1.【Busybox】Busybox源码分析-01 | 源码目录结构和程序入口
2.RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、内存内存mmap 设计高效内存分配器 arena ?源码源码
3.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
4.8086模拟器8086tiny源码分析(8)执行mov指令(五)段寄存器拾遗
5.mcelog代码解析
6.Andorid进阶一：LeakCanary源码分析，从头到尾搞个明白

【Busybox】Busybox源码分析-01 | 源码目录结构和程序入口

       Busybox是分析分析方法一个开源项目，遵循GPL v2协议。内存内存其本质是源码源码将多个UNIX命令集合成一个小型可执行程序，适用于构建轻量级根文件系统，分析分析方法卖插画源码特别是内存内存嵌入式系统设计中。版本1..0的源码源码Busybox体积小巧，仅为几百千字节至1M左右，分析分析方法动态链接方式下大小更小。内存内存其设计模块化，源码源码可灵活添加、分析分析方法去除命令或调整选项。内存内存

       Busybox程序主体在Linux内核启动后加载运行，源码源码入口为main()函数，分析分析方法位于libbb/appletlib文件末尾。通过条件分支处理，决定以库方式构建。在函数体中，使用mallopt()调整内存分配参数以优化资源使用。接着通过条件宏定义，控制代码编译逻辑，如在Linux内核启动后期加载并运行Busybox构建的init程序。命令行输入时，Busybox会解析参数，执行对应操作。

       在源码中，通过char * applet_name表示工具名称，调用lbb_prepare()函数设置其值为“busybox”。之后解析命令行参数，如在mkdir iriczhao命令中，解析到mkdir命令传递给applet_name。配置了FEATURE_SUID_CONFIG宏定义时，会从/etc/busybox.conf文件中解析配置参数。最后，执行run_applet_and_exit()函数，根据NUM_APPLETS值决定执行命令或报错。

       在命令行下键入命令后，执行关键操作的函数是find_applet_by_name()和run_applet_no_and_exit()。编译构建并安装Busybox后，可执行程序和命令链接分布在安装目录下。从源码角度，命令有一一对应的执行函数，通过命令表管理命令入口函数。在代码执行逻辑中，首先调用find_applet_by_name()获取命令表数组下标，再传递给run_applet_no_and_exit()执行对应命令。

RocksDb 源码剖析 (1) | 如何混合 new 、mmap 设计高效内存分配器 arena ?

       本文旨在深入剖析RocksDb源码，从内存分配器角度着手。RocksDb内包含MemoryAllocator和Allocator两大类内存分配器。MemoryAllocator作为基类，提供MemkindKmemAllocator和JemallocNodumpAllocator两个子类，至尊诛仙源码分别集成memkind和jemalloc库的功能，实现内存分配与释放。

       接着，重点解析Allocator类及其子类Arena的实现。基类Allocator提供两个关键接口：内存分配与对齐。Arena类采用block为单位进行内存分配，先分配一个block大小的内存，后续满足需求时，优先从block中划取，以减少内存浪费。一个block的大小由kBlockSize参数决定。分配策略中，Arena通过两个指针（aligned_alloc_ptr_和unaligned_alloc_ptr_）分别管理对齐与非对齐内存，提高内存利用效率。

       分配内存时，Arena通过构造函数初始化成员变量，包括block大小、内存在栈上的分配与mmap机制的使用。构造函数内使用OptimizeBlockSize函数确保block大小合理，减少内存对齐浪费。Arena中的内存管理逻辑清晰，尤其在分配新block时，仅使用new操作，无需额外内存对齐处理。

       分配内存流程中，AllocateNewBlock函数直接调用new分配内存，而AllocateFromHugePage和AllocateFallback函数则涉及mmap机制的使用与内存分配策略的统一。这些函数共同构成了Arena内存管理的核心逻辑，实现了灵活高效地内存分配。

       此外，Arena还提供AllocateAligned函数，针对特定对齐需求分配内存。这一函数在使用mmap分配内存时，允许用户自定义对齐大小，优化内存使用效率。在处理对齐逻辑时，Arena巧妙地利用位运算优化计算过程，提高了代码效率。

