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来源：adb开源码下载时间：2024-11-24 18:26:36

1.webpack5loader和plugin原理解析
2.python进程数多少合适
3.å¦ä¹ ç¼ç¨å¥½ä¸å¥½ï¼
4.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

systemcall源码分析

webpack5loader和plugin原理解析

大家好，源码今天为大家解析下loader和plugin

一、分析区别

loader是源码文件加载器，能够加载资源文件，分析并对这些文件进行一些处理，源码诸如编译、分析单片机电子秤源码压缩等，源码最终一起打包到指定的分析文件中

plugin赋予了Webpack各种灵活的功能，例如打包优化、源码资源管理、分析环境变量注入等，源码目的分析是解决loader无法实现的其他事从整个运行时机上来看，如下图所示：

可以看到，源码两者在运行时机上的分析区别：

loader运行在打包文件之前plugins在整个编译周期都起作用在Webpack运行的生命周期中会广播出许多事件，Plugin可以监听这些事件，源码在合适的时机通过Webpack提供的API改变输出结果

对于loader，实质是一个转换器，将A文件进行编译形成B文件，操作的是文件，比如将A.scss或A.less转变为B.css，单纯的文件转换过程

下面我们来看看loader和plugin实现的原理

Loader原理loader概念

帮助webpack将不同类型的文件转换为webpack可识别的模块。

loader执行顺序

分类

pre：前置loader

normal：普通loader

inline：内联loader

post：后置loader

执行顺序

4类loader的执行优级为：pre>normal>inline>post。

相同优先级的loader执行顺序为：从右到左，从下到上。

例如：

//此时loader执行顺序：loader3-loader2-loader1module:{ rules:[{ test:/\.js$/,loader:"loader1",},{ test:/\.js$/,loader:"loader2",},{ test:/\.js$/,loader:"loader3",},],},//此时loader执行顺序：loader1-loader2-loader3module:{ rules:[{ enforce:"pre",test:/\.js$/,loader:"loader1",},{ //没有enforce就是normaltest:/\.js$/,loader:"loader2",},{ enforce:"post",test:/\.js$/,loader:"loader3",},],},

使用loader的方式

配置方式：在webpack.config.js文件中指定loader。（pre、normal、postloader）

内联方式：在每个import语句中显式指定loader。（inlineloader）

开发一个loader1.最简单的loader//loaders/loader1.jsmodule.exports=functionloader1(content){ console.log("hellofirstloader");returncontent;};

它接受要处理的源码作为参数，输出转换后的js代码。

2.loader接受的参数

content源文件的内容

mapSourceMap数据

meta数据，可以是任何内容

loader分类1.同步loadermodule.exports=function(content,map,meta){ returncontent;};

this.callback方法则更灵活，因为它允许传递多个参数，而不仅仅是content。

module.exports=function(content,map,meta){ //传递map，让source-map不中断//传递meta，让下一个loader接收到其他参数this.callback(null,content,map,meta);return;//当调用callback()函数时，总是返回undefined};2.异步loadermodule.exports=function(content,map,meta){ constcallback=this.async();//进行异步操作setTimeout(()=>{ callback(null,result,map,meta);},);};

由于同步计算过于耗时，在Node.js这样的单线程环境下进行此操作并不是好的方案，我们建议尽可能地使你的loader异步化。但如果计算量很小，同步loader也是可以的。

3.RawLoader

默认情况下，资源文件会被转化为UTF-8字符串，然后传给loader。通过设置raw为true，loader可以接收原始的Buffer。

module.exports=function(content){ //content是一个Buffer数据returncontent;};module.exports.raw=true;//开启RawLoader4.PitchingLoadermodule.exports=function(content){ returncontent;};module.exports.pitch=function(remainingRequest,precedingRequest,data){ console.log("dosomethings");};

webpack会先从左到右执行loader链中的每个loader上的pitch方法（如果有），然后再从右到左执行loader链中的查看httpservlet源码每个loader上的普通loader方法。

