技术

如何使用RedisTemplate访问Redis数据结构 MySQL重要知识点 OAuth2认证授授权流程 分布式锁 服务调用 MQ的介绍 SpringCloud 使用链 Eureka 的点对点通信 介绍Eureka RabbitMQ与其它MQ的对比 Springboot 启动过程分析 Springboot 入门 Linux内存管理 自定义CNI IPAM 扩展Kubernetes 副本一致性 spring redis 源码分析 kafka实践 spring kafka 源码分析 Linux进程调度 让kafka支持优先级队列 Codis源码分析 Redis源码分析 C语言学习 《趣谈Linux操作系统》笔记 Kubernetes安全机制 jvm crash分析 Prometheus 学习 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 容器日志采集 容器狂占cpu怎么办? 容器狂打日志怎么办? Kubernetes资源调度-scheduler 时序性数据库介绍及对比 influxdb入门 maven的基本概念 《Apache Kafka源码分析》——server Kubernetes objects之编排对象 源码分析体会 自动化mock AIOps说的啥 从DevOps中挖掘docker的价值 《数据结构与算法之美》——算法新解 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes整体结构 ansible学习 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 jib源码分析之Step实现 kubernetes实践 线程排队 jib源码分析之细节 从一个签名框架看待机制和策略 跨主机容器通信 jib源码分析及应用 docker环境下的持续构建 docker环境下的持续发布 一个容器多个进程 kubernetes yaml配置 marathon-client 源码分析 《持续交付36讲》笔记 程序猿应该知道的 mybatis学习 无锁数据结构和算法 《Container-Networking-Docker-Kubernetes》笔记 活用linux 命令 为什么很多业务程序猿觉得数据结构和算法没用? 串一串一致性协议 当我在说PaaS时,我在说什么 《数据结构与算法之美》——数据结构笔记 swagger PouchContainer技术分享体会 harbor学习 用groovy 来动态化你的代码 《深入剖析kubernetes》笔记 精简代码的利器——lombok 学习 java 语言的动态性 rxjava3——背压 rxjava2——线程切换 spring cloud 初识 JVM4——《深入拆解java 虚拟机》笔记 《how tomcat works》笔记 commons-pipeline 源码分析 hystrix 学习 rxjava1——概念 Redis 学习 TIDB 学习 分布式计算系统的那些套路 Storm 学习 AQS3——论文学习 Unsafe Spark Stream 学习 linux 文件系统 mysql 批量操作优化 《自己动手写docker》笔记 java8 实践 中本聪比特币白皮书 细读 区块链泛谈 比特币 大杂烩 总纲——如何学习分布式系统 forkjoin 泛谈 hbase 泛谈 看不见摸不着的cdn是啥 《jdk8 in action》笔记 程序猿视角看网络 calico 问题排查 bgp初识 mesos 的一些tips mesos 集成 calico calico AQS2——粗略的代码分析 我们能用反射做什么 web 跨域问题 《clean code》笔记 compensable-transaction 源码分析 硬件对软件设计的影响 elasticsearch 初步认识 mockito简介及源码分析 线上用docker要解决的问题 《Apache Kafka源码分析》——Producer与Consumer 停止容器 dns隐藏的一个坑 《mysql技术内幕》笔记2 《mysql技术内幕》笔记1 log4j学习 为什么netty比较难懂? 