0000002a95b3ce8e in abort () from /lib/libc.so.6
#2  0x00000000004c164f in posix_abort (self=0x0, noargs=0x0)
    at ../Modules/posixmodule.c:7158
#3  0x0000000000489fac in call_function (pp_stack=0x7fbffff110, oparg=0)
    at ../Python/ceval.c:3531
#4  0x0000000000485fc2 in PyEval_EvalFrame (f=0x66ccd8)
    at ../Python/ceval.c:2163
...

运气好的话,你可以直接看到问题出现在什么地方。如果它提供的信息不能直接帮你解决问题, 你可以尝试继续追踪调用栈。 调式的结果取决于 debug 信息的有效程度。

查看 Python 调用栈

如果你安装了 Python 扩展,你可以使用

(gdb) py-bt

可以获取熟悉的 Python 源代码。

对挂住的进程开刀

如果一个进程看上去挂住了,他可能在等待什么东西(比如锁、IO 等等)。 也有可能在拼命的跑循环。连接上这个进程,然后检查调用栈也许可以帮上忙。

如果进程在疯狂循环,你可以先让它运行一会,使用 cont 命令, 然后使用 Ctrl+C 来暂停,并且打印出调用栈。

如果一些线程卡住了,下面的命令可能会帮上忙:

(gdb) info threads
  Id   Target Id         Frame
  37   Thread 0xa29feb40 (LWP 17914) "NotificationThr" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  36   Thread 0xa03fcb40 (LWP 17913) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  35   Thread 0xa0bfdb40 (LWP 17911) "QProcessManager" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  34   Thread 0xa13feb40 (LWP 17910) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  33   Thread 0xa1bffb40 (LWP 17909) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  31   Thread 0xa31ffb40 (LWP 17907) "QFileInfoGather" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  30   Thread 0xa3fdfb40 (LWP 17906) "QInotifyFileSys" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  29   Thread 0xa481cb40 (LWP 17905) "QFileInfoGather" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  7    Thread 0xa508db40 (LWP 17883) "QThread" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  6    Thread 0xa5cebb40 (LWP 17882) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  5    Thread 0xa660cb40 (LWP 17881) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  3    Thread 0xabdffb40 (LWP 17876) "gdbus" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
  2    Thread 0xac7b7b40 (LWP 17875) "dconf worker" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()
* 1    Thread 0xb7d876c0 (LWP 17863) "python2.7" 0xb7fdd424 in __kernel_vsyscall ()

当前运行的线程被标记为 *,要查看 Python 代码运行到哪里,使用 py-list 查看:

(gdb) py-list
2025        # Open external files with our Mac app
2026        if sys.platform == "darwin" and 'Spyder.app' in __file__:
2027            main.connect(app, SIGNAL('open_external_file(QString)'),
2028                         lambda fname: main.open_external_file(fname))
2029
>2030        app.exec_()
2031        return main
2032
2033
2034    def __remove_temp_session():
2035        if osp.isfile(TEMP_SESSION_PATH):

查看所有进程的 Python 代码位置,可以使用:

(gdb) thread apply all py-list
...
 200
 201        def accept(self):
>202            sock, addr = self._sock.accept()
 203            return _socketobject(_sock=sock), addr
 204        accept.__doc__ = _realsocket.accept.__doc__
 205
 206        def dup(self):
 207            """dup() -> socket object

Thread 35 (Thread 0xa0bfdb40 (LWP 17911)):
Unable to locate python frame

Thread 34 (Thread 0xa13feb40 (LWP 17910)):
 197            for method in _delegate_methods:
 198                setattr(self, method, dummy)
 199        close.__doc__ = _realsocket.close.__doc__
 200
 201        def accept(self):
>202            sock, addr = self._sock.accept()
 203            return _socketobject(_sock=sock), addr
...

引用

老系统上的 GDB

有时候你需要在老系统上面安装 gdb,这时候你可能需要下列信息:

GDB Macros

一些随着 Python 发布的 GDB 脚本可以用来调试 Python 进程。 你可以把 Python 源码里面的 Misc/gdbinit 拷贝到 ~/.gdbinit, 或者从 Subversion 来拷贝他们。请注意你的 Python,确保使用正确的代码版本,否则有些功能可能无法工作。

请注意有些新的 GDB 命令只有在 debug 需要的库存在才能正常工作。

这个脚本在 Ubuntu 上面的 gcc 4.5.2 工作时,会爆出错误 No symbol "co" in current context.,是因为 call_functionPyEval_EvalFrameExPyEval_EvalCodeEx 之间。 重新使用 make "CFLAGS=-g -fno-inline -fno-strict-aliasing" 编译 Python 可以解决这个问题。

使用 Python Stack Traces GDB 脚本

在 gdb 命令行里,可以这样查看 Python stack trace:

(gdb) pystack

同样的,可以获取一列 stack frame 的 Python 变量:

(gdb) pystackv

更多 gdbinit 里面没定义的有用的脚本可以在这里找到:

http://web.archive.org/web/20070915134837/http://www.mashebali.com/?Python_GDB_macros:The_Macros


原文链接: 在 Python 中使用 GDB 来调试[译文] | Log4D

3a1ff193cee606bd1e2ea554a16353ee

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