很早前就想寫一篇關(guān)于 eBPF 的文章，但是遲遲沒有動手，這兩天有點時間，所以就來寫一篇。這文章主要還是簡單的介紹 eBPF 是用來干什么的，并通過幾個示例來介紹是怎么玩的。這個技術(shù)非常非常之強，Linux 操作系統(tǒng)的觀測性實在是太強大了，并在 BCC 加持下變得一覽無余。這個技術(shù)不是一般的運維人員或是系統(tǒng)管理員可以駕馭的，這個還是要有底層系統(tǒng)知識并有一定開發(fā)能力的技術(shù)人員才能駕馭的了的。我在這篇文章的最后給了個彩蛋。

介紹

eBPF（extened Berkeley Packet Filter）是一種內(nèi)核技術(shù)，它允許開發(fā)人員在不修改內(nèi)核代碼的情況下運行特定的功能。eBPF 的概念源自于 Berkeley Packet Filter（BPF），后者是由貝爾實驗室開發(fā)的一種網(wǎng)絡(luò)過濾器，可以捕獲和過濾網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包。

出于對更好的 Linux 跟蹤工具的需求，eBPF 從 dtrace中汲取靈感，dtrace 是一種主要用于 Solaris 和 BSD 操作系統(tǒng)的動態(tài)跟蹤工具。與 dtrace 不同，Linux 無法全面了解正在運行的系統(tǒng)，因為它僅限于系統(tǒng)調(diào)用、庫調(diào)用和函數(shù)的特定框架。

在 Berkeley Packet Filter（BPF）（一種使用內(nèi)核 VM 編寫打包過濾代碼的工具）的基礎(chǔ)上，一小群工程師開始擴展 BPF 后端以提供與 dtrace 類似的功能集。eBPF 誕生了。2014 年隨 Linux 3.18 首次限量發(fā)布，充分利用 eBPF 至少需要 Linux 4.4 以上版本。

eBPF 比起傳統(tǒng)的 BPF 來說，傳統(tǒng)的 BPF 只能用于網(wǎng)絡(luò)過濾，而 eBPF 則可以用于更多的應(yīng)用場景，包括網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、安全過濾和性能分析等。另外，eBPF 允許常規(guī)用戶空間應(yīng)用程序?qū)⒁?Linux 內(nèi)核中執(zhí)行的邏輯打包為字節(jié)碼，當(dāng)某些事件（稱為掛鉤）發(fā)生時，內(nèi)核會調(diào)用 eBPF 程序。此類掛鉤的示例包括系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)事件等。用于編寫和調(diào)試 eBPF 程序的最流行的工具鏈稱為 BPF 編譯器集合（BCC），它基于 LLVM 和 CLang。

eBPF 有一些類似的工具。例如，SystemTap 是一種開源工具，可以幫助用戶收集 Linux 內(nèi)核的運行時數(shù)據(jù)。它通過動態(tài)加載內(nèi)核模塊來實現(xiàn)這一功能，類似于 eBPF。另外，DTrace 是一種動態(tài)跟蹤和分析工具，可以用于收集系統(tǒng)的運行時數(shù)據(jù)，類似于 eBPF 和 SystemTap。[Ⅰ]

以下是一個簡單的比較表格，可以幫助您更好地了解 eBPF、SystemTap 和 DTrace 這三種工具的不同之處：[Ⅰ]

對比表格[Ⅰ]

從上表可以看出，eBPF、SystemTap 和 DTrace 都是非常強大的工具，可以用于收集和分析系統(tǒng)的運行情況。[Ⅰ]

用途

eBPF 是一種非常靈活和強大的內(nèi)核技術(shù)，可以用于多種應(yīng)用場景。下面是 eBPF 的一些常見用途：[Ⅰ]

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控：eBPF 可以用于捕獲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，并執(zhí)行特定的邏輯來分析網(wǎng)絡(luò)流量。例如，可以使用 eBPF 程序來監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量，并在發(fā)現(xiàn)異常流量時進行警報。[Ⅰ]

