Linux中的DTrace：BPF进入4.9内核

用于 Linux 的追踪项目有很多，但是这个最终被合并进 Linux 内核的技术从一开始就根本不是一个追踪项目：它是最开始是用于伯克利包过滤器Berkeley Packet Filter(BPF)的增强功能。这些补丁允许 BPF 重定向数据包，从而创建软件定义网络(SDN)。久而久之，对事件追踪的支持就被添加进来了，使得程序追踪可用于 Linux 系统。

尽管目前 BPF 没有像 DTrace 一样的高级语言，但它所提供的前端已经足够让我创建很多 BPF 工具了，其中有些是基于我以前的 DTraceToolkit。这个帖子将告诉你怎么去用这些 BPF 提供的前端工具，以及畅谈这项技术将会何去何从。

示例

我已经将基于 BPF 的追踪工具添加到了开源的 bcc 项目里(感谢 PLUMgrid 公司的 Brenden Blanco 带领 bcc 项目的发展)。详见 bcc 安装 手册。它会在 /usr/share/bcc/tools 目录下添加一系列工具，包括接下来的那些工具。

捕获新进程：

1. # execsnoop 
2. PCOMM            PID    RET ARGS 
3. bash             15887    0 /usr/bin/man ls 
4. preconv          15894    0 /usr/bin/preconv -e UTF-8 
5. man              15896    0 /usr/bin/tbl 
6. man              15897    0 /usr/bin/nroff -mandoc -rLL=169n -rLT=169n -Tutf8 
7. man              15898    0 /usr/bin/pager -s 
8. nroff            15900    0 /usr/bin/locale charmap 
9. nroff            15901    0 /usr/bin/groff -mtty-char -Tutf8 -mandoc -rLL=169n -rLT=169n 
10. groff            15902    0 /usr/bin/troff -mtty-char -mandoc -rLL=169n -rLT=169n -Tutf8 
11. groff            15903    0 /usr/bin/grotty 

硬盘 I/O 延迟的柱状图：

1. # biolatency -m 
2. Tracing block device I/O... Hit Ctrl-C to end. 
3. ^C 
4.      msecs           : count     distribution 
5.        0 -> 1        : 96       |************************************  | 
6.        2 -> 3        : 25       |*********                             | 
7.        4 -> 7        : 29       |***********                           | 
8.        8 -> 15       : 62       |***********************               | 
9.       16 -> 31       : 100      |**************************************| 
10.       32 -> 63       : 62       |***********************               | 
11.       64 -> 127      : 18       |******                                | 

追踪慢于 5 毫秒的 ext4 常见操作：

1. # ext4slower 5 
2. Tracing ext4 operations slower than 5 ms 
3. TIME     COMM           PID    T BYTES   OFF_KB   LAT(ms) FILENAME 
4. 21:49:45 supervise      3570   W 18      0           5.48 status.new 
5. 21:49:48 supervise      12770  R 128     0           7.55 run 
6. 21:49:48 run            12770  R 497     0          16.46 nsswitch.conf 
7. 21:49:48 run            12770  R 1680    0          17.42 netflix_environment.sh 
8. 21:49:48 run            12770  R 1079    0           9.53 service_functions.sh 
9. 21:49:48 run            12772  R 128     0          17.74 svstat 
10. 21:49:48 svstat         12772  R 18      0           8.67 status 
11. 21:49:48 run            12774  R 128     0          15.76 stat 
12. 21:49:48 run            12777  R 128     0           7.89 grep 
13. 21:49:48 run            12776  R 128     0           8.25 ps 
14. 21:49:48 run            12780  R 128     0          11.07 xargs 
15. 21:49:48 ps             12776  R 832     0          12.02 libprocps.so.4.0.0 
16. 21:49:48 run            12779  R 128     0          13.21 cut 
17. [...] 

