前言
Node.js 提供了 trace event 的机制，在 Node.js 内核代码里，静态地埋了一些点，比如同步文件 IO 耗时，DNS 解析耗时等。每次执行这些代码时，Node.js 就会执行这些点的钩子，从而收集相应的数据。不过这个能力默认是关闭的，毕竟对性能会产生影响。我们可以通过 trace_events 模块打开这个功能。trace_events 模块会源源不断地把数据写到一个到多个文件中。除了通过 trace_events 模块之外，Node.js 也实现了通过 Inspector 协议收集 trace event 数据，本文介绍基于 inspector 协议收集 trace event 数据的实现。
首先看一下如何使用这种方式。
const { Session } = require('inspector');
const session = new Session();
session.connect();
function post(message, data) {
return new Promise((resolve, reject) => {
session.post(message, data, (err, result) => {
if (err)
reject(new Error(JSON.stringify(err)));
else
resolve(result);
});
});
}
async function test() {
session.on('NodeTracing.dataCollected', (data) => {
console.log(data.params.value);
});
session.on('NodeTracing.tracingComplete', () => {
console.log('done');
});
const { categories } = await post('NodeTracing.getCategories');
const traceConfig = { includedCategories: categories };
await post('NodeTracing.start', { traceConfig });
setTimeout(() => {
post('NodeTracing.stop');
}, 1000);
}
test();
使用方式比较固定，也比较简单，trace event 是基于类型的，比如同步文件 IO，DNS 解析。所以第一步首先设置需要收集的模块类型，也可以通过 NodeTracing.getCategories 命令获取当前支持的模块类型。接着通过 NodeTracing.start 开启数据收集，收集一段时间后，通过 NodeTracing.stop 停止数据的收集，在这个过程中，收集的数据会通过 NodeTracing.dataCollected 事件源源不断地流向用户侧，我们可以保存这些数据后续进行分析，收集完毕后会触发 NodeTracing.tracingComplete 事件，从而完成整个过程。下面我们来看一下这些命令的实现。首先看一下整体的架构。
之前介绍过 Node.js Inspector 的架构，本文就不再具体展开介绍。简单来说，当我们通过 js 层的 session 发送命令时，代码流程从图的左边到右边，收集到数据时，代码流程从右往左回调 js 层。首先来看一下 NodeTracing.start。Node.js 的 Inspector 框架采用两级路由的机制，首先通过 NodeTracing 找到一级路由，在 inspetor 里叫 Domain，然后再通过 start 找到二级路由。 来看一下每个路由对应的函数。
m_dispatchMap["NodeTracing.getCategories"] = &DispatcherImpl::getCategories;
m_dispatchMap["NodeTracing.start"] = &DispatcherImpl::start;
m_dispatchMap["NodeTracing.stop"] = &DispatcherImpl::stop;
我们只关注 start 和 stop 的逻辑。
void DispatcherImpl::start(int callId, const String& method, const ProtocolMessage& message, std::unique_ptr<DictionaryValue> requestMessageObject, ErrorSupport* errors){
protocol::DictionaryValue* object = DictionaryValue::cast(requestMessageObject->get("params"));
protocol::Value* traceConfigValue = object ? object->get("traceConfig") : nullptr;
std::unique_ptr<protocol::NodeTracing::TraceConfig> in_traceConfig = ValueConversions<protocol::NodeTracing::TraceConfig>::fromValue(traceConfigValue, errors);
std::unique_ptr<DispatcherBase::WeakPtr> weak = weakPtr();
DispatchResponse response = m_backend->start(std::move(in_traceConfig));
if (weak->get())
weak->get()->sendResponse(callId, response);
return;
}
start 里调用了 m_backend->start，根据架构图可知道 m_backend 的值是 TracingAgent 对象。
DispatchResponse TracingAgent::start(std::unique_ptr<protocol::NodeTracing::TraceConfig> traceConfig) {
std::set<std::string> categories_set;
protocol::Array<std::string>* categories = traceConfig->getIncludedCategories();
for (size_t i = 0; i < categories->length(); i++)
categories_set.insert(categories->get(i));
