1.如何从官网获取各个版本Linux内核的媒体源码
2.Linux 软件源码安装过程及一个经典的坑，以 Graphviz 为例
3.linux本地clion调试TVM源码环境搭建
4.Linux下源码安装的源码经验详解
5.如何通过linux命令行获取网页源代码
6.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
如何从官网获取各个版本Linux内核的源码
访问网址 mand line option ‘-fuse-ld=lld”，检查并升级gcc版本以解决此问题。媒体
仅需编译TVM代码即可开始调试工作，源码无需额外编译其他组件。媒体
准备Python代码执行环境，源码ettercap源码包调整环境变量，媒体确保PYTHONPATH指向TVM源码中的源码Python包路径，同时设置LD_LIBRARY_PATH指向动态库生成路径。媒体
尝试运行自编写的源码Python脚本，验证环境配置是媒体否正确。
为了调试C++源码，源码创建一个CMake应用，媒体例如命名为cppEntrance，源码配置程序参数为待调试的媒体Python脚本路径，并在环境变量中保持与Python脚本相同的设置。
找到对应Python接口的C++代码入口，设置断点，启动cppEntrance调试，即可进入TVM的C++代码调试。
对于查找TVM接口对应的C++代码入口，除全局搜索外，可能存在其他方法或工具。欢迎在评论区分享您的经验或建议。
Linux下源码安装的经验详解
在linux下安装软件，难免会碰到需要源码安装的，而就是这简简单单的./configure、make、sudo make install三步，却让不少人头疼不已，这里以安装X为例具体介绍下我在安装时的一点小经验，以便共同学习，共同进步！
首先，复仇源码搭配我们要做些准备工作，源码安装少不了这几个工具pkg-config、libtool、autoconf和automake(当然，还有更基础的，像zlib、m4等，这里就略过啦)，其中，pkg-config是相对比较重要的，它就是向configure程序提供系统信息的程序，如软件的版本、库的版本以及库的路径等信息，这些只是在编译期间使用。你可以打开/usr/lib/pkgconfig下任意一个.pc文件，就会发现类似下面的信息(X的pc文件)：
prefix=/usr
exec_prefix=${ prefix}
libdir=${ exec_prefix}/lib
includedir=${ prefix}/include
xthreadlib=-lpthread
Name: X
Description: X Library
Version: 1.3.3
Requires: xproto kbproto
Requires.private: xcb = 1.1.
Cflags: -I${ includedir}
Libs: -L${ libdir} -lX
Libs.private: -lpthread
configure就是靠着这些信息来判断软件版本是否符合要求的。接着来看看pkg-config是怎样工作的，缺省情况下，pkg-config首先在usr/lib/pkgconfig/中查找相关包(譬如x)对应的相应的文件(x.pc)，若没有找到，它也会到PKG_CONFIG_PATH这个环境变量所指定的路径下去找，若是还没有找到，它就会报错。所以这里就可以得到一些解决configure时提示**库未找到的办法了，先用命令ldconfig -p | grep 库名来分析该库是否安装及其路径，若返回空，则说明该库确实未安装，否则，可以根据该命令的返回结果找到库的安装地点，然后设置其环境变量，命令如下：
export PKG_CONFIG_PATH=软件位置/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH，这里有个常识，软件安装后，声卡插件源码.pc文件都是在安装目录下的lib/pkgconf中的。这样只会在当前命令窗口有效，当然，你也可以修改home文件夹下的.bashrc文件(带.的文件为隐藏文件，可以用命令vi .bashrc编辑)，在文件末尾加上上面那句命令，重新登录即可。其他的几个在linux下也是不可或缺的，libtool为管理library时使用，没装的话错误提示如下：possibly undefined macro:AC_PROG_LIBTOOL。而autoconf和automake可以用于在某些没有configure的文件的源码包安装时使用(pixman就是个典型的例子，安装了二者后直接./autogen.sh就可以安装了)。
准备工作做好后，就可以安装了，具体全部命令如下：
tar vxf libX-6.2.1.tar.gz
cd libX-6.2.1
mkdir X-build
cd X-build
../configure prefix=/usr/local/XR6
make
echo $
sudo make install
这里有一些好的安装习惯可以积累一下：1、建立一个临时编译目录，本例中为X-build，这样可以再安装完成后删除该目录，进而可以节省空间，而且保持了源码目录的整洁；2、安装到指定目录，本例中为/usr/local/XR6，最好把几个相关的安装在同一文件夹下，如这里的XR6文件夹，这样便于管理，否则全部默认安装在/usr/local下，很杂乱；3、编译完成后做检查，本例为echo $，表示检查上一条命令的退出状态，程序正常退出返回0，错误退出返回非0，也可以使用make check，酸元素源码主要为了防止make失败后直接install，进而出现了一些莫名其妙的错误。这里还介绍一种更方便快捷的安装方法，用将安装命令连接起来，如../configure prefix=**makesudo make install，这样，只有在前面的命令执行正确的情况下，后面的任务才会执行，多方便！