安全過濾：eBPF 可以用于對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包進行安全過濾。例如，可以使用 eBPF 程序來阻止惡意流量的傳播，或者在發(fā)現(xiàn)惡意流量時對其進行攔截。[Ⅰ]

性能分析：eBPF 可以用于對內(nèi)核的性能進行分析。例如，可以使用 eBPF 程序來收集內(nèi)核的性能指標，并通過特定的接口將其可視化。這樣，可以更好地了解內(nèi)核的性能瓶頸，并進行優(yōu)化。[Ⅰ]

虛擬化：eBPF 可以用于虛擬化技術(shù)。例如，可以使用 eBPF 程序來收集虛擬機的性能指標，并進行負載均衡。這樣，可以更好地利用虛擬化環(huán)境的資源，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。[Ⅰ]

總之，eBPF 的常見用途非常廣泛，可以用于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、安全過濾、性能分析和虛擬化等多種應(yīng)用場景。[Ⅰ]

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工作原理

eBPF 的工作原理主要分為三個步驟：加載、編譯和執(zhí)行。

eBPF 需要在內(nèi)核中運行。這通常是由用戶態(tài)的應(yīng)用程序完成的，它會通過系統(tǒng)調(diào)用來加載 eBPF 程序。在加載過程中，內(nèi)核會將 eBPF 程序的代碼復(fù)制到內(nèi)核空間。

eBPF 程序需要經(jīng)過編譯和執(zhí)行。這通常是由Clang/LLVM的編譯器完成，然后形成字節(jié)碼后，將用戶態(tài)的字節(jié)碼裝載進內(nèi)核，并通過一個JIT編譯步驟將程序的通用字節(jié)碼轉(zhuǎn)換為機器特定指令集，以優(yōu)化程序的執(zhí)行速度。

在內(nèi)核中運行時，eBPF 程序通常會掛載到一個內(nèi)核鉤子（hook）上，以便在特定的事件發(fā)生時被執(zhí)行。例如，可以將 eBPF 程序掛載到網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧的某個位置，以便在收到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包時被執(zhí)行。

最后，eBPF 程序還需要經(jīng)過內(nèi)核安全機制的檢查。這是為了確保 eBPF 程序不會破壞內(nèi)核的穩(wěn)定性和安全性。在檢查過程中，內(nèi)核會對 eBPF 程序的代碼進行分析，以確保它不會進行惡意操作，如系統(tǒng)調(diào)用、內(nèi)存訪問等。如果 eBPF 程序通過了內(nèi)核安全機制的檢查，它就可以在內(nèi)核中正常運行了。在運行過程中，eBPF 程序可以訪問內(nèi)核的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并通過內(nèi)核接口與其他組件進行交互。例如，eBPF 程序可以捕獲網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，并通過內(nèi)核接口將它們轉(zhuǎn)發(fā)給用戶態(tài)的應(yīng)用程序。總之，eBPF 的工作原理是通過動態(tài)加載、執(zhí)行和檢查無損編譯過的代碼來實現(xiàn)的。[Ⅰ]

下圖是其架構(gòu)圖。

圖片來自：https://www.infoq.com/articles/gentle-linux-ebpf-introduction/

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示例

eBPF 可以用于對內(nèi)核的性能進行分析。下面是一個基于 eBPF 的性能分析的 step-by-step 示例：

第一步：準備工作：首先，需要確保內(nèi)核已經(jīng)支持 eBPF 功能。這通常需要在內(nèi)核配置文件中啟用 eBPF 相關(guān)的選項，并重新編譯內(nèi)核。檢查是否支持 eBPF，你可以用這兩個命令查看 ls /sys/fs/bpf 和 lsmod | grep bpf。

第二步：寫 eBPF 程序：接下來，需要編寫 eBPF 程序，用于收集內(nèi)核的性能指標。eBPF 程序的語言可以選擇 C 或者 Python，它需要通過特定的接口訪問內(nèi)核的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并將收集到的數(shù)據(jù)保存到指定的位置。