       总结而言，RocksDb的内存管理机制通过Arena类实现了高效、灵活的内存分配与管理。通过深入解析其源码，可以深入了解内存对齐、内存分配与多线程安全性的实现细节，为开发者提供宝贵的内存管理实践指导。未来，将深入探讨多线程内存分配器的设计，敬请期待后续更新。

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。matconvnet源码全解析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暴利引流php源码值。

       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unity神奇宝贝源码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。

模拟器tiny源码分析(8)执行mov指令(五)段寄存器拾遗

       分析模拟器tiny源码中关于mov指令与内存访问的处理

       在分析mov指令时，我们关注到了指令可能访问内存，这自然引出了CPU内存地址的结构问题。内存地址通常由两部分组成：段寄存器和位偏移地址。

       在我们的分析中，大部分关注的都是偏移地址，但事实上，段寄存器通常默认为DS（数据段寄存器），除非通过段跨越前缀修改。

       以mov [bx],h为例，编译后指令序列显示为：0xc7,0x,0x,0x。而如果我们修改段前缀为ss，即mov ss:[bx],h，则指令序列变为：0x,0xc7,0x,0x,0x，这里多出了一字节。

       那么，tiny在处理段前缀时是如何操作的呢？答案是通过宏SEGREG。如果使用了段跨越前缀，参数1会决定使用哪个段寄存器，通常默认为DS；而参数2则决定偏移寄存器1的使用。

       参数3由两部分组成：一部分是偏移寄存器2，另一部分则是内存地址。最终，地址计算方式为：段寄存器* + 偏移寄存器1 + 偏移寄存器2 + 内存地址。这使得指令能够准确指向内存位置。

mcelog代码解析

       mcelog是Linux系统中一款专门用于检测硬件错误，尤其适用于内存和CPU错误的开源工具。

       工具官网：mcelog.org

       mcelog的运作流程主要分为以下几个关键步骤：

       一：错误触发流

       当系统检测到硬件错误事件，如内存错误或CPU错误时，mcelog会自动响应并执行后续处理。

       二：源代码结构

       mcelog的源代码主要由以下几个部分组成：

       1、主函数

       主函数是mcelog的核心逻辑，负责启动整个程序并执行关键任务。

       2、process回调处理函数

       process函数是程序处理的关键，每当系统检测到硬件错误事件，process回调函数会被自动调用。主要任务包括错误解析、统计和日志记录。

       3、mce_filter错误位置计数和触发trigger脚本函数

       这部分代码分为两大部分：错误解析和触发脚本执行。

       1）错误解析：包括对错误信息的解析和各维度的统计。

       2）触发：触发预设的脚本执行，执行如内存离线等操作。

       4、dump_mce寄存器解析和日志生成函数

       这部分主要负责对错误信息进行解析和生成日志文件，以便后续分析和记录。

Andorid进阶一：LeakCanary源码分析，从头到尾搞个明白

       内存优化掌握了吗？知道如何定位内存问题吗？面试官和蔼地问有些拘谨的小张。小张回答道：“就是用LeakCanary检测一下泄漏，找到对应泄漏的地方，修改错误的代码，回收没回收的引用，优化生命周期线程的依赖关系。”“那你了解LeakCanary分析内存泄漏的原理吗？”面试官追问。“不好意思，平时没有注意过。”小张心想：面试怎么总问这个，我只是一个普通的程序员。

       前言：

       应用性能优化是开发中不可或缺的一环，而内存优化尤为重要。内存泄漏导致的内存溢出崩溃和内存抖动带来的卡顿不流畅，都在切实影响着用户体验。LeakCanary常用于定位内存泄漏问题，是时候深入理解它的工作机制了。

       名词理解：

       hprof：hprof文件是Java的内存快照文件，格式后缀为.hprof，在LeakCanary中用于内存分析。WeakReference：弱引用，当对象仅被weak reference指向，没有任何其他strong reference指向时，在GC运行时，这个对象就会被回收，不论当前内存空间是否足够。在LeakCanary中用于监测被回收的无用对象是否被释放。Curtains：Square的另一个开源框架，用于处理Android窗口的集中式API，在LeakCanary中用于监测window rootView在detach后的内存泄漏。