在这个过程中如果任何pitch有返回值，则loader链被阻断。webpack会跳过后面所有的的pitch和loader，直接进入上一个loader。

loaderAPI方法名含义用法this.async异步回调loader。返回this.callbackconstcallback=this.async()this.callback可以同步或者异步调用的并返回多个结果的函数this.callback(err,content,sourceMap?,meta?)this.getOptions(schema)获取loader的optionsthis.getOptions(schema)this.emitFile产生一个文件this.emitFile(name,content,sourceMap)this.utils.contextify返回一个相对路径this.utils.contextify(context,request)this.utils.absolutify返回一个绝对路径this.utils.absolutify(context,request)

更多文档，请查阅webpack官方loaderapi文档

手写clean-log-loader

作用：用来清理js代码中的console.log

//loaders/clean-log-loader.jsmodule.exports=functioncleanLogLoader(content){ //将console.log替换为空returncontent.replace(/console\.log$.*$;?/g,"");};手写banner-loader

作用：给js代码添加文本注释

loaders/banner-loader/index.js

constschema=require("./schema.json");module.exports=function(content){ //获取loader的options，同时对options内容进行校验//schema是options的校验规则（符合JSONschema规则）constoptions=this.getOptions(schema);constprefix=`/**Author:${ options.author}*/`;return`${ prefix}\n${ content}`;};

loaders/banner-loader/schema.json

作用：编译js代码，将ES6+语法编译成ES5-语法。

下载依赖

loaders/babel-loader/index.js

loaders/banner-loader/schema.json

作用：将文件原封不动输出出去

下载包

loaders/file-loader.js

loader配置

作用：动态创建style标签，插入js中的样式代码，使样式生效。

loaders/style-loader.js

//此时loader执行顺序：loader1-loader2-loader3module:{ rules:[{ enforce:"pre",test:/\.js$/,loader:"loader1",},{ //没有enforce就是normaltest:/\.js$/,loader:"loader2",},{ enforce:"post",test:/\.js$/,loader:"loader3",},],},7Plugin原理Plugin的作用

通过插件我们可以扩展webpack，加入自定义的构建行为，使webpack可以执行更广泛的任务，拥有更强的构建能力。

Plugin工作原理

webpack就像一条生产线，要经过一系列处理流程后才能将源文件转换成输出结果。这条生产线上的每个处理流程的职责都是单一的，多个流程之间有存在依赖关系，只有完成当前处理后才能交给下一个流程去处理。插件就像是一个插入到生产线中的一个功能，在特定的时机对生产线上的资源做处理。webpack通过Tapable来组织这条复杂的生产线。webpack在运行过程中会广播事件，插件只需要监听它所关心的事件，就能加入到这条生产线中，去改变生产线的运作。webpack的事件流机制保证了插件的有序性，使得整个系统扩展性很好。——「深入浅出Webpack」

站在代码逻辑的角度就是：webpack在编译代码过程中，会触发一系列Tapable钩子事件，插件所做的，就是找到相应的钩子，往上面挂上自己的任务，也就是注册事件，这样，当webpack构建的时候，插件注册的事件就会随着钩子的触发而执行了。

Webpack内部的钩子什么是钩子

钩子的本质就是：事件。为了方便我们直接介入和控制编译过程，webpack把编译过程中触发的各类关键事件封装成事件接口暴露了出来。这些接口被很形象地称做：hooks（钩子）。开发插件，离不开这些钩子。

Tapable

Tapable为webpack提供了统一的插件接口（钩子）类型定义，它是webpack的核心功能库。webpack中目前有十种hooks，墨刀源码在Tapable源码中可以看到，他们是：