回溯法 apollo client源码分析及看待面向对象设计 java系并发模型的发展 从一个marathon的问题开始的 docker 环境(主要运行java项目)常见问题 Scala的一些梗 OpenTSDB 入门 spring事务小结 事务一致性 javascript应用在哪里 netty中的future和promise 《netty in action》读书笔记 netty对http2协议的解析 ssl证书是什么东西 一些tricky的code http那些事 苹果APNs推送框架pushy apple 推送那些事儿 编写java框架的几大利器 JVM3——java内存模型 java concurrent 工具类 java exception java io涉及到的一些linux知识 network channel network byte buffer 测试环境docker化实践 通用transport层框架pigeon netty(七)netty在框架中的使用套路 Nginx简单使用 《Linux内核设计的艺术》小结 从Go并发编程模型想到的 mesos深入 Macvlan Linux网络源代码学习2 《docker源码分析》小结 对web系统的一些理解 docker中涉及到的一些linux知识 hystrix学习 Linux网络源代码学习 Docker网络五,docker网络的回顾 zookeeper三重奏 数据库的一些知识 Spark 泛谈 commons-chain netty(六)netty回顾 Thrift基本原理与实践(三) Thrift基本原理与实践(二) Thrift基本原理与实践(一) Future 回调 Docker0.1.0源码分析 基于spring boot和Docker搭建微服务 通过Docker Plugin来扩展Docker Engine java gc Docker网络四,基于Centos搭建Docker跨主机网络 google guava的一些理解 Jedis源码分析 Redis概述 Docker回顾 深度学习是个什么鬼 Docker网络三,基于OVS实现Docker跨主机网络 Linux网络命令操作 JTA与TCC 换个角度看待设计模式 Scala初识 netty(四)netty对http协议的实现(废弃) netty(三)netty框架泛谈 向Hadoop学习NIO的使用 以新的角度看数据结构 AQS1——并发相关的硬件与内核支持 使用Ubuntu要做的一些环境准备 Docker网络二,libnetwork systemd 简介 那些有用的sql语句 异构数据库表在线同步 spring aop 实现原理简述——背景知识 quartz 源码分析 基于docker搭建测试环境(二) spring aop 实现原理简述 我们编程的那些潜意识 自己动手写spring(八) 支持AOP 自己动手写spring(七) 类结构设计调整 分析log日志 一次代码调试的过程 自己动手写spring(六) 支持FactoryBean 自己动手写spring(九) 总结 自己动手写spring(五) bean的生命周期管理 自己动手写spring(四) 整合xml与注解方式 自己动手写spring(三) 支持注解方式 自己动手写spring(二) 创建一个bean工厂 自己动手写spring(一) 使用digester varnish 简单使用 docker volume 关于docker image的那点事儿 基于docker搭建测试环境 分布式配置系统 JVM2——JVM和传统OS对比 git spring rmi和thrift maven/ant/gradle使用 再看tcp mesos简介 缓存系统——具体组件 缓存系统 java nio的多线程扩展 多线程设计模式/《Concurrency Models》笔记 回头看Spring IOC IntelliJ IDEA使用 Java泛型 vagrant 使用 Go 常用的一些库 Netty(一)初步了解 java mina Golang开发环境搭建(Windows下) java nio入门 ibatis自动生成类和文件 Python初学 Goroutine 调度模型猜想 一些编程相关的名词 虚拟网络 《程序员的自我修养》小结 VPN(Virtual Private Network) Hadoop安装与调试 Kubernetes持久化存储 Kubernetes 其它特性 访问Kubernetes上的服务 Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件 使用etcd + confd + nginx做动态负载均衡 nginx安装与简单使用 在CoreOS集群上搭建Kubernetes 如何通过fleet unit files 来构建灵活的服务 CoreOS 安装 定制自己的boot2docker.iso CoreOS 使用 Go初学 JVM1——jvm小结 硬币和扑克牌问题 LRU实现 virtualbox 使用 os->c->java 多线程 容器类概述 zabbix 使用 zabbix 安装 Linux中的一些点 关于集群监控 ThreadLocal小结 我对Hadoop的认识 haproxy安装 docker快速入门