追踪新建的 TCP 活跃连接(connect()):

1. # tcpconnect 
2. PID    COMM         IP SADDR            DADDR            DPORT 
3. 1479   telnet       4  127.0.0.1        127.0.0.1        23 
4. 1469   curl         4  10.201.219.236   54.245.105.25    80 
5. 1469   curl         4  10.201.219.236   54.67.101.145    80 
6. 1991   telnet       6  ::1              ::1              23 
7. 2015   ssh          6  fe80::2000:bff:fe82:3ac fe80::2000:bff:fe82:3ac 22 

通过跟踪 getaddrinfo()/gethostbyname() 库的调用来追踪 DNS 延迟：

1. # gethostlatency 
2. TIME      PID    COMM          LATms HOST 
3. 06:10:24  28011  wget          90.00 www.iovisor.org 
4. 06:10:28  28127  wget           0.00 www.iovisor.org 
5. 06:10:41  28404  wget           9.00 www.netflix.com 
6. 06:10:48  28544  curl          35.00 www.netflix.com.au 
7. 06:11:10  29054  curl          31.00 www.plumgrid.com 
8. 06:11:16  29195  curl           3.00 www.facebook.com 
9. 06:11:25  29404  curl          72.00 foo 
10. 06:11:28  29475  curl           1.00 foo 

按类别划分 VFS 操作的时间间隔统计：

1. # vfsstat 
2. TIME         READ/s  WRITE/s CREATE/s   OPEN/s  FSYNC/s 
3. 18:35:32:       231       12        4       98        0 
4. 18:35:33:       274       13        4      106        0 
5. 18:35:34:       586       86        4      251        0 
6. 18:35:35:       241       15        4       99        0 

对一个给定的 PID，通过内核和用户堆栈轨迹来追踪 CPU 处理之外的时间(由内核进行统计)：

1. # offcputime -d -p 24347 
2. Tracing off-CPU time (us) of PID 24347 by user + kernel stack... Hit Ctrl-C to end. 
3. ^C 
4. [...] 
5.     ffffffff810a9581 finish_task_switch 
6.     ffffffff8185d385 schedule 
7.     ffffffff81085672 do_wait 
8.     ffffffff8108687b sys_wait4 
9.     ffffffff81861bf6 entry_SYSCALL_64_fastpath 
10.     -- 
11.     00007f6733a6b64a waitpid 
12.     -                bash (24347) 
13.         4952 
14.     ffffffff810a9581 finish_task_switch 
15.     ffffffff8185d385 schedule 
16.     ffffffff81860c48 schedule_timeout 
17.     ffffffff810c5672 wait_woken 
18.     ffffffff8150715a n_tty_read 
19.     ffffffff815010f2 tty_read 
20.     ffffffff8122cd67 __vfs_read 
21.     ffffffff8122df65 vfs_read 
22.     ffffffff8122f465 sys_read 
23.     ffffffff81861bf6 entry_SYSCALL_64_fastpath 
24.     -- 
25.     00007f6733a969b0 read 
26.     -                bash (24347) 
27.         1450908 

追踪 MySQL 查询延迟(通过 USDT 探针)：

1. # mysqld_qslower `pgrep -n mysqld` 
2. Tracing MySQL server queries for PID 14371 slower than 1 ms... 
3. TIME(s)        PID          MS QUERY 
4. 0.000000       18608   130.751 SELECT * FROM words WHERE word REGEXP '^bre.*n$' 
5. 2.921535       18608   130.590 SELECT * FROM words WHERE word REGEXP '^alex.*$' 
6. 4.603549       18608    24.164 SELECT COUNT(*) FROM words 
7. 9.733847       18608   130.936 SELECT count(*) AS count FROM words WHERE word REGEXP '^bre.*n$' 
8. 17.864776      18608   130.298 SELECT * FROM words WHERE word REGEXP '^bre.*n$' ORDER BY word 

监测 pam 库并使用多种追踪工具观察登录请求：

1. # trace 'pam:pam_start "%s: %s", arg1, arg2' 
2. TIME     PID    COMM         FUNC             - 
3. 17:49:45 5558   sshd         pam_start        sshd: root 
4. 17:49:47 5662   sudo         pam_start        sudo: root 
5. 17:49:49 5727   login        pam_start        login: bgregg 

bcc 项目里的很多工具都有帮助信息(-h 选项)，并且都应该包含有示例的 man 页面和文本文件。

必要性

2014 年，Linux 追踪程序就有一些内核相关的特性(来自 ftrace 和 pref_events)，但是我们仍然要转储并报告进程数据，这种几十年前的老技术有很多的限制。你不能频繁地访问进程名、函数名、堆栈轨迹或内核中的任意的其它数据。你不能在将变量保存到一个监测事件里，又在另一个事件里访问它们，这意味着你不能在你需要的地方计算延迟(或者说时间增量)。你也不能创建一个内核内部的延迟柱状图，也不能追踪 USDT 探针，甚至不能写个自定义的程序。DTrace 可以做到所有这些，但仅限于 Solaris 或 BSD 系统。在 Linux 系统中，有些不在主线内核的追踪器，比如 SystemTap 就可以满足你的这些需求，但它也有自身的不足。(理论上说，你可以写一个基于探针的内核模块来满足需求-但实际上没人这么做。)