Tapable还统一暴露了三个方法给插件，用于注入不同类型的自定义构建行为：

tap：可以注册同步钩子和异步钩子。

tapAsync：回调方式注册异步钩子。

tapPromise：Promise方式注册异步钩子。

Plugin构建对象Compiler

compiler对象中保存着完整的Webpack环境配置，每次启动webpack构建时它都是一个独一无二，仅仅会创建一次的对象。

这个对象会在首次启动Webpack时创建，我们可以通过compiler对象上访问到Webapck的主环境配置，比如loader、plugin等等配置信息。

它有以下主要属性：

compiler.options可以访问本次启动webpack时候所有的配置文件，包括但不限于loaders、entry、output、plugin等等完整配置信息。

compiler.inputFileSystem和compiler.outputFileSystem可以进行文件操作，相当于Nodejs中fs。

compiler.hooks可以注册tapable的不同种类Hook，从而可以在compiler生命周期中植入不同的逻辑。

compilerhooks文档

Compilation

compilation对象代表一次资源的构建，compilation实例能够访问所有的模块和它们的依赖。

一个compilation对象会对构建依赖图中所有模块，进行编译。在编译阶段，模块会被加载(load)、封存(seal)、优化(optimize)、分块(chunk)、哈希(hash)和重新创建(restore)。

它有以下主要属性：

compilation.modules可以访问所有模块，打包的每一个文件都是一个模块。

compilation.chunkschunk即是多个modules组成而来的一个代码块。入口文件引入的资源组成一个chunk，通过代码分割的模块又是另外的chunk。

compilation.assets可以访问本次打包生成所有文件的结果。

compilation.hooks可以注册tapable的不同种类Hook，用于在compilation编译模块阶段进行逻辑添加以及修改。

compilationhooks文档

生命周期简图开发一个插件最简单的插件

plugins/test-plugin.js

通过调试查看compiler和compilation对象数据情况。

package.json配置指令

//loaders/loader1.jsmodule.exports=functionloader1(content){ console.log("hellofirstloader");returncontent;};1

运行指令

//loaders/loader1.jsmodule.exports=functionloader1(content){ console.log("hellofirstloader");returncontent;};2

此时控制台输出以下内容：

PSC:\Users\\Desktop\source>//loaders/loader1.jsmodule.exports=functionloader1(content){ console.log("hellofirstloader");returncontent;};2>source@1.0.0debug>node--inspect-brk./node_modules/webpack-cli/bin/cli.jsDebuggerlisteningonws://.0.0.1:/ea-7b--a7-fccForhelp,see:/post/

开发思路:

我们需要借助html-webpack-plugin来实现

在html-webpack-plugin输出index.html前将内联runtime注入进去

删除多余的runtime文件

如何操作html-webpack-plugin？官方文档

实现：

//loaders/loader1.jsmodule.exports=functionloader1(content){ console.log("hellofirstloader");returncontent;};7

python进程数多少合适

导读：很多朋友问到关于python进程数多少合适的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

pythonmultiprocessing最大多少进程

最大进程只受操作系统资源限制.

不是进程越多越好,程序的速度就越快.

一般有几个CPU核心,就开多少进程,或者核心数的N倍.

python多进程

基于官方文档：

日乐购，刚才看到的一个博客，写的nio源码解读都不太对，还是基于官方的比较稳妥

我就是喜欢抄官方的，哈哈

通常我们使用Process实例化一个进程，并调用他的start()方法启动它。

这种方法和Thread是一样的。

上图中，我写了p.join()所以主进程是等待子进程执行完后，才执行print("运行结束")

否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：

主进加个sleep

所以不加join(),其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了

上面我们用了os.getpid()和os.getppid()获取当前进程，和父进程的id

下面就讲一下，这两个函数的用法：

os.getpid()

返回当前进程的id

os.getppid()

返回父进程的id。父进程退出后，unix返回初始化进程（1）中的一个

windows返回相同的id(可能被其他进程使用了)

这也就解释了，为啥我上面的程序运行多次，第一次打印的parentid都是了。

而子进程的父级processid是调用他的那个进程的id：

视频笔记：

多进程：使用大致方法：

参考：进程通信（pipe和queue）

pool.map（函数可以有return也可以共享内存或queue）结果直接是个列表

poll.apply_async()（同map,只不过是一个进程，返回结果用xx.get()获得）

报错：

参考：

把pool=Pool()放到ifname=="main":下面初始化搞定。

结果：

这个肯定有解释的

测试多进程计算效果：

进程池运行：

结果：

普通计算：

我们同样传入三个参数测试：

其实对比下来开始快了一半的；

我们把循环里的数字去掉一个0；

单进程：

多进程：

两次测试单进程/进程池分别为0.和0.几乎成正比的。

问题二：

视图：

post视图里面

Music类：

直接报错：

写在类里面也在函数里用self.pool调用也不行，也是相同的错误。

最后把pool=Pool直接写在search函数里面，奇迹出现了：

前台也能显示搜索的音乐结果了

总结一点，进程这个东西，最好写在直接运行的函数里面，而不是一个函数跳来跳去。因为最后可能是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。