       目录：

       本文将从以下几个方面进行分析：

       一，怎么用？

       查看官网文档可以看出，使用LeakCanary非常简单，只需添加相关依赖即可。debugImplementation只在debug模式的编译和最终的debug apk打包时有效。LeakCanary的初始化代码通过ContentProvider进行，会在AppWatcherInstaller类的oncreate方法中调用真正的初始化代码AppWatcher.manualInstall(application)。在AndroidManifest.xml中注册该provider，注册的ContentProvider会在application启动的时候自动回调oncreate方法。

       二，官方阐述

       安装LeakCanary后，它会通过4个步骤自动检测并报告内存泄漏：如果ObjectWatcher在等待5秒并运行垃圾收集后没有清除持有的弱引用，则被监视的对象被认为是保留的，并且可能会泄漏。LeakCanary会将其记录到Logcat中，并在泄漏列表展示中用Library Leak标签标记。LeakCanary附带一个已知泄漏的数据库，通过引用名称的模式匹配来识别泄漏，如Library Leaks。对于无法识别的泄漏，可以报告并自定义已知库泄漏的列表。

       三，监测activity，fragment，rootView和viewmodel

       初始化的代码关键在于AppWatcher作为Android平台使用ObjectWatcher封装的API中心，自动安装配置默认的监听。我们分析了四个默认监听的Watcher，包括ActivityWatcher，FragmentAndViewModelWatcher，RootViewWatcher和ServiceWatcher，分别用于监测activity，fragment，rootView和service的内存泄漏。

       四，ObjectWatcher保留对象检查分析

       LeakCanary通过ObjectWatcher监控内存泄漏，我们深入分析了其检查过程，包括创建弱引用，检查对应key对象的保留，以及内存快照转储和内存分析。

       五，总结

       本文全面分析了LeakCanary的实现原理，从安装、使用到内存泄漏的检测和分析，详细介绍了各个组件的作用和工作流程。通过深入理解LeakCanary，开发者可以更有效地定位和解决内存泄漏问题，优化应用性能。阅读源码不仅能深入了解LeakCanary的工作机制，还能学习到内存泄漏检测的通用方法和技巧。

+ 张图剖析内存分配之 malloc 详解

       内存分配之 malloc 详解

       malloc函数的复杂性使得直接分析其源码较为困难，但我们可以关注其操作过程。首先，理解malloc分配的内存结构十分重要。当我们使用malloc时，分配的内存不仅包括用户请求的大小，还会附带首部和尾部，用于管理。

       内存分配示例中，用户申请0x字节，实际分配的fill区域包含了系统预置的cookie和填补区。fill区域的上边和下边有gap，用于区分可使用和不可使用内存，并在归还时检测是否越界。debug header由上gap中的7个连续区域组成。

       进入程序前，系统会创建一个管理内存的堆空间，通过__cdecl_heap_init函数，构建一个个HEADER节点的链表，每个节点管理1MB内存。每个节点包含pHeapData指针，代表虚拟地址，尚未分配，将1MB分为个KB段。

       继续深入，pRegion指向的tagRegion结构中，每个内存段（group）有8个4KB内存页，链表中挂载着可用内存。分配时，会从挂载内存的链表中查找，若无则扩展到其他链表。归还时，通过比较地址范围判断归属group，并通过合并空闲内存块和更新分配次数来操作。

       当一个group全回收后，并非立刻归还给系统，而是等待其他group回收后再合并释放。这样可以避免频繁地与操作系统交互，提高效率。

linux内核源码：内存管理——内存分配和释放关键函数分析&ZGC垃圾回收

       本文深入剖析了Linux内核源码中的内存管理机制，重点关注内存分配与释放的关键函数，通过分析4.9版本的源码，详细介绍了slab算法及其核心代码实现。在内存管理中，slab算法通过kmem_cache结构体进行管理，利用数组的形式统一处理所有的kmem_cache实例，通过size_index数组实现对象大小与kmem_cache结构体之间的映射，从而实现高效内存分配。其中，关键的计算方法是通过查找输入参数的最高有效位序号，这与常规的0起始序号不同，从1开始计数。