下面是一個 Python 示例：

#!/usr/bin/python3
from?bcc?import?BPF
from?time?import?sleep
#?定義?eBPF?程序
bpf_text?=?"""
#include?
BPF_HASH(stats,?u32);
int?count(struct?pt_regs?*ctx)?{
????u32?key?=?0;
????u64?*val,?zero=0;
????val?=?stats.lookup_or_init(&key,?&zero);
????(*val)++;
????return?0;
}
"""
#?編譯?eBPF?程序
b?=?BPF(text=bpf_text,?cflags=["-Wno-macro-redefined"])
#?加載?eBPF?程序
b.attach_kprobe(event="tcp_sendmsg",?fn_name="count")
name?=?{
??0:?"tcp_sendmsg"
}
#?輸出統(tǒng)計結(jié)果
while?True:
????try:
????????#print("Total?packets:?%d"?%?b["stats"][0].value)
????????for?k,?v?in?b["stats"].items():
???????????print("{}:?{}".format(name[k.value],?v.value))
????????sleep(1)
????except?KeyboardInterrupt:
????????exit()

這個 eBPF 程序的功能是統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)量。它通過定義一個 BPF_HASH 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存統(tǒng)計結(jié)果，并通過捕獲 tcp_sendmsg 事件來實現(xiàn)實時統(tǒng)計。最后，它通過每秒輸出一次統(tǒng)計結(jié)果來展示數(shù)據(jù)。這個 eBPF 程序只是一個簡單的示例，實際應(yīng)用中可能需要進行更復(fù)雜的統(tǒng)計和分析。

第三步：運行 eBPF 程序：接下來，需要使用eBPF編譯器將 eBPF 程序編譯成內(nèi)核可執(zhí)行的格式（這個在上面的Python程序里你可以看到——Python引入了一個bcc的包，然后用這個包，把那段 C語言的程序編譯成字節(jié)碼加載在內(nèi)核中并把某個函數(shù)attach到某個事件上）。這個過程可以使用 BPF Compiler Collection（BCC）工具來完成。BCC 工具可以通過命令行的方式將 eBPF 程序編譯成內(nèi)核可執(zhí)行的格式，并將其加載到內(nèi)核中。

下面是運行上面的 Python3 程序的步驟：

sudo?apt?install?python3-bpfcc

注：在Python3下請不要使用 pip3 install bcc （參看：https://github.com/iovisor/bcc/issues/2278#issuecomment-825356087）

如果你是 Ubuntu 20.10 以上的版本，最好通過源碼安裝（否則程序會有編譯問題），參看https://github.com/iovisor/bcc/issues/3993#issuecomment-1228217609：

apt?purge?bpfcc-tools?libbpfcc?python3-bpfcc
wget?https://github.com/iovisor/bcc/releases/download/v0.25.0/bcc-src-with-submodule.tar.gz
tar?xf?bcc-src-with-submodule.tar.gz
cd?bcc/
apt?install?-y?python-is-python3
apt?install?-y?bison?build-essential?cmake?flex?git?libedit-dev???libllvm11?llvm-11-dev?libclang-11-dev?zlib1g-dev?libelf-dev?libfl-dev?python3-distutils
apt?install?-y?checkinstall
mkdir?build
cd?build/
cmake?-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr?-DPYTHON_CMD=python3?..
make
checkinstall

接下來，需要將上面的 Python 程序保存到本地，例如保存到文件 netstat.py。運行程序：最后，可以通過執(zhí)行以下命令來運行 Python 程序：

$?chmod?+x?./netstat.py
$?sudo?./netstat.py
tcp_sendmsg:?29
tcp_sendmsg:?216
tcp_sendmsg:?277
tcp_sendmsg:?379
tcp_sendmsg:?419
tcp_sendmsg:?468
tcp_sendmsg:?574
tcp_sendmsg:?645
tcp_sendmsg:?29

程序開始運行后，會在控制臺輸出網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的統(tǒng)計信息?？梢酝ㄟ^按 Ctrl+C 組合鍵來結(jié)束程序的運行。

