滴滴操作系统可观测项目 HUATUO 正式入驻 CCF

最后更新: 2025-09-30, 作者: hao022

8月2日，滴滴宣布其开源云原生操作系统可观测性项目 HUATUO 正式入驻中国计算机学会（CCF），加入其重点孵化项目序列。本次入驻不仅体现了滴滴长期践行开源共建共享的理念，也希望通过行业协作，共同推动可观测领域操作系统基础设施的高效标准化发展。

HUATUO（华佗） 是滴滴自研并开源的云原生操作系统可观测性项目，聚焦解决云原生环境中故障现场缺失、复现困难、诊断成本高等问题。面对容器漂移、架构复杂、上下游依赖多等挑战，HUATUO 基于 BPF 技术，整合 kprobe、tracepoint、ftrace 等动态追踪手段，构建了低损耗、零侵扰的多维度内核观测能力体系，包括精细化指标埋点、异常上下文捕获、系统毛刺自动追踪及多语言持续性能剖析。当前，HUATUO 已在滴滴生产环境中实现规模化部署，覆盖多类复杂故障场景，在系统高可用性保障与性能优化中发挥了关键作用。

技术架构

HUATUO 系统在设计上重点考量了可扩展性、易用性、稳定性、可降级性、模块独立性以及接口设计等核心要素。系统主要由底层数据采集器和 apiserver 两部分构成。上图展示了数据采集器的架构，下面主要从软件架构进行说明：

  • 在指标采集方面，为提升指标的扩展性和易用性，HUATUO 实现了一套统一的指标框架。该框架向上层提供符合 Prometheus 标准的开源指标格式输出，同时向下为开发者暴露简洁的 Go 语言接口。开发者仅需实现此接口，即可高效便捷地集成新的监控指标。
  • 针对内核事件处理，HUATUO 提供了专门的事件框架。该框架核心负责实时感知与处理各类内核事件，并为开发者封装了大量底层实现细节。开发者只需专注于实现一个轻量级的特定接口，即可快速扩展新的内核事件类型。
  • 任务追踪管理，HUATUO 承担着管理来自 AutoTracing 和 apiserver 的完整任务生命周期的职责，确保追踪任务的顺畅执行与状态维护。
  • 系统支持采集多种类型的观测数据，HUATUO 实现了统一的存储接口，后端包括本地文件系统、Elasticsearch (ES) 以及 Amazon S3 等。这一设计使得具体的存储实现细节对开发者完全透明，简化了存储选型与接入。
  • 基于成熟的 Cilium BPF 库，HUATUO 重新设计了 BPF 管理功能。创新地采用 BPF 对象文件的方式，实现了业务应用逻辑与底层操作系统的解耦。
  • HUATUO 支持火焰图处理功能。该功能通用强，支持处理生成 CPU 使用、内存分配、网络 I/O 等关键子系统性能瓶颈的火焰图。
  • 最后，HUATUO 建立了一套关联机制，将内核数据结构体和容器信息关联。为了实现内核数据和容器信息关联，HUATUO 从云原生组件获取pod/容器信息，从内核捕获容器创建删除事件，通过cgroup id、css，容器 ID 等进行关联。

核心特性

低损耗内核全景观测

传统的 procfs 指标粒度较粗，难以回答“是谁、在哪、为何发生”等关键问题。HUATUO 针对这一痛点，深入内核各子系统的工作机制，在慢路径和异常路径进行精细化埋点，捕获关键上下文信息，并基于 BPF 技术实现无侵入、低开销的动态观测。同时，为应对高频异常可能带来的性能冲击，HUATUO 设计了“限速”机制，实现指标采集的动态降级控制。在系统架构上，项目注重扩展性：内核侧通过 BPF 减少版本依赖，实现可编程观测；应用侧则提供统一框架，支持 metric、event、tracing、profiling 等能力的灵活扩展。通过构建内核与 K8s 容器间的高效数据映射机制，HUATUO 最终实现了在性能损耗低于 1% 的基础上，对内存、CPU、网络、IO 等核心子系统的全景、细粒度观测能力。下图是对各子系统的观测点和前端效果图。