2014 年我加入了 Netflix cloud performance 团队。做了这么久的 DTrace 方面的专家，转到 Linux 对我来说简直不可思议。但我确实这么做了，而且遇到了巨大的挑战：在应用快速变化、采用微服务架构和分布式系统的情况下，调优 Netflix cloud。有时要用到系统追踪，而我之前是用的 DTrace。在 Linux 系统上可没有 DTrace，我就开始用 Linux 内核内建的 ftrace 和 perf_events 工具，构建了一个追踪工具(perf-tools)。这些工具很有用，但有些工作还是没法完成，尤其是延迟柱状图以及堆栈踪迹计数。我们需要的是内核追踪的可程序化。

发生了什么?

BPF 将程序化的功能添加到现有的内核追踪工具中(tracepoints、kprobes、uprobes)。在 Linux 4.x 系列的内核里，这些功能大大加强了。

时间采样是最主要的部分，它被 Linux 4.9-rc1 所采用(patchset)。十分感谢 Alexei Starovoitov(在 Facebook 致力于 BPF 的开发)，他是这些 BPF 增强功能的主要开发者。

Linux 内核现在内建有以下这些特性(自 2.6 版本到 4.9 版本之间增加)：

• 内核级的动态追踪(BPF 对 kprobes 的支持)
• 用户级的动态追踪(BPF 对 uprobes 的支持)
• 内核级的静态追踪(BPF 对 tracepoints 的支持)
• 时间采样事件(BPF 的 pref_event_open)
• PMC 事件(BPF 的 pref_event_open)
• 过滤器(通过 BPF 程序)
• 调试输出(bpf_trace_printk())
• 按事件输出(bpf_perf_event_output())
• 基础变量(全局的和每个线程的变量，基于 BPF 映射)
• 关联数组(通过 BPF 映射)
• 频率计数(基于 BPF 映射)
• 柱状图(2 的冥次方、线性及自定义，基于 BPF 映射)
• 时间戳和时间增量(bpf_ktime_get_ns()，和 BPF 程序)
• 内核态的堆栈轨迹(BPF 栈映射)
• 用户态的堆栈轨迹 (BPF 栈映射)
• 重写 ring 缓存(pref_event_attr.write_backward)

我们采用的前端是 bcc，它同时提供 Python 和 lua 接口。bcc 添加了：

• 用户级静态追踪(基于 uprobes 的 USDT 探针)
• 调试输出(Python 中调用 BPF.trace_pipe() 和 BPF.trace_fields() 函数 )
• 按事件输出(BPF_PERF_OUTPUT 宏和 BPF.open_perf_buffer())
• 间隔输出(BPF.get_table() 和 table.clear())
• 打印柱状图(table.print_log2_hist())
• 内核级的 C 结构体导航(bcc 重写器映射到 bpf_probe_read() 函数)
• 内核级的符号解析(ksym()、 ksymaddr())
• 用户级的符号解析(usymaddr())
• BPF 跟踪点支持(通过 TRACEPOINT_PROBE)
• BPF 堆栈轨迹支持(包括针对堆栈框架的 walk 方法)
• 其它各种辅助宏和方法
• 例子(位于 /examples 目录)
• 工具(位于 /tools 目录)
• 教程(/docs/tutorial*.md)
• 参考手册(/docs/reference_guide.md)

直到最新也是最主要的特性被整合进来，我才开始写这篇文章，现在它在 4.9-rc1 内核中。我们还需要去完成一些次要的东西，还有另外一些事情要做，但是现在我们所拥有的已经值得欢呼了。现在 Linux 拥有了内建的高级追踪能力。

安全性

设计 BPF 及其增强功能时就考虑到生产环境级安全，它被用在大范围的生产环境里。不过你想的话，你还是可以找到一个挂起内核的方法。这种情况是偶然的，而不是必然，类似的漏洞会被快速修复，尤其是当 BPF 合并入了 Linux。因为 Linux 可是公众的焦点。