下面我們再看一個比較復(fù)雜的示例，這個示例會計算TCP??的發(fā)包時間（示例參考于 Github 上這個 issue[1] 里的程序）：

#!/usr/bin/python3
from?bcc?import?BPF
import?time
#?定義?eBPF?程序
bpf_text?=?"""
#include?
#include?
#include?
#include?
struct?packet_t?{
????u64?ts,?size;
????u32?pid;
????u32?saddr,?daddr;
????u16?sport,?dport;
};
BPF_HASH(packets,?u64,?struct?packet_t);
int?on_send(struct?pt_regs?*ctx,?struct?sock?*sk,?struct?msghdr?*msg,?size_t?size)
{
????u64?id?=?bpf_get_current_pid_tgid();
????u32?pid?=?id;
????//?記錄數(shù)據(jù)包的時間戳和信息
????struct?packet_t?pkt?=?{};?//?結(jié)構(gòu)體一定要初始化，可以使用下面的方法
??????????????????????????????//__builtin_memset(&pkt,?0,?sizeof(pkt));?
????pkt.ts?=?bpf_ktime_get_ns();
????pkt.size?=?size;
????pkt.pid?=?pid;
????pkt.saddr?=?sk->__sk_common.skc_rcv_saddr;
????pkt.daddr?=?sk->__sk_common.skc_daddr;
????struct?inet_sock?*sockp?=?(struct?inet_sock?*)sk;
????pkt.sport?=?sockp->inet_sport;
????pkt.dport?=?sk->__sk_common.skc_dport;
????packets.update(&id,?&pkt);
????return?0;
}
int?on_recv(struct?pt_regs?*ctx,?struct?sock?*sk)
{
????u64?id?=?bpf_get_current_pid_tgid();
????u32?pid?=?id;
????//?獲取數(shù)據(jù)包的時間戳和編號
????struct?packet_t?*pkt?=?packets.lookup(&id);
????if?(!pkt)?{
????????return?0;
????}
????//?計算傳輸時間
????u64?delta?=?bpf_ktime_get_ns()?-?pkt->ts;
????//?統(tǒng)計結(jié)果
????bpf_trace_printk("tcp_time:?%llu.%llums,?size:?%llu\n",?
???????delta/1000,?delta%1000%100,?pkt->size);
????//?刪除統(tǒng)計結(jié)果
????packets.delete(&id);
????return?0;
}
"""
#?編譯?eBPF?程序
b?=?BPF(text=bpf_text,?cflags=["-Wno-macro-redefined"])
#?注冊?eBPF?程序
b.attach_kprobe(event="tcp_sendmsg",?fn_name="on_send")
b.attach_kprobe(event="tcp_v4_do_rcv",?fn_name="on_recv")
#?輸出統(tǒng)計信息
print("Tracing?TCP?latency...?Hit?Ctrl-C?to?end.")
while?True:
????try:
????????(task,?pid,?cpu,?flags,?ts,?msg)?=?b.trace_fields()
????????print("%-18.9f?%-16s?%-6d?%s"?%?(ts,?task,?pid,?msg))
????except?KeyboardInterrupt:
????????exit()

上面這個程序通過捕獲每個數(shù)據(jù)包的時間戳來統(tǒng)計傳輸時間。在捕獲 tcp_sendmsg 事件時，記錄數(shù)據(jù)包的發(fā)送時間；在捕獲 tcp_v4_do_rcv 事件時，記錄數(shù)據(jù)包的接收時間；最后，通過比較兩個時間戳來計算傳輸時間。

從上面的兩個程序我們可以看到，eBPF 的一個編程的基本方法，這樣的在 Python 里向內(nèi)核的某些事件掛載一段 “C語言” 的方式就是 eBPF 的編程方式。

實話實說，這樣的代碼很不好寫，而且有很多非常詭異的東西，一般人是很難駕馭的（上面的代碼我也很不是很容易都能寫通的，把 Google 都用了個底兒掉，讀了很多晦澀的文檔……）。好在這樣的代碼已經(jīng)有人寫了，我們不必再寫了，在 Github 上的 bcc 庫下的 tools 目錄[2]有很多……