异常事件驱动诊断

指标是一种整体，持续的对系统状态的表达和描述，而事件是对指标的一种增强，能够捕获更严重的系统问题，能够捕获更多的观测数据。异常事件驱动的诊断不需要事无巨细的获取系统状态，只需要根据设定的阈值触发即可。这种方式相比指标对系统的性能损耗更小，获取的信息更多，但阈值需要打磨，或者根据用户的需求选择。那么我们关注哪些内核事件呢？从实践经验来看，需要围绕内核的进程上下文，中断上下文展开，需要关注阻塞和延迟事件，例如网络事件，调度事件，IO 事件，内存事件等等。最终 HUATUO 构建基于异常事件驱动的运行时上下文捕获机制，聚焦内核异常与慢速路径的精准埋点。当发生缺页异常、调度延迟、锁竞争等关键事件时，自动触发追踪，生成包含寄存器状态、堆栈轨迹及资源占用的图谱诊断信息。

全自动化追踪 AutoTracing

相比指标，事件，全自动化追踪是为了解决更高维度的系统，业务应用的指标突增，偶发延迟等问题设计的。该方式适合解决如 cpusys，cpuidle，IO，Loadavg，容器争抢等问题。那么如何组织观测数据？调用栈，火焰图？通过实践经验发现，火焰图能够很好的表达、展示这些突增时采集到的数据。火焰图能够表达非常丰富的信息，不局限于CPU，在内存，锁，loadavg等场景依然非常占据优势，且诊断结果简单易懂。这种全自动化的、按需的追踪也是对性能损耗和获取观测数据的有效平衡。最终总结为，AutoTracing 模块采用启发式追踪算法，解决云原生复杂场景下的典型性能毛刺故障。针对 CPU idle 掉底，CPU sys 突增，IO 突增，loadavg 突增等棘手问题，实现自动化快照留存机制和根因分析。下图是华佗通过自动化追踪方式观测的内核子系统。

持续性能剖析

操作系统观测体系已经很丰富了，为什么需要持续性能剖析？持续性能剖析在应用性能分析，故障排查，放火演练，链路压测等场景占据重要位置。这些场景需要一种持续的，可回溯的，全景的，全语言的性能剖析能力。那么剖析哪些资源？实践中，不局限于CPU，内存分布，内存分配，锁竞争等同样重要。观测这些对象的维度又是非常丰富的，例如多语言，线程，进程，线程组，进程组，容器，CPU，内核子系统等等。最终 HUATUO，通过标准化底层语言框架，提供统一的，语言无关的存储结构。通过零侵扰，低损耗的方式实现持续对操作系统内核，应用程序进行全方位性能剖析，涉及系统 CPU、内存、I/O、 锁、以及各种解释性编程语言，力助业务持续的优化迭代更新。下图为持续性能剖析的软件架构和以redis为例的内存剖析。

开源生态融合

无缝对接主流开源可观测技术栈，如 Prometheus、Grafana、Pyroscope、Elasticsearch等。支持独立物理机和云原生部署，自动感知 K8S 容器资源/标签/注解，自动关联操作系统内核事件指标，消除数据孤岛。通过零侵扰、内核可编程方式兼容主流硬件平台和操作系统发行版。

落地场景

该项目在各种场景都有应用落地，成为支撑滴滴网约车核心业务运行的重要技术保障之一。

  • 链路压测 重要节假日前，各业务线都会进行稳定性链路压测，HUATUO 为这种场景提供系统故障诊断分析，持续性能剖析。
  • 放火演练 业务应用放火不符合预期，则可以通过 HUATUO 查看底层系统运行状态。
  • 假期护堤 节假日期间，访问流量非常高，业务应用可能出现延迟、抖动、I/O 突增和 CPU 掉地等问题。HUATUO 则会自动捕获这些事件。
  • 性能剖析 业务应用在不同的集群表现有差异，则可以通过 HUATUO 分别对不同集群应用执行性能剖析，差异化分析。
  • 预发灰度 HUATUO 主动发现了很多问题，例如应用程序进程突增，cordump，loadavg 突增，网络丢包等。
  • 日常排障 系统软件团队负责集团业务集群底层基础设施的稳定性，日常会有很多故障排查，问题解答等工作。HUATUO 落地后在很大程度上释放了团队人力。

未来，滴滴将与中国计算机学会（CCF）一起加速 HUATUO 项目快速迭代，聚焦操作系统底层的性能剖析与分布式链路追踪，基于实现自动感知、Tracing、Profiling 等关键技术，实现零侵扰、可编程的内核监测，为各行业提供一个一站式系统化的系统故障分析解决方案。此外，在产学研合作生态支持下，不断提升技术影响力，助力打造具备全球竞争力的国产开源基础设施。

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