还有一点，多进程运行的函数对象，不能是lambda函数。也许lambda虚拟，在内存

使用pool.map子进程函数报错，导致整个pool挂了:

参考：

主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。

关于map传多个函数参数

我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：

报错：

参考：

普通的process当让可以穿多个参数，map却不知道咋传的。

apply_async和map一样，不知道咋传的。

最简单的poi源码解析方法：

使用starmap而不是map

结果：

子进程结束

成功拿到结果了

关于map和starmap不同的地方看源码：

关于apply_async(),我没找到多参数的方法，大不了用一个迭代的starmap实现。哈哈

关于上面源码里面有itertools.starmap

itertools用法参考：

有个问题，多进程最好不要使用全部的cpu,因为这样可能影响其他任务，所以在进程池添加process参数指定，cpu个数：

上面就是预留了一个cpu干其他事的

后面直接使用Queue遇到这个问题：

解决：

Manager().Queue()代替Queue()

因为queue.get()是堵塞型的，所以可以提前判断是不是空的，以免堵塞进程。比如下面这样：

使用queue.empty()空为True

python并发编程-进程池

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：

例如当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个。。。手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

我们就可以通过维护一个进程池来控制进程数目，比如httpd的进程模式，规定最小进程数和最大进程数..

ps：对于远程过程调用的高级应用程序而言，应该使用进程池，Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程

参数介绍：

方法介绍：

主要方法：

其他方法（了解部分）

应用：

发现：并发开启多个客户端，服务端同一时间只有3个不同的pid，干掉一个客户端，另外一个客户端才会进来，被3个进程之一处理

回调函数：

需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数

我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。

如果在主进程中等待进程池中所有任务都执行完毕后，再统一处理结果，则无需回调函数

python单个进程最大连接数

python单个进程最大连接数默认为为。socket连接数的理论值应该和一个进程所能打开的最大文件描述符数相等。

python多进程为什么一定要

前面讲了为什么Python里推荐用多进程而不是多线程，但是多进程也有其自己的限制：相比线程更加笨重、切换耗时更长，并且在python的多进程下，进程数量不推荐超过CPU核心数（一个进程只有一个GIL，所以一个进程只能跑满一个CPU），因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能，但是进程多了就会出现频繁的进程切换，反而得不偿失。

不过特殊情况（特指IO密集型任务）下，多线程是比多进程好用的。

举个例子：给你W条url，需要你把每个url对应的页面抓取保存起来，这种时候，单单使用多进程，效果肯定是很差的。为什么呢看

例如每次请求的等待时间是2秒，那么如下（忽略cpu计算时间）：

1、单进程+单线程：需要2秒*W=W秒==.个小时==.3天，这个速度明显是不能接受的2、单进程+多线程：例如我们在这个进程中开了个多线程，比1中能够提升倍速度，也就是大约4.天能够完成W条抓取，请注意，这里的实际执行是：线程1遇见了阻塞，CPU切换到线程2去执行，遇见阻塞又切换到线程3等等，个线程都阻塞后，这个进程就阻塞了，而直到某个线程阻塞完成后，这个进程才能继续执行，所以速度上提升大约能到倍（这里忽略了线程切换带来的开销，实际上的提升应该是不能达到倍的），但是需要考虑的是线程的切换也是有开销的，所以不能无限的启动多线程（开W个线程肯定是不靠谱的）3、多进程+多线程：这里就厉害了，一般来说也有很多人用这个方法，多进程下，每个进程都能占一个cpu，而多线程从一定程度上绕过了阻塞的等待，所以比单进程下的多线程又更好使了，例如我们开个进程，每个进程里开W个线程，执行的速度理论上是比单进程开W个线程快倍以上的（为什么是倍以上而不是倍，主要是cpu切换W个线程的消耗肯定比切换W个进程大得多，考虑到这部分开销，所以是倍以上）。

