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bcc是eBPF的一种前端，当然这个前端特别地简单好用。可以直接在python里面嵌入通过C语言写的BPF程序，并帮忙产生BPF bytecode和load进入kernel挂载kprobe、tracepoints等上面执行。之后，还可以从python取出来C函数里面导出的maps数据以及per-event数据并进行打印。
我们特别看一下其中的bitehist.py例子：
上述程序通过kprobe截获了内核的blk_account_io_completion()函数，并将每个request的data_len转换为单位KBytes后，进行取对数，加入一个HISTOGRAM（属于maps中的一种），之后python会调用
b[“dist”].print_log2_hist(“kbytes”)
打印出这个hist图，从而可以给用户呈现出request磁盘请求的size分布情况：
另外一个经典的例子是通过kprobe截获函数的入口和返回点，得到函数的调用延迟：
上面的这个BPF C程序把在函数进入（kprobe）的时候，把当前时间加入一个start HASH(key是进程的pid，value是函数的开始时间)，在函数出口的地方（kretprobe）通过start.loopup(&pid)取得函数入口时间，然后在函数出口的时候，把出口时间减去入口时间的结果求对数后放入一个HISTOGRAM。之后python可以获取这个HIST并打印：
这样可以呈现出延迟的热点分布。
anyway，了解了BPF c和python的语法后，这样的程序并不难写。但是，很多时候，其实我们并没有必要自己写代码，因为牛人们已经给我们写了很多现成的工具了。
比如，分析bio的延迟：
大量的延迟集中在512-1023和1024-2047之间。另外4096-8191也是这个multimodal延迟的另外一个热点。
这个东西就要比iostat命令更加细致靠谱一些，因为iostat命令只是简单地显示平均延迟啥的，并不显示延迟的分布情况，比如man iostat可以获知：
await - The average time (in milliseconds) for I/O requests issued to the device to be served. This includes the time spent by the requests in queue and the time spent servicing them.
但是，很多时候延迟呈现为一个multimodal的特点，会有多个峰值区域：
平均值，看起来，有时候没有那么accurate。比如一个班上的学生，平均分70分，但是无法呈现这个班的童鞋的如下特点：
1. 有一堆差生都是30分左右
2. 有一堆中等生都是60分左右
3. 有一堆优等生都是90分左右
如果是HIST图的话，它的分布会类似：
看起来更加一些。
下面我们尝试用funclatency这个现成的工具来分析代码里面的usleep(100)究竟真正延迟多少，写一个简单的应用程序，编译为a.out：
运行后，我们来得到usleep(100)调用内核do_nanosleep的真实延迟：
其实usleep(100)大面积集中在256-511us。所以，这个usleep(100)究竟有多准，天知道
