要充分发挥 eBPF 的潜力，需要一套完整的开发工具链来支持其编写、编译、调试和部署。目前已经有几个开发工具可以帮助开发和管理 eBPF 程序。它们对应满足用户的不同需求:
bcc Link to heading
BCC 是一个框架，它允许用户编写 python 程序，并将 eBPF 程序嵌入其中。该框架主要用于应用程序和系统的分析/跟踪等场景，其中 eBPF 程序用于收集统计数据或生成事件，而用户空间中的对应程序收集数据并以易理解的形式展示。运行 python 程序将生成 eBPF 字节码并将其加载到内核中。
bpftrace Link to heading
bpftrace 是一种用于 Linux eBPF 的高级跟踪语言，可在较新的 Linux 内核（4.x）中使用。bpftrace 使用 LLVM 作为后端，将脚本编译为 eBPF 字节码，并利用 BCC 与 Linux eBPF 子系统以及现有的 Linux 跟踪功能（内核动态跟踪（kprobes）、用户级动态跟踪（uprobes）和跟踪点）进行交互。bpftrace 语言的灵感来自于 awk、C 和之前的跟踪程序，如 DTrace 和 SystemTap。
eBPF Go 语言库 Link to heading
eBPF Go 语言库提供了一个通用的 eBPF 库，它将获取 eBPF 字节码的过程与 eBPF 程序的加载和管理进行了解耦。eBPF 程序通常是通过编写高级语言，然后使用 clang/LLVM 编译器编译成 eBPF 字节码来创建的。
libbpf C/C++ 库 Link to heading
libbpf 库是一个基于 C/ c++ 的通用 eBPF 库，它可以帮助解耦将 clang/LLVM 编译器生成的 eBPF 对象文件的加载到内核中的这个过程，并通过为应用程序提供易于使用的库 API 来抽象与 BPF 系统调用的交互。
总结 Link to heading
本文介绍了目前主流的几种 eBPF 开发工具，包括 bcc、bpftrace、eBPF Go 语言库 和 libbpf C/C++ 库，它们各自针对不同的使用场景和开发需求提供了灵活的支持。无论你是希望通过脚本快速进行系统跟踪，还是希望在生产环境中构建高性能的 eBPF 应用，都可以找到合适的工具链来辅助开发。