在开发过程中我们碰到了一些非 BPF 的漏洞，它们需要被修复：rcu 不可重入，这可能导致内核由于 funccount 挂起，在 4.6 内核版本中这个漏洞被 “bpf: map pre-alloc” 补丁集所修复，旧版本内核的漏洞 bcc 有个临时处理方案。还有一个是 uprobe 的内存计算问题，这导致 uprobe 分配内存失败，在 4.8 内核版本这个漏洞由 “uprobes: Fix the memcg accounting” 补丁所修复，并且该补丁还将被移植到之前版本的内核中(例如，它现在被移植到了 4.4.27 和 4.4.0-45.66 版本中)。

为什么 Linux 追踪用了这么久才加进来?

首要任务被分到了若干追踪器中间：这些不是某个追踪器单个的事情。想要了解更多关于这个或其它方面的问题，可以看一看我在 2014 年 tracing summit 上的讲话。我忽视了部分方案的反面影响：有些公司发现其它追踪器(SystemTap 和 LTTng)能满足他们的需求，尽管他们乐于听到 BPF 的开发进程，但考虑到他们现有的解决方案，帮助 BPF 的开发就不那么重要了。

BPF 仅在近两年里在追踪领域得到加强。这一过程原本可以更快的，但早期缺少全职从事于 BPF 追踪的工程师。Alexei Starovoitov (BPF 领导者)，Brenden Blanco (bcc 领导者)，我还有其它一些开发者，都有其它的事情要做。我在 Netflix 公司花了大量时间(志愿地)，大概有 7% 的时间是花在 BPF 和 bcc 上。某种程度上这不是我的首要任务，因为我还有自己的工作(包括我的 perf-tools，一个可以工作在旧版本内核上的程序)。

现在BPF 追踪器已经推出了，已经有科技公司开始寻找会 BPF 的人了。但我还是推荐 Netflix 公司。(如果你为了 BPF 而要聘请我，那我还是十分乐于待在 Netflix 公司的!)

使用简单

DTrace 和 bcc/BPF 现在的最大区别就是哪个更好使用。这取决于你要用 BPF 追踪做什么了。如果你要

• 使用 BPF 工具/度量：应该是没什么区别的。工具的表现都差不多，图形用户界面都能取得类似度量指标。大部分用户通过这种方式使用 BPF。
• 开发工具/度量：bcc 的开发可难多了。DTrace 有一套自己的简单语言，D 语音，和 awk 语言相似，而 bcc 使用已有的语言(C 语言，Python 和 lua)及其类库。一个用 C 和 Python 写的 bcc 工具与仅仅用 D 语言写出来的工具相比，可能要多十多倍行数的代码，或者更多。但是很多 DTrace 工具用 shell 封装来提供参数和差错检查，会让代码变得十分臃肿。编程的难处是不同的：重写 bcc 更需要巧妙性，这导致某些脚本更加难开发。(尤其是 bpf_probe_read() 这类的函数，需要了解更多 BPF 的内涵知识)。当计划改进 bcc 时，这一情形将得到改善。
• 运行常见的命令：十分相近。通过 dtrace 命令，DTrace 能做很多事，但 bcc 有各种工具，trace、argdist、funccount、funclatency 等等。
• 编写自定义的特殊命令：使用 DTrace 的话，这就没有必要了。允许定制消息快速传递和系统快速响应，DTrace 的高级分析很快。而 bcc 现在受限于它的多种工具以及它们的适用范围。

简单来说，如果你只使用 BPF 工具的话，就不必关注这些差异了。如果你经验丰富，是个开发者(像我一样)，目前 bcc 的使用更难一些。

举一个 bcc 的 Python 前端的例子，下面是追踪硬盘 I/O 并打印出 I/O 大小的柱状图代码：

1. from bcc import BPF 
2. from time import sleep 
3. # load BPF program 
4. b = BPF(text=""" 
5. #include <uapi/linux/ptrace.h> 
6. #include <linux/blkdev.h> 
7. BPF_HISTOGRAM(dist); 
8. int kprobe__blk_account_io_completion(struct pt_regs *ctx, struct request *req) 
9. { 
10.     dist.increment(bpf_log2l(req->__data_len / 1024)); 
11.     return 0; 
12. } 
13. """) 
14. # header 
15. print("Tracing... Hit Ctrl-C to end.") 
16. # trace until Ctrl-C 
17. try: 
18.     sleep(99999999) 
19. except KeyboardInterrupt: 
20.     print 
21. # output 
22. b["dist"].print_log2_hist("kbytes") 