       在找到合适的kmem_cache实例后，下一步是通过数组缓存（array_cache）获取或填充slab对象。若缓存中有可用对象，则直接从缓存分配；若缓存已空，会调用cache_alloc_refill函数从三个slabs（free/partial/full）中查找并填充可用对象至缓存。在对象分配过程中，array_cache结构体发挥了关键作用，它不仅简化了内存管理，还优化了内存使用效率。

       对象释放流程与分配流程类似，涉及数组缓存的管理和slab对象的回收。在cache_alloc_refill函数中，关键操作是检查slab_partial和slab_free队列，寻找空闲的对象以供释放。整个过程确保了内存资源的高效利用，避免了资源浪费。

       总结内存操作函数概览，栈与堆的区别是显而易见的。栈主要存储函数调用参数、局部变量等，而堆用于存放new出来的对象实例、全局变量、静态变量等。由于堆的动态分配特性，它无法像栈一样精准预测内存使用情况，导致内存碎片问题。为了应对这一挑战，Linux内核引入了buddy和slab等内存管理算法，以提高内存分配效率和减少碎片。

       然而，即便使用了高效的内存管理算法，内存碎片问题仍难以彻底解决。在C/C++中，没有像Java那样的自动垃圾回收机制，导致程序员需要手动管理内存分配与释放。如果忘记释放内存，将导致资源泄漏，影响系统性能。为此，业界开发了如ZGC和Shenandoah等垃圾回收算法，以提高内存管理效率和减少内存碎片。

       ZGC算法通过分页策略对内存进行管理，并利用“初始标记”阶段识别GC根节点（如线程栈变量、静态变量等），并查找这些节点引用的直接对象。此阶段采用“stop the world”（STW）策略暂停所有线程，确保标记过程的准确性。接着，通过“并发标记”阶段识别间接引用的对象，并利用多个GC线程与业务线程协作提高效率。在这一过程中，ZGC采用“三色标记”法和“remember set”机制来避免误回收正常引用的对象，确保内存管理的精准性。

       接下来，ZGC通过“复制算法”实现内存回收，将正常引用的对象复制到新页面，将旧页面的数据擦除，从而实现内存的高效管理。此外，通过“初始转移”和“并发转移”阶段进一步优化内存管理过程。最后，在“对象重定位”阶段，完成引用关系的更新，确保内存管理过程的完整性和一致性。

       通过实测，ZGC算法在各个阶段展现出高效的内存管理能力，尤其是标记阶段的效率，使得系统能够在保证性能的同时，有效地管理内存资源。总之，内存管理是系统性能的关键因素，Linux内核通过先进的算法和策略，实现了高效、灵活的内存管理，为现代操作系统提供稳定、可靠的服务。

UE4源码剖析：MallocBinned（上）

       近期着手UE4项目开发，对UnrealEngine已久仰慕，终于得此机会深入探索。鉴于项目内存性能问题，决定从内存分配器着手，深入研读UE4源码。虽个人水平有限，尚不能全面理解，但愿借此机会揭开源码神秘面纱，让新手朋友们不再感到陌生。

       UE4内存分配器位于硬件抽象层HAL（Hardware Abstraction Layer）中。具体装箱内存分配器代码位于VS项目目录：UE4/Source/Runtime/Core/Private/HAL/MallocBinned。

       分析从ApplePlatformMemory::BaseAllocator开始，可发现Mac平台的默认分配器为MallocBinned，iOS的默认分配器为MallocAnsi。以下将重点分析MallocBinned。

       一、确定对齐方式

       FScopeLock用于局部线程锁，确保线程同步。关于Alignment的确定，通常使用默认值。默认值取决于内存对齐方式，此处默认对齐为8字节。

       二、确定有足够空间来内存对齐

       代码中，SpareBytesCount用于确认空间足够。若分配内存小于8字节，则按Alignment大小匹配箱体；若大于8字节，则按Size + Alignment - sizeof(FFreeMem)匹配箱体。

       三、确定箱体大小

       根据Size的大小，有三种不同的处理方式。k以下的内存分配采用装箱分配，PoolTable中包含个不同大小的池子。

       四、初始化内存池

       分析内存池初始化过程，主要工作包括：确定内存大小，分配内存块，设置内存池基本信息。

       五、内存装箱

       AllocateBlockFromPool从内存池中分配一个Block，实现内存装箱过程。