还有更好的方法吗看答案是肯定的，它就是：

4、协程，使用它之前我们先讲讲what/why/how（它是什么/为什么用它/怎么使用它）what：

协程是一种用户级的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：

协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。

在并发编程中，协程与线程类似，每个协程表示一个执行单元，有自己的本地数据，与其它协程共享全局数据和其它资源。

why：

目前主流语言基本上都选择了多线程作为并发设施，与线程相关的概念是抢占式多任务（Preemptivemultitasking），而与协程相关的是协作式多任务。

不管是进程还是线程，每次阻塞、切换都需要陷入系统调用(systemcall)，先让CPU跑操作系统的调度程序，然后再由调度程序决定该跑哪一个进程(线程)。

而且由于抢占式调度执行顺序无法确定的特点，使用线程时需要非常小心地处理同步问题，而协程完全不存在这个问题（事件驱动和异步程序也有同样的优点）。

因为协程是用户自己来编写调度逻辑的，对CPU来说，协程其实是单线程，所以CPU不用去考虑怎么调度、切换上下文，这就省去了CPU的切换开销，所以协程在一定程度上又好于多线程。

how:

python里面怎么使用协程看答案是使用gevent，使用方法：看这里使用协程，可以不受线程开销的限制，我尝试过一次把W条url放在单进程的协程里执行，完全没问题。

所以最推荐的方法，是多进程+协程（可以看作是每个进程里都是单线程，而这个单线程是协程化的）多进程+协程下，避开了CPU切换的开销，又能把多个CPU充分利用起来，这种方式对于数据量较大的爬虫还有文件读写之类的效率提升是巨大的。

小例子：

#-*-coding=utf-8-*-

importrequests

frommultiprocessingimportProcess

importgevent

fromgeventimportmonkey;monkey.patch_all()importsys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')

deffetch(url):

try:

s=requests.Session()

r=s.get(url,timeout=1)#在这里抓取页面

exceptException,e:

printe

return''

defprocess_start(tasks):

gevent.joinall(tasks)#使用协程来执行

deftask_start(filepath,flag=):#每W条url启动一个进程withopen(filepath,'r')asreader:#从给定的文件中读取urlurl=reader.readline().strip()

task_list=[]#这个list用于存放协程任务

i=0#计数器，记录添加了多少个url到协程队列whileurl!='':

i+=1

task_list.append(gevent.spawn(fetch,url,queue))#每次读取出url，将任务添加到协程队列ifi==flag:#一定数量的url就启动一个进程并执行p=Process(target=process_start,args=(task_list,))p.start()

task_list=[]#重置协程队列

i=0#重置计数器

url=reader.readline().strip()

iftask_listnot[]:#若退出循环后任务队列里还有url剩余p=Process(target=process_start,args=(task_list,))#把剩余的url全都放到最后这个进程来执行p.start()

if__name__=='__main__':

task_start('./testData.txt')#读取指定文件细心的同学会发现：上面的例子中隐藏了一个问题：进程的数量会随着url数量的增加而不断增加，我们在这里不使用进程池multiprocessing.Pool来控制进程数量的原因是multiprocessing.Pool和gevent有冲突不能同时使用，但是有兴趣的同学可以研究一下gevent.pool这个协程池。

另外还有一个问题：每个进程处理的url是累积的而不是独立的，例如第一个进程会处理W个，第二个进程会变成W个，以此类推。最后定位到问题是gevent.joinall()导致的问题，有兴趣的同学可以研究一下为什么会这样。不过这个问题的处理方案是：主进程只负责读取url然后写入到list中，在创建子进程的时候直接把list传给子进程，由子进程自己去构建协程。这样就不会出现累加的问题

python进程池最大数量

初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务。

结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python进程数多少合适的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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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。

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