BCC（BPF Compiler Collection）是一套開源的工具集，可以在 Linux 系統(tǒng)中使用 BPF（Berkeley Packet Filter）程序進行系統(tǒng)級性能分析和監(jiān)測。BCC 包含了許多實用工具，如：

bcc-tools：一個包含許多常用的 BCC 工具的軟件包。

bpftrace：一個高級語言，用于編寫和執(zhí)行 BPF 程序。

tcptop：一個實時監(jiān)控和分析 TCP 流量的工具。

execsnoop：一個用于監(jiān)控進程執(zhí)行情況的工具。

filetop：一個實時監(jiān)控和分析文件系統(tǒng)流量的工具。

trace：一個用于跟蹤和分析函數(shù)調(diào)用的工具。

funccount：一個用于統(tǒng)計函數(shù)調(diào)用次數(shù)的工具。

opensnoop：一個用于監(jiān)控文件打開操作的工具。

pidstat：一個用于監(jiān)控進程性能的工具。

profile：一個用于分析系統(tǒng) CPU 使用情況的工具。

下面這張圖你可能見過多次了，你可以看看他可以干多少事，內(nèi)核里發(fā)生什么事一覽無余。

延伸閱讀

一些經(jīng)典的文章和書籍關(guān)于 eBPF 包括：

Brendan Gregg 的《BPF Performance Tools: Linux System and Application Observability[3]》一書是一個全面的指南，涵蓋了 eBPF 的基礎(chǔ)知識和實踐應(yīng)用。

eBPF 的官網(wǎng)：https://ebpf.io/ 由 Cilium 建立

Cilium’s BPF and XDP Reference Guide：http://docs.cilium.io/en/latest/bpf/

BPF Documentation：https://www.kernel.org/doc/html/latest/bpf/index.html

BPF Design Q&A：https://www.kernel.org/doc/html/latest/bpf/bpf_design_QA.html

還有 Github 上的 Awesome eBPF：https://github.com/zoidbergwill/awesome-ebpf

彩蛋

最后來到彩蛋環(huán)節(jié)。因為最近 ChatGPT 很火，于是，我想通過 ChatGPT 來幫助我書寫這篇文章，一開始我讓 ChatGPT 幫我列提綱，并根據(jù)提綱生成文章內(nèi)容，并查找相關(guān)的資料，非常之順利，包括生成的代碼，我以為我們以很快地完成這篇文章。

但是，到了代碼生成的時候，我發(fā)現(xiàn)，ChatGPT 生成的代碼的思路和方法都是對的，但是是比較老的，而且是跑不起來的，出現(xiàn)了好些低級錯誤，如：使用了未聲明的變量，沒有引用完整的C語言的頭文件，沒有正確地初始化變量，錯誤地獲取數(shù)據(jù)，類型沒有匹配……等等，在程序調(diào)試上，挖了很多的坑，C 語言本來就不好搞，挖的很多運行時的坑很難察覺。

所以，耗費了我大量的時間來排除各種各樣的問題，其中有環(huán)境上的問題，還有代碼上的問題，這些問題即便是通過 Google 也不容易找到解決方案，我找到的解決方案都放在文章中了，尤其是第二個示例，讓我調(diào)試了3個多小時，讀了很多 bcc 上的 issue 和相關(guān)的晦澀的手冊和文檔，才讓程序跑通。

到了文章收關(guān)的階段，我讓 ChatGPT 給我?guī)讉€延伸閱讀，也是很好的，但是沒有給出鏈接，于是我只得人肉 Google 了一下，然后讓我吃驚的是，好多 ChatGPT 給出來的文章是根本不存在的，完全是它偽造的。我連讓它干了兩次都是這樣，這個讓我驚掉大牙。

這讓我開始懷疑它之前生成的內(nèi)容，于是，我不得我返回仔細 Review 我的文章，尤其是“介紹”、“用途”和“工作原理”這三個章節(jié)，基本都是 ChatGPT 生成的，在 Review 完后，我發(fā)現(xiàn)了 ChatGPT 給我生造了一個叫 “無損編譯器”的術(shù)語，這個術(shù)語簡直了，于是我開始重寫我的文章。我把一些段落重寫了，有一些沒有，保留下來的我都標記上了 [Ⅰ]，大家讀的時候要小心閱讀。

最后，我的結(jié)論是，ChatGPT 只是一個不成熟的玩具，只能回答一些沒有價值的日常聊天的問題，要說能取代 Google，我覺得不可能，因為 Google 會基于基本的事實，而 ChatGPT 會基于內(nèi)容生成的算法，在造假方面稱得上是高手，可以列為電信詐騙的范疇了，我以后不會再使用 ChatGPT 生成文章內(nèi)容或是作我的幫手了。StackOverflow 把其 ban 了真是不能太贊了！

附件一：ChatGPT的造假載圖和樣本

?

