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Python探针

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1.简单粗暴的方法--对mysql库进行封装

要统计一个执行过程， 就需要知道这个执行过程的开始位置和结束位置， 所以最简单粗暴的方法就是基于要调用的方法进行封装，在框架调用MySQL库和MySQL库中间实现一个中间层, 在中间层完成耗时统计,如:

# 伪代码
def my_execute(conn, sql, param):
 # 针对MySql库的统计封装组件
 with MyTracer(conn, sql, param):
     # 以下为正常使用MySql库的代码
with conn.cursor as cursor:
 cursor.execute(sql, param)
...

看样子实现起来非常不错, 而且更改非常方便, 但由于是在最顶层的API上进行修改, 其实是非常不灵活的, 同时在cursor.execute里会进行一些预操作, 如把sql和param进行拼接, 调用nextset清除当前游标的数据等等。我们最后拿到的数据如时间耗时也是不准确的, 同时也没办法得到一些详细的元数据， 如错误码等等.

如果要拿到最直接有用的数据，就只能去改源代码, 然后再调用源代码了, 但是如果每个库都需要改源代码才能统计, 那也太麻烦了, 好在Python也提供了一些类似探针的接口, 可以通过探针把库的源码进行替换完成我们的代码.

2.Python的探针

在Python中可以通过sys.meta_path来实现import hook的功能, 当执行 import 相关操作时, 会根据sys.meta_path定义的对象对import相关库进行更改.sys.meta_path中的对象需要实现一个find_module方法， 这个find_module方法返回None或一个实现了load_module方法的对象, 我们可以通过这个对象, 针对一些库在import时, 把相关的方法进行替换, 简单用法如下,通过hooktime.sleep让他在sleep的时候能打印消耗的时间.

import importlib
import sys
from functools import wraps
def func_wrapper(func):
    """这里通过一个装饰器来达到狸猫换太子和获取数据的效果"""
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 记录开始时间
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        # 统计消耗时间
        end = time.time()
        print(f"speed time:{end - start}")
        return result
    return wrapper
class MetaPathFinder:
    def find_module(self, fullname, path=None):
        # 执行时可以看出来在import哪些模块
        print(f'find module:{path}:{fullname}')
        return MetaPathLoader()
class MetaPathLoader:
    def load_module(self, fullname):
        # import的模块都会存放在sys.modules里面， 通过判断可以减少重复import
        if fullname in sys.modules:
            return sys.modules[fullname]
        # 防止递归调用
        finder = sys.meta_path.pop(0)
        # 导入 module
        module = importlib.import_module(fullname)
        if fullname == 'time':
            # 替换函数
            module.sleep = func_wrapper(module.sleep)
        sys.meta_path.insert(0, finder)
        return module
sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())
if __name__ == '__main__':
    import time
    time.sleep(1)
# 输出示例:
# find module:datetime
# find module:time
# load module:time
# find module:math
# find module:_datetime
# speed time:1.00073385238647468

3.制作探针模块

了解完了主要流程后， 可以开始制作自己的探针模块了, 由于示例只涉及到aiomysql模块, 那么在MetaPathFinder.find_module中需要只对aiomysql模块进行处理, 其他的先忽略. 然后我们需要确定我们要把aiomysql的哪个功能给替换, 从业务上来说, 一般情况下我们只要cursor.execute, cursor.fetchone, cursor.fetchall, cursor.executemany这几个主要的操作,所以需要深入cursor看看如何去更改代码, 后者重载哪个函数.

先cursor.execute的源码(cursor.executemanay也类似), 发现会先调用self.nextset的方法, 把上个请求的数据先拿完, 再合并sql语句, 最后通过self._query进行查询:

async def execute(self, query, args=None):
    """Executes the given operation
    Executes the given operation substituting any markers with
    the given parameters.
    For example, getting all rows where id is 5:
        cursor.execute("SELECT * FROM t1 WHERE id = %s", (5,))
    :param query: ``str`` sql statement
    :param args: ``tuple`` or ``list`` of arguments for sql query
    :returns: ``int``, number of rows that has been produced of affected
    """
    conn = self._get_db()

    while (await self.nextset()):
        pass

    if args is not None:
        query = query % self._escape_args(args, conn)

    await self._query(query)
    self._executed = query
    if self._echo:
        logger.info(query)
        logger.info("%r", args)
    return self._rowcount