tracing::AgentWriterHandle* writer = GetTracingAgentWriter();
if (writer != nullptr) {
trace_writer_ =
writer->agent()->AddClient(categories_set,
std::make_unique<InspectorTraceWriter>(
frontend_object_id_, main_thread_),
tracing::Agent::kIgnoreDefaultCategories);
}
return DispatchResponse::OK();
}
最终通过 AddClient 往 tracing 系统注册了一个消费者。当tracing 系统产生数据时，就会通过 InspectorTraceWriter 进行消费，看一下这个 InspectorTraceWriter 对象的核心逻辑。
void AppendTraceEvent(
v8::platform::tracing::TraceObject* trace_event) override {
if (!json_writer_)
json_writer_.reset(TraceWriter::CreateJSONTraceWriter(stream_, "value"));
json_writer_->AppendTraceEvent(trace_event);
}
void Flush(bool) override {
if (!json_writer_)
return;
json_writer_.reset();
std::ostringstream result(
"{\"method\":\"NodeTracing.dataCollected\",\"params\":",
std::ostringstream::ate);
result << stream_.str();
result << "}";
main_thread_->Post(std::make_unique<SendMessageRequest>(frontend_object_id_, result.str()));
stream_.str("");
}
tracing 系统调用 AppendTraceEvent 进行数据的消费，不过这些数据会先缓存到内存，然后再调用 Flush 通知真正的消费者，在 Flush 函数里我们可以看到，通过发送一个 SendMessageRequest 触发了 NodeTracing.dataCollected 事件。接着看一下 SendMessageRequest 的逻辑。
void Call(MainThreadInterface* thread) override {
DeletableFrontendWrapper* frontend_wrapper = static_cast<DeletableFrontendWrapper*>(thread->GetObjectIfExists(object_id_));
if (frontend_wrapper == nullptr) return;
auto frontend = frontend_wrapper->get();
if (frontend != nullptr) {
frontend->sendRawJSONNotification(message_);
}
}
void Frontend::sendRawJSONNotification(String notification){
m_frontendChannel->sendProtocolNotification(InternalRawNotification::fromJSON(std::move(notification)));
}
Call 又调用了 m_frontendChannel->sendRawJSONNotification，根据架构图，m_frontendChannel 的值是 ChannelImpl。最后通过 ChannelImpl 通知用户侧。接着看 stop 的逻辑。
DispatchResponse TracingAgent::stop() {
trace_writer_.reset();
frontend_->tracingComplete();
return DispatchResponse::OK();
}
首先看一下 trace_writer_.reset()。
void AgentWriterHandle::reset() {
if (agent_ != nullptr)
agent_->Disconnect(id_);
agent_ = nullptr;}void Agent::Disconnect(int client) {
if (client == kDefaultHandleId) return;
{
Mutex::ScopedLock lock(initialize_writer_mutex_);
to_be_initialized_.erase(writers_[client].get());
}
ScopedSuspendTracing suspend(tracing_controller_.get(), this);
writers_.erase(client);
categories_.erase(client);
}
接着看 ScopedSuspendTracing。
ScopedSuspendTracing(TracingController* controller, Agent* agent,
bool do_suspend = true)
: controller_(controller), agent_(do_suspend ? agent : nullptr) {
if (do_suspend) {
CHECK(agent_->started_);
controller->StopTracing();
}
}
void TracingController::StopTracing() {
base::MutexGuard lock(mutex_.get());
trace_buffer_->Flush();
}
把所有数据 Flush 到用户侧后触发 tracingComplete 事件。
void Frontend::tracingComplete(){
if (!m_frontendChannel)
return;
m_frontendChannel->sendProtocolNotification(InternalResponse::createNotification("NodeTracing.tracingComplete"));
}
时间关系，大概介绍到这。