注意 Python 代码中嵌入的 C 语句(text=)。

这就完成了任务，但仍有改进的空间。好在我们有时间去做：人们使用 Linux 4.9 并能用上 BPF 还得好几个月呢，所以我们有时间来制造工具和前端。

高级语言

前端越简单，比如高级语言，所改进的可能就越不如你所期望的。绝大多数人使用封装好的工具(和图形界面)，仅有少部分人能写出这些工具。但我不反对使用高级语言，比如 SystemTap，毕竟已经开发出来了。

1. #!/usr/bin/stap 
2. /* 
3.  * opensnoop.stp    Trace file open()s.  Basic version of opensnoop. 
4.  */ 
5. probe begin 
6. { 
7.     printf("n%6s %6s %16s %sn", "UID", "PID", "COMM", "PATH"); 
8. } 
9. probe syscall.open 
10. { 
11.     printf("%6d %6d %16s %sn", uid(), pid(), execname(), filename); 
12. } 

如果拥有整合了语言和脚本的 SystemTap 前端与高性能的内置在内核中的 BPF 后端，会不会令人满意呢?RedHat 公司的 Richard Henderson 已经在进行相关工作了，并且发布了 初代版本!

这是 ply，一个完全新颖的 BPF 高级语言：

1. #!/usr/bin/env ply 
2. kprobe:SyS_* 
3. { 
4.     $syscalls[func].count() 
5. } 

这也是一份承诺。

尽管如此，我认为工具开发者的实际难题不是使用什么语言：而是要了解要用这些强大的工具做什么?

如何帮助我们

• 推广：BPF 追踪器目前还没有什么市场方面的进展。尽管有公司了解并在使用它(Facebook、Netflix、Github 和其它公司)，但要广为人知尚需时日。你可以分享关于 BPF 的文章和资源给业内的其它公司来帮助我们。
• 教育：你可以撰写文章，发表演讲，甚至参与 bcc 文档的编写。分享 BPF 如何解决实际问题以及为公司带来收益的实例。
• 解决 bcc 的问题：参考 bcc issue list，这包含了错误和需要的特性。
• 提交错误：使用 bcc/BPF，提交你发现的错误。
• 创造工具：有很多可视化的工具需要开发，但请不要太草率，因为大家会先花几个小时学习使用你做的工具，所以请尽量把工具做的直观好用(参考我的文档)。就像 Mike Muuss 提及到他自己的 ping程序：“要是我早知道这是我一生中最出名的成就，我就多开发一两天，添加更多选项。”
• 高级语言：如果现有的 bcc 前端语言让你很困扰，或许你能弄门更好的语言。要是你想将这门语言内建到 bcc 里面，你需要使用 libbcc。或者你可以帮助 SystemTap BPF 或 ply 的工作。
• 整合图形界面：除了 bcc 可以使用的 CLI 命令行工具，怎么让这些信息可视呢?延迟热点图，火焰图等等。

其它追踪器

那么 SystemTap、ktap、sysdig、LTTng 等追踪器怎么样呢?它们有个共同点，要么使用了 BPF，要么在自己的领域做得更好。会有单独的文章介绍它们自己。

至于 DTrace ?我们公司目前还在基于 FreeBSD 系统的 CDN 中使用它。

更多 bcc/BPF 的信息

我已经写了一篇《bcc/BPF 工具最终用户教程》，一篇《bcc Python 开发者教程》，一篇《bcc/BPF 参考手册》，并提供了一些有用的工具，每一个工具都有一个 example.txt文件和 man page。我之前写过的关于 bcc 和 BPF 的文章有：

eBPF: One Small Step (后来就叫做 BPF)

bcc: Taming Linux 4.3+ Tracing Superpowers

Linux eBPF Stack Trace Hack (现在官方支持追踪堆栈了)

Linux eBPF Off-CPU Flame Graph

Linux Wakeup and Off-Wake Profiling

Linux Chain Graph Prototype

Linux eBPF/bcc uprobes

Linux BPF Superpowers

Ubuntu Xenial bcc/BPF

Linux bcc Tracing Security Capabilities

Linux MySQL Slow Query Tracing with bcc/BPF

Linux bcc ext4 Latency Tracing

Linux bcc/BPF Run Queue (Scheduler) Latency

Linux bcc/BPF Node.js USDT Tracing

Linux bcc tcptop

Linux 4.9's Efficient BPF-based Profiler

我在 Facebook 的 Performance@Scale Linux BPF Superpowers 大会上发表过一次演讲。十二月份，我将在 Boston 发表关于 BPF/bcc 在 USENIX LISA 方面的演讲和教程。