再看cursor.fetchone的源码(cursor.fetchall也类似), 发现其实是从缓存中获取数据,

这些数据在执行cursor.execute中就已经获取了:

def fetchone(self):
    """Fetch the next row """
    self._check_executed()
    fut = self._loop.create_future()
    if self._rows is None or self._rownumber >= len(self._rows):
        fut.set_result(None)
        return fut
    result = self._rows[self._rownumber]
    self._rownumber += 1
    fut = self._loop.create_future()
    fut.set_result(result)
    return fut

综合上面的分析, 我们只要对核心的方法self._query进行重载即可拿到我们要的数据, 从源码中我们可以知道, 我们能获取到传入self._query的self和sql参数, 根据self又能获取到查询的结果, 同时我们通过装饰器能获取到运行的时间, 要的数据基本都到齐了,

按照思路修改后的代码如下：

import importlib
import time
import sys
from functools import wraps
from typing import cast, Any, Callable, Optional, Tuple, TYPE_CHECKING
from types import ModuleType
if TYPE_CHECKING:
    import aiomysql
def func_wrapper(func: Callable):
    @wraps(func)
    async def wrapper(*args, **kwargs) -> Any:
        start: float = time.time()
        func_result: Any = await func(*args, **kwargs)
        end: float = time.time()
        # 根据_query可以知道, 第一格参数是self, 第二个参数是sql
        self: aiomysql.Cursor = args[0]
        sql: str = args[1]
        # 通过self,我们可以拿到其他的数据
        db: str = self._connection.db
        user: str = self._connection.user
        host: str = self._connection.host
        port: str = self._connection.port
        execute_result: Tuple[Tuple] = self._rows
        # 可以根据自己定义的agent把数据发送到指定的平台, 然后我们就可以在平台上看到对应的数据或进行监控了, 
        # 这里只是打印一部分数据出来
        print({
            "sql": sql,
            "db": db,
            "user": user,
            "host": host,
            "port": port,
            "result": execute_result,
            "speed time": end - start
        })
        return func_result
    return cast(Callable, wrapper)
class MetaPathFinder:

    @staticmethod
    def find_module(fullname: str, path: Optional[str] = None) -> Optional["MetaPathLoader"]:
        if fullname == 'aiomysql':
            # 只有aiomysql才进行hook
            return MetaPathLoader()
        else:
            return None
class MetaPathLoader:
    @staticmethod
    def load_module(fullname: str):
        if fullname in sys.modules:
            return sys.modules[fullname]
        # 防止递归调用
        finder: "MetaPathFinder" = sys.meta_path.pop(0)
        # 导入 module
        module: ModuleType = importlib.import_module(fullname)
        # 针对_query进行hook
        module.Cursor._query = func_wrapper(module.Cursor._query)
        sys.meta_path.insert(0, finder)
        return module
async def test_mysql() -> None:
    import aiomysql
    pool: aiomysql.Pool = await aiomysql.create_pool(
        host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='123123', db='mysql'
    )
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute("SELECT 42;")
            (r,) = await cur.fetchone()
            assert r == 42
    pool.close()
    await pool.wait_closed()

if __name__ == '__main__':
    sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())
    import asyncio
    asyncio.run(test_mysql())
# 输出示例:
# 可以看出sql语句与我们输入的一样, db, user, host, port等参数也是, 还能知道执行的结果和运行时间
# {'sql': 'SELECT 42;', 'db': 'mysql', 'user': 'root', 'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'result': ((42,),), 'speed time': 0.00045609474182128906}

这个例子看来很不错, 但是需要在调用的入口处显式调用该逻辑, 通常一个项目可能有几个入口, 每个入口都显示调用该逻辑会非常麻烦， 而且必须先调用我们的hook逻辑后才能import， 这样就得订好引入规范， 不然就可能出现部分地方hook不成功, 如果能把引入hook这个逻辑安排在解析器启动后马上执行， 就可以完美地解决这个问题了. 查阅了一翻资料后发现,python解释器初始化的时候会自动import PYTHONPATH下存在的sitecustomize和usercustomize模块, 我们只要创建该模块, 并在模块里面写入我们的 替换函数即可。