ChatGPT 生成的樣本一

Brendan Gregg 的《BPF Performance Tools: Linux System and Application Observability》一書是一個全面的指南，涵蓋了 eBPF 的基礎(chǔ)知識和實踐應(yīng)用。

Alexei Starovoitov 在 2015 年的 LPC 大會上發(fā)表的《eBPF and XDP: fast programmable datapath in the Linux kernel》一文，是一個介紹 eBPF 和 XDP（eXpress Data Path）的綜述。

谷歌的《BPF: The Future of Linux Monitoring and Observability》一文介紹了 eBPF 的基本概念，并探討了它對于 Linux 監(jiān)控和可觀察性的影響。

微軟的《A Survey of Techniques for Hardware Acceleration of BPF》一文，介紹了 eBPF 在硬件加速方面的研究現(xiàn)狀。

Daniel Borkmann 的《Linux kernel networking: implementation and theory》一書涵蓋了 eBPF 的實現(xiàn)和理論。

Martin KaFai Lau 在 2015 年的 SOSP 大會上發(fā)表的《eBPF: a new execution environment for the Linux kernel》一文，介紹了 eBPF 在 Linux 內(nèi)核中的新執(zhí)行環(huán)境。

來自兩名谷歌工程師的《eBPF: A New Frontier in Performance Analysis》一文，探討了 eBPF 對性能分析的影響。

《BPF Performance Tools: Linux System and Application Observability》一書中的第三章，討論了 eBPF 的編譯器和運行時系統(tǒng)。

來自三名谷歌工程師的《eBPF: The New Solaris DTrace》一文，比較了 eBPF 和 Solaris DTrace 系統(tǒng)的區(qū)別。

ChatGPT 生成的樣本二

eBPF 程序開發(fā)指南：https://cilium.io/doc/ebpf/ebpf-guide/

eBPF 官方文檔：https://www.kernel.org/doc/Documentation/networking/filter.txt

Linux 內(nèi)核 eBPF 介紹：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/kernel/ebpf/index.html

eBPF 性能優(yōu)化技巧：https://www.infoq.com/cn/news/2018/08/ebpf-performance-tips/

eBPF 實戰(zhàn)經(jīng)驗分享：https://blog.cloudflare.com/ebpf-in-practice/

eBPF 在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用：https://www.zdnet.com/article/ebpf-how-to-use-it-for-network-security/

eBPF 實現(xiàn) Linux 系統(tǒng)性能監(jiān)控：https://www.percona.com/blog/2017/08/15/how-to-use-ebpf-to-monitor-linux-system-performance/

eBPF 入門教程：https://sysdig.com/?blog/ebpf-getting-started/

eBPF 與 BPF 比較：https://lwn.net/Articles/724647/

eBPF 提高課程：https://www.pluralsight.com/courses/ebpf-advanced

附件二：發(fā)明的術(shù)語：無損編譯器

?

相關(guān)鏈接：

https://github.com/iovisor/bcc/issues/2972

https://github.com/iovisor/bcc/tree/master/tools

https://book.douban.com/subject/34467459

作者介紹

陳皓：網(wǎng)名“左耳朵耗子”。前阿里云資深架構(gòu)師、亞馬遜高級研發(fā)經(jīng)理，擁有 20 多年互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗?，F(xiàn)任 MegaEase 創(chuàng)始人，致力于為企業(yè)提供 Cloud Native 和行業(yè)頭部企業(yè)（亞馬遜/ 阿里）標準的高可用、高性能和高并發(fā)架構(gòu)的技術(shù)產(chǎn)品。

編輯：黃飛