除此之外，安装之前可以阅读下源码包中的readme和install等文档，往往有所需软件及其下载地址，还包括一些安装技巧和配置选项。另外，在configure前，先输入configure help，可以查看有哪些选项可以添加。还有几个关系安装成功的东西就是ldconfig了，在安装时如果提示找不到某个库或者在编译时提示找不到**.so文件，就要用到它了，最简单的解决办法就是sudo gedit /etc/ld.so.conf，在文件中加入**.so文件所在路径，再运行一下ldconfig就可以了，但是我对这个东西有阴影，不知道是因为用了虚拟机还是其他的原因，有7、8次我在运行完ldconfig后，Ubuntu就没办法打开任何窗口了，直接关机重启就更是进不去系统了，崩溃之，不知道有没有高手有解决办法。在这里提供一种代替ldconfig的办法，就是asp 源码审计export LD_LIBRARY_PATH=*.so文件地址:$LD_LIBRARY_PATH，用它我就舒心多了，也就是麻烦点，哥忍了，总比系统崩溃强多了吧，呵呵！其实，在configure时碰到问题，你应该庆幸，因为你可以根据它很明显的提示找到缺失的东西装上，在配置下pkgconfig和ldconfig基本上就可以搞定了，但是make的时候就没那么简单了。
编译时提示最多的就是**东西未找到了，要么是库文件，要么是头文件，库文件用上面的ldconfig基本上就可以搞定，头文件的话需要配置包含的路径，和库的类似，命令如下：
export LD_INCLUDE_PATH=/usr/local/include:$LD_INCLUDE_PATH
在这个时候最重要的就是淡定了，循着丫的error往上找，像No such file or directory这样的错误提示肯定就在附近，找到了，include之就可以咯！
如何通过linux命令行获取网页源代码
1、首先，连接相应linux主机，进入到linux命令行状态下，等待输入shell指令。2、其次，在linux命令行中输入：curl 。
3、最后，按下回车键执行shell指令，此时会看到网页被成功打开获取到了源代码。
Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
引子
在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。
分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。
分配物理页
尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。
numa_node_id源码分析获取数据
在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，我们来了解numa_node的定义。
在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。
在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。
在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。
在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。
在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。接下来，我们来看x架构的实现。
在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。
对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。
放入数据
讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。
在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。
在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。
在percpu.h中，我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。
接下来，我们来设计PER CPU模块。
设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。
最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。
通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。
接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。
接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。
在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。
在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。
至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。
sourcecode深入理解从LinuxC源代码中一路读下去readlinuxc
Source Code（源代码）深入理解：从Linux C源代码中一路读下去
Linux（ 差异化系统）是一个开放的操作系统，由内核及由各种软件组成。Linux C源代码提供了一种深入理解Linux系统的方式，但首先我们需要对C语言有一定的了解。
Linux C源代码包括所有的Linux内核功能模块的代码，以及大量的应用层的软件，比如用户、处理器、内存管理等。每个模块都由一系列的C语言函数组成，例如：fork（）、pause（）、connect（）等。当读取源代码时，需要理解这些函数的功能，以及它们之间的关系，这样才能深入理解每个模块是如何运作的。
要深入理解Linux C源代码，它首先解释函数如何实现其功能，分析它们之间的依赖关系，这样就可以确定调用这些函数的一般设计算法，从而实现更有效的程序。
当读取源代码时，要紧跟这些函数的实现方式，这会帮助我们更好地理解每个模块的设计思想，并获得更深入地了解运行Linux系统的细节，例如CPU分配，内存分配，调度算法，文件系统，进程管理等等。其次，需深入了解C语言的变量类型，指针和引用的用法。
要广泛深入地理解Linux C源代码，我们需要熟练地使用Linux，有一定的编码经验，使用gcc等Linux编译器，以及设计调试工具，如GDB（GNU调试器）等。
因此，从Linux C源代码中，深入理解可以帮助我们更好地理解Linux内核，以及它运行的社区软件，有助于用更容易的方式开发更有效率的程序给Linux系统。
