内容概要：本文介绍了一个基于 Rust 和 eBPF 的嵌入式 Linux 实战项目，旨在实现工业 HMI（人机界面）的低延迟输入追踪。通过在瑞芯微 RK3568 平台上利用 eBPF 程序挂钩内核 evdev 事件跟踪点，将触摸数据写入 BPF Ring Buffer，并由 Rust 异步任务（tokio_uring）零拷贝读取并传递至 UI 线程，显著降低输入延迟。系统通过 CPU 隔离、内存序控制、热补丁等技术保障实时性与稳定性，满足工业场景下 <16ms 的严苛响应需求。项目还展示了如何通过 aya 框架用 Rust 编写 eBPF 程序，结合静态链接与代码优化实现仅 1.9MB 的轻量二进制文件。; 适合人群：具备嵌入式 Linux 开发经验，熟悉 Rust 或 eBPF 的中高级研发人员，尤其是从事工业自动化、车载系统或医疗设备 HMI 开发的工程师； 使用场景及目标：① 构建高实时性工业 HMI 系统，应对包装机械、车载中控、医疗器械等对输入延迟敏感的应用；② 学习如何结合 Rust 与 eBPF 实现内核级性能优化与用户空间高效协同；③ 掌握低延迟系统中的 CPU 隔离、零拷贝通信、热升级等关键技术实践； 阅读建议：建议结合代码示例深入理解 eBPF 与 Rust 的集成机制，重点关注 Ring Buffer 数据流、异步 IO 设计及系统级调优策略，可在实际项目中复用架构设计与性能分析方法。

cilium ebpf开发框架容器镜像

android手机上ebpf环境搭建资源

Android上使用BPF工具获取内核信息

XDP – eXpress Data Path Used for DDoS protection. 是基于 eBPF 实现的高性能、可编程的数据平面技术。

将bpftrace放到容器中，容器使用的是ubunt focal。 解压之后： bpftrace_docker$ ./bpftrace.sh ./trace.bt 或者 bpftrace_docker$ ./bpftrace.sh -e 'BEGIN {printf("Hello\n");}'

静态编译的bpftrace，不依赖任何动态库，版本为：0.12.0. https://github.com/iovisor/bpftrace https://github.com/iovisor/bpftrace/releases/tag/v0.12.0

半静态编译的bpftrace，版本v0.16.0，库依赖如下： $ ldd bpftrace_v0_16_0 linux-vdso.so.1 (0x00007ffec589f000) librt.so.1 => /lib/x86_64-linux-gnu/librt.so.1 (0x00007fef1540d000) libpthread.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 (0x00007fef15408000) libdl.so.2 => /lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so.2 (0x00007fef15403000) libm.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6 (0x00007fef1531c000) libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007fef11fd8000) /lib64

使用eBPF超级功能跟踪和可视化FS内部构件,SDC2020会议上来自Microsoft和ShitfLeft的研究员的分享，从可视化的角度来使用eBPF进行Performance分析,干货满满，十分精彩

eBPF介绍与入门