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2.鸿蒙内核源码分析(编译过程篇) | 简单案例窥视编译全过程
3.linux内核$(kallsyms.o)详解续篇 --- 内核符号表的生成和查找过程
4.v51.04 鸿蒙内核源码分析(ELF格式) | 应用程序入口并非main | 百篇博客分析OpenHarmony源码
5.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
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在Linux内核编译过程中，通常使用make命令来生成新的源码源码内核。拓展知识：
make命令是生成生成一个自动化构建工具，它可以根据Makefile文件中的内核内核规则和依赖关系来生成目标文件。在Linux内核编译中，源码源码Makefile文件包含了编译内核所需的生成生成云打印服务器源码错误规则和依赖关系。当您在终端中运行make命令时，内核内核它会根据Makefile文件中的源码源码规则来构建内核，并生成新的生成生成内核镜像文件。 要生成新的内核内核内核，您通常需要先准备好所需的源码源码工具和环境，并确保内核源代码的生成生成正确配置和下载。然后，内核内核在终端中进入内核源代码的源码源码根目录，并运行make命令。生成生成make命令会根据Makefile文件中的规则和依赖关系来构建内核，并生成新的内核镜像文件。 需要注意的是，在编译内核之前，您需要确保系统已经安装了必要的编译工具和依赖库。此外，您还需要根据实际情况配置内核源代码，例如选择正确的体系结构、配置内核参数等。这些步骤可能会因内核版本和配置的不同而有所差异。 总之，在Linux内核编译过程中，使用make命令生成新的内核是一种常见的做法。通过运行make命令并根据Makefile文件中的超级搜 源码规则和依赖关系来构建内核，可以生成新的内核镜像文件。鸿蒙内核源码分析(编译过程篇) | 简单案例窥视编译全过程
一个 .c 源文件的编译过程，从源文件开始，经过预处理、编译、汇编、链接，最终生成可执行文件。
GCC 是 GNU 编译器套件，用于多种编程语言的编译。
以 main.c 为例，编译过程分为以下几个步骤：
1. 预处理：处理源代码中的预处理指令，生成 main.i 文件。此步骤主要处理 # 开始的指令。
2. 编译：将预处理后的文件进行词法、语法和语义分析，优化后生成汇编代码，即 main.s。
3. 汇编：将汇编代码转化为机器指令，生成机器码文件，main.o 为主要目标文件。
4. 链接：链接器 ld 将所有目标文件合并，解决符号和库依赖关系，生成可执行文件。
执行程序：运行可执行文件，执行程序。
在链接阶段，可能会发现 s_inter_init() 和 s_exter_no_init() 之间的星际家园源码地址只相差两个字节，而 int 变量应为四个字节。这是由于 GCC 在链接过程中使用了重定位，将符号引用与实际的内存地址关联，从而优化内存使用和性能。这种重定位在编译和链接阶段进行，确保程序在不同环境中运行时的一致性。
linux内核$(kallsyms.o)详解续篇 --- 内核符号表的生成和查找过程
在内核中，维护着一张符号表，记录着内核中的所有符号，包括函数与全局变量的地址与名称。这张表嵌入在内核镜像中，供内核运行时随时查找符号名。通过调用__print_symbol，内核代码能打印出符号名。 接下来，我们将详细解析内核符号表的生成与查找过程。系统映像文件与/proc/kallsyms的区别与联系
系统映像文件(System.map)在编译内核时生成，记录了内核中的所有符号及其在内存中的虚拟地址。文件由scripts/mksysmap脚本生成，依赖于nm命令。系统映像文件的每条记录包括地址、符号类型与符号名。符号类型包括函数、全局变量等。 而/proc/kallsyms文件是在内核启动后自动生成，位于/proc目录下，其代码实现于kernel/kallsyms.c。区别在于它包含了内核模块的米袋交易源码符号列表，并且允许用户态访问，非内核常规操作。通常，我们只需关注_stext ~ _etext 和 _sinittext ~ _einittext之间的符号。内核符号表的生成与查找
内核在运行过程中可能需要查找地址对应的函数名，如Oops或调试信息输出。但内核并未依赖System.map或/proc/kallsyms文件，而是通过vmlinux中的符号表(.tmp_vmlinux2.o)实现快速查找。内核符号表结构
内嵌符号表通过scripts/kallsyms工具生成，源码位于kallsyms.c。该表包含6个全局变量：kallsyms_addresses、kallsyms_num_syms、kallsyms_names、kallsyms_token_table、kallsyms_token_index与kallsyms_markers。其中，kallsyms_addresses记录所有符号地址，kallsyms_num_syms统计符号数量，kallsyms_names存放符号名，kallsyms_token_table与kallsyms_token_index用于压缩存储高频率字符串。压缩算法与优化
内核使用压缩算法减少存储开销，将高频率字符串表示为token，并通过kallsyms_token_table与kallsyms_token_index实现压缩与解压。kallsyms_markers将符号每个分组，加速查找过程。查找过程实例与源码分析
举例说明查找地址0xc对应的符号名。首先在System.map中定位到该地址位于__create_page_tables与__enable_mmu之间。在.tmp_kallsyms2.S文件中，vip站源码利用二分查找定位符号地址，然后通过kallsyms_names与kallsyms_markers加速查找过程。最后解析压缩的符号名，得到结果为__enable_mmu。内核模块符号查找
内核模块在启动时动态加载，其符号表存储在struct module结构中，所有已加载模块的struct module结构构成全局链表。查找内核模块中的符号时，调用kallsyms_lookup()函数，模块符号查找由get_ksymbol()函数完成。v. 鸿蒙内核源码分析(ELF格式) | 应用程序入口并非main | 百篇博客分析OpenHarmony源码
鸿蒙内核源码分析(ELF格式篇) | 应用程序入口并非main
深入解析ELF格式与鸿蒙源码的关系，探寻应用程序入口的奥秘。本文将带你从一段简单的C代码开始，跟踪其编译成ELF格式后的神秘结构，揭秘ELF的组成与内部运作机制。
以E:\harmony\docker\case_code_目录下的main.c文件为例，通过编译生成ELF文件，运行后使用readelf -h命令查看应用程序头部信息。了解ELF文件的全貌，从ELF头信息、段信息、段区映射关系、区表等多方面深入探讨。
ELF格式文件由四大部分组成：头信息、段信息、段区映射关系和区表。头信息包含关键元数据，如文件类型、字节顺序、文件大小等；段信息描述了可执行代码和数据段的属性和位置；段区映射关系展示了段与区的关联；区表则存储了每个区的详细信息。
通过readelf -l命令，可以观察到段信息及其在程序中的作用，如初始化数组、动态链接、栈区等。在运行时，不同段以特定方式映射到内存中，实现代码的加载和执行。
在深入分析后，发现应用程序的真正入口并非通常理解的main函数，而是一个名为_start的特殊函数。这揭示了鸿蒙内核在启动时的执行流程，以及如何在ELF格式中组织和加载代码。
本文以ELF格式为切入点，带你全面理解鸿蒙内核源码的组织结构与运行机制。通过百万汉字注解，带你精读内核源码，深入挖掘其地基。在Gitee仓(gitee.com/weharmony/ker...)同步注解，共同探索鸿蒙研究站(weharmonyos)的奥秘。
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。
