eHashPipe：基于 eBPF 的轻量级 Top-K 与 Per-PID 资源监控
性能
2025-09-15 v1
摘要
兼具精度与效率的系统级资源监控是一项持续的挑战。我们引入了 eHashPipe，一种利用 eBPF 和 HashPipe sketch 算法的轻量级实时资源可观测性系统。eHashPipe 支持两种追踪模式：用于识别资源消耗最大的进程的 Top-k 监控，以及用于详查所选进程行为的特定 PID 追踪。我们实现了两个内核态 eBPF 管道，分别用于 CPU 时间和内存使用。与传统的用户态轮询工具不同，eHashPipe 在内核中运行，以降低延迟和上下文切换开销，同时保持较小的运行时占用。在我们的实验中，与真实值相比，eHashPipe 在 k = 1、5 和 10 时实现了 100% 的 CPU 和内存 Top-k 精度，在 k = 20 时达到 95.0/90.0%，在 k = 30 时达到 93.3/83.3%。它以比 top 高约 14 倍的时间分辨率暴露出短暂的突发，同时施加的开销极低。这些结果表明，eHashPipe 以极低的影响提供了准确、响应迅速的洞察，使其非常适合对延迟敏感的云和边缘环境。
引用
@article{arxiv.2509.09879,
title = {eHashPipe: Lightweight Top-K and Per-PID Resource Monitoring with eBPF},
author = {Yuanjun Dai and Qingzhe Guo and Xiangren Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.09879},
year = {2025}
}