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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$(kallsyms.o)详解续篇 --- 内核符号表的生成和查找过程
4.v51.04 鸿蒙内核源码分析(ELF格式) | 应用程序入口并非main | 百篇博客分析OpenHarmony源码
5.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
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在Linux内核编译过程中，通常使用make命令来生成新的源码源码内核。拓展知识：
make命令是生成生成一个自动化构建工具，它可以根据Makefile文件中的内核内核规则和依赖关系来生成目标文件。在Linux内核编译中，源码源码Makefile文件包含了编译内核所需的生成生成十大股东源码规则和依赖关系。当您在终端中运行make命令时，内核内核它会根据Makefile文件中的源码源码规则来构建内核，并生成新的生成生成内核镜像文件。 要生成新的内核内核内核，您通常需要先准备好所需的源码源码工具和环境，并确保内核源代码的生成生成正确配置和下载。然后，内核内核在终端中进入内核源代码的源码源码根目录，并运行make命令。生成生成make命令会根据Makefile文件中的规则和依赖关系来构建内核，并生成新的内核镜像文件。 需要注意的是，在编译内核之前，您需要确保系统已经安装了必要的编译工具和依赖库。此外，您还需要根据实际情况配置内核源代码，例如选择正确的体系结构、配置内核参数等。这些步骤可能会因内核版本和配置的不同而有所差异。 总之，在Linux内核编译过程中，使用make命令生成新的内核是一种常见的做法。通过运行make命令并根据Makefile文件中的程序编译源码规则和依赖关系来构建内核，可以生成新的内核镜像文件。鸿蒙内核源码分析(编译过程篇) | 简单案例窥视编译全过程
一个 .c 源文件的编译过程，从源文件开始，经过预处理、编译、汇编、链接，最终生成可执行文件。
GCC 是 GNU 编译器套件，用于多种编程语言的编译。
以 main.c 为例，编译过程分为以下几个步骤：
1. 预处理：处理源代码中的预处理指令，生成 main.i 文件。此步骤主要处理 # 开始的指令。
2. 编译：将预处理后的文件进行词法、语法和语义分析，优化后生成汇编代码，即 main.s。
3. 汇编：将汇编代码转化为机器指令，生成机器码文件，main.o 为主要目标文件。
4. 链接：链接器 ld 将所有目标文件合并，解决符号和库依赖关系，生成可执行文件。
执行程序：运行可执行文件，执行程序。
在链接阶段，可能会发现 s_inter_init() 和 s_exter_no_init() 之间的mvc流程源码地址只相差两个字节，而 int 变量应为四个字节。这是由于 GCC 在链接过程中使用了重定位，将符号引用与实际的内存地址关联，从而优化内存使用和性能。这种重定位在编译和链接阶段进行，确保程序在不同环境中运行时的一致性。
linux内核$(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park视频源码符号列表，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，svn源码接口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。