.
├── __init__.py
├── hook_aiomysql.py
├── sitecustomize.py
└── test_auto_hook.py

hook_aiomysql.py是我们制作探针的代码为例子， 而sitecustomize.py存放的代码如下, 非常简单， 就是引入我们的探针代码, 并插入到sys.meta_path：

import sys
from hook_aiomysql import MetaPathFinder
sys.meta_path.insert(0, MetaPathFinder())

test_auto_hook.py则是测试代码：

import asyncio
from hook_aiomysql import test_mysql
asyncio.run(test_mysql())

接下来只要设置PYTHONPATH并运行我们的代码即可（如果是项目的话一般交由superisor启动，则可以在配置文件中设置好PYTHONPATH）：

(.venv) ➜  python_hook git:(master) ✗ export PYTHONPATH=.      
(.venv) ➜  python_hook git:(master) ✗ python test_auto_hook.py 
{'sql': 'SELECT 42;', 'db': 'mysql', 'user': 'root', 'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'result': ((42,),), 'speed time': 0.000213623046875}

4.直接替换方法

可以看到上面的方法很好的运行了， 而且可以很方便的嵌入到我们的项目中， 但是依赖与sitecustomize.py文件很难让他抽离成一个第三方的库， 如果要抽离成第三方的库就得考虑看看有没有其他的方法。在上面介绍MetaPathLoader时说到了sys.module, 在里面通过sys.modules来减少重复引入：

class MetaPathLoader:
    def load_module(self, fullname):
        # import的模块都会存放在sys.modules里面， 通过判断可以减少重复import
        if fullname in sys.modules:
            return sys.modules[fullname]
        # 防止递归调用
        finder = sys.meta_path.pop(0)
        # 导入 module
        module = importlib.import_module(fullname)
        if fullname == 'time':
            # 替换函数
            module.sleep = func_wrapper(module.sleep)
        sys.meta_path.insert(0, finder)
        return module

这个减少重复引入的原理是， 每次引入一个模块后， 他就会存放在sys.modules， 如果是重复引入， 就会直接刷新成最新引入的模块。上面之所以会考虑到减少重复import是因为我们不会在程序运行时升级第三方库的依赖。利用到我们可以不考虑重复引入同名不同实现的模块， 以及sys.modules会缓存引入模块的特点， 我们可以把上面的逻辑简化成引入模块->替换当前模块方法为我们修改的hook方法。

import time
from functools import wraps
from typing import Any, Callable, Tuple, cast
import aiomysql
def func_wrapper(func: Callable):
    """和上面一样的封装函数, 这里简单略过"""
# 判断是否hook过
_IS_HOOK: bool = False
# 存放原来的_query
_query: Callable = aiomysql.Cursor._query
# hook函数
def install_hook() -> None:
    _IS_HOOK = False
    if _IS_HOOK:
        return
    aiomysql.Cursor._query = func_wrapper(aiomysql.Cursor._query)
    _IS_HOOK = True
# 还原到原来的函数方法
def reset_hook() -> None:
    aiomysql.Cursor._query = _query
    _IS_HOOK = False

代码简单明了，接下来跑一跑刚才的测试：

import asyncio
import aiomysql
from demo import install_hook, reset_hook
async def test_mysql() -> None:
    pool: aiomysql.Pool = await aiomysql.create_pool(
        host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='', db='mysql'
    )
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute("SELECT 42;")
            (r,) = await cur.fetchone()
            assert r == 42
    pool.close()
    await pool.wait_closed()

print("install hook")
install_hook()
asyncio.run(test_mysql())
print("reset hook")
reset_hook()
asyncio.run(test_mysql())
print("end")

通过测试输出可以发现我们的逻辑的正确的, install hook后能出现我们提取的元信息， 而reset后则不会打印原信息

install hook
{'sql': 'SELECT 42;', 'db': 'mysql', 'user': 'root', 'host': '127.0.0.1', 'port': 3306, 'result': ((42,),), 'speed time': 0.000347137451171875}
reset hook
end

5.总结

得益于Python动态语言的特性， 我们可以很容易的为第三方库实现钩子方法，上面说的两种方法中， 第二种方法非常简单， 但在自己项目中最好还是采用第一种方法， 因为Python是通过一行一行代码进行扫描执行的， 第二种方法只能放在入口代码中， 并且要在被hook的对象实例化之前执行， 不然就会实现hook失败的现象, 而第一种方法除了麻烦外，基本上能躲避所有坑。

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