致谢

• Van Jacobson 和 Steve McCanne，他们创建了最初用作过滤器的 BPF 。
• Barton P. Miller，Jeffrey K. Hollingsworth，and Jon Cargille，发明了动态追踪，并发表论文《Dynamic Program Instrumentation for Scalable Performance Tools》，可扩展高性能计算协议 (SHPCC)，于田纳西州诺克斯维尔市，1994 年 5 月发表。
• kerninst (ParaDyn, UW-Madison)，展示了动态跟踪的价值的早期动态跟踪工具(上世纪 90 年代后期)
• Mathieu Desnoyers (在 LTTng)，内核的主要开发者，主导 tracepoints 项目。
• IBM 开发的作为 DProbes 一部分的 kprobes，DProbes 在 2000 年时曾与 LTT 一起提供 Linux 动态追踪，但没有整合到一起。
• Bryan Cantrill, Mike Shapiro, and Adam Leventhal (Sun Microsystems)，DTrace 的核心开发者，DTrace 是一款很棒的动态追踪工具，安全而且简单(2004 年)。对于动态追踪技术，DTrace 是科技的重要转折点：它很安全，默认安装在 Solaris 以及其它以可靠性著称的系统里。
• 来自 Sun Microsystems 的各部门的许多员工，促进了 DTrace，为我们带来了高级系统追踪的意识。
• Roland McGrath (在 Red Hat)，utrace 项目的主要开发者，utrace 变成了后来的 uprobes。
• Alexei Starovoitov (PLUMgrid， 后来是 Facebook)，加强版 BPF(可编程内核部件)的主要开发者。
• 那些帮助反馈、提交代码、测试以及针对增强版 BPF 补丁(请在 lkml 搜索 BPF)的 Linux 内核工程师： Wang Nan、 Daniel Borkmann、 David S. Miller、 Peter Zijlstra 以及其它很多人。
• Brenden Blanco (PLUMgrid)，bcc 的主要开发者。
• Sasha Goldshtein (Sela) 开发了 bcc 中的跟踪点支持，和功能最强大的 bcc 工具 trace 及 argdist，帮助 USDT 项目的开发。
• Vicent Martí 和其它 Github 上的工程师，为 bcc 编写了基于 lua 的前端，帮助 USDT 部分项目的开发。
• Allan McAleavy、 Mark Drayton，和其他的改进 bcc 的贡献者。

感觉 Netflix 提供的环境和支持，让我能够编写 BPF 和 bcc 跟踪器并完成它们。我已经编写了多年的追踪工具(使用 TNF/prex、DTrace、SystemTap、ktap、ftrace、perf，现在是 bcc/BPF)，并写书、博客以及评论，

最后，感谢 Deirdré 编辑了另外一篇文章。

总结

Linux 没有 DTrace(语言)，但它现在有了，或者说拥有了 DTraceTookit(工具)。

通过增强内置的 BPF 引擎，Linux 4.9 内核拥有了用来支持现代化追踪的最后一项能力。内核支持这一最难的部分已经做完了。今后的任务包括更多的命令行执行工具，以及高级语言和图形用户界面。

对于性能分析产品的客户，这也是一件好事：你能查看延迟柱状图和热点图，CPU 处理和 CPU 之外的火焰图，拥有更好的时延断点和更低耗的工具。在用户空间按包跟踪和处理是没有效率的方式。

那么你什么时候会升级到 Linux 4.9 呢?一旦官方发布，新的性能测试工具就来了：apt-get install bcc-tools 。

开始享受它吧!

本文作者 Brendan Gregg 目前是 Netflix 的高级性能架构师 ，他在那里做大规模计算机性能设计、分析和调优。他是《Systems Performance》等技术书的作者，因在系统管理员方面的成绩，获得过 2013年 USENIX LISA 大奖。他之前是 SUN 公司是性能领头人和内核工程师，研究存储和网络性能。他也发明和开发过一大波性能分析工具，很多已集成到操作系统中了 。