标签


《程序员的自我修养》小结

2015年04月22日

前言

近日,有幸研读了俞甲子的《程序员的自我修养》,人家在读研的时候就出书了,真是让也是研究生的我自惭形秽。

本书主要讲述装载、链接和库,强烈推荐学校开设相关的过程,因为这样才能将大学所学的编程语言、操作系统和组成原理等课程联系起来。否则,从语言直接蹦到了操作系统和组成原理,相关知识联系不到一起,无法相互印证。

从源代码到内存的通路

可执行文件的组成

在链接前,需要将源文件编译(其实我觉得翻译更贴切)为目标文件,目标文件链接为可执行文件。与源代码文件和汇编代码文件等纯文本文件相比,可执行文件(动态链接与运行时加载)由多个段组成:

  • 文件头。文件基本信息
  • 段表。描述各段的基本信息,比如各段的位置。
  • 基本的代码段和数据段。
  • 链接相关的。一个可执行文件可能有多个目标文件组成,目标文件之间相互引用,便涉及到符号的解析和重定位。
  • 装载相关。比如.dynamic(描述依赖的共享对象)

可执行文件的加载

源代码编译而成的目标文件一般依赖系统的运行库及其它共享对象,将它们链接成可执行的程序并载入内存,有以下几种方式:

  • 将所有相关文件静态链接成一个完整的可执行文件,然后进入内存。
  • 将目标文件作为可执行文件,载入内存时由动态链接器加载其依赖的其它文件。
  • 将目标文件作为可执行文件,载入内存,由程序调用“依赖”函数 ==> 发现不在 ==> 执行代理代码(ld-linux.so) ==> 加载或找到已加载到内存的函数地址,继续执行。有点像 java中本来该编译在一起,但代码中使用Class.forName(“xxx”) 的感觉。

fork ==> 内核态 sys_execve ==> do_execve ==> load_elf_binary

文件的映射

程序不是一下子就全部装载到内存中的,而是在执行时访问数据发生“缺页”,再由操作系统将该页加载到内存中。中间有两个关键的映射关系:

  • 可执行文件各段与虚拟地址空间的映射。(由一个叫VMA的数据结构维护,进程的task_struct中有该结构的指针)
  • 虚拟地址空间与物理地址空间的映射。该映射关系由操作系统维护(比如页表)

进程虚拟地址空间的分布

进程的虚拟地址空间,主要包含用户地址空间和内核地址空间(即,进程其实没有利用虚拟地址空间中的所有地址)。用户地址空间包含堆、栈以及可执行文件的相关数据(由VMA结构负责维护)。

elf可执行文件中虽然有好多段,但以权限划分主要有三种(进程虚拟地址空间中,来自于可执行文件的也主要是这三种):

  • 以代码段为代表的可读可执行段
  • 以数据段和bss段为代表的可读可写段
  • 以只读段为代表的只读段

加载时,同一类型的文件将被放在一个VMA(Virtual Memory Area).

至此,源代码,目标文件,链接成可执行文件,(部分)加载到内存就算是通了。

2018.10.17补充:从另一个角度来划分内存区域

  • 代码区
  • 数据区

    • 静态数据区
    • 动态数据区,必须要解决分配与回收的问题

      • 堆区
      • 栈区

运行库

操作系统通过系统调用提供自己的服务,但是因为种种原因,程序无法直接使用调用(具体原因?)程序与系统调用之间隔着一层运行库(比如glibc等)。

linux内核的功能,glibc大都进行了封装,但也会因为封装的不太好,或没有提供封装,出现了许多库,不然libcontainer、libvirt

问题

为什么会有数据段

我们知道冯诺依曼体系将指令和数据存在一起,那为什么非得有数据段呢(或者说代码段和数据段分开呢)?

汇编指令,调用数据就那么几种方式:立即数,寄存器,和直接寻址,间址寻址。

除了立即数,就必须是数据存在在一个地方,由指令根据地址去访问,这就是为什么要有数据段。可见,所谓指令和数据存在一起,直观上大部分更像是指令和地址存在一起。

同时,代码段和数据段分开还有一个额外的好处,比如根据一个可执行文件运行多个进程,内存中可以只存储一份代码段,每个进程只读写属于自己的数据段即可。

2019.4.23补充:《趣谈Linux操作系统》笔记 程序是代码写的,所以一定要有”代码段“。代码的执行过程 会产生临时数据,所以要有”数据段“

函数调用和栈

为什么需要栈?

(从书中推想)c程序中一般都包含函数的调用,函数调用涉及到参数及返回值的传递、函数执行完毕后返回等问题(即调用惯例)。因为这种操作形式较为固定,所以为其单独分配一段空间存储相关数据。并且因为空间的分配与回收非常符合栈的特性,所以为每个进程安排一个栈空间就确定下来

  1. 栈段: 用户感知不到, 由编译器(根据方法调用)自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等。
  2. 堆段: 一般是用户手动分配的,也就是通过malloc函数来手动分配内存的。

cpu 栈寄存器 + 出入栈指令 这类硬件支持,加上栈操作形式的相对固定,使得编译器层面便可以屏蔽这些细节。甚至反过来说,是硬件特性 + 编译器 造就了“方法/函数”这一抽象,而不是方法利用了栈的特性。jvm 虽说堆内存垃圾回收很高端,但这类复杂的事儿就只能语言的虚拟机层 解决了。

从这里也可以看到,一段代码到机器指令 中间经过很多转换

  1. 加减乘除类(也就是运算类)代码 的直接转换
  2. 方法调用 转换为 指令跳转,入栈,出栈。在汇编里没有方法一说。
  3. 变量声明转换为 内存分配

这些直接的、模式固定的,光靠编译器就行了。复杂点的,比如说自动内存回收、注解等,就得另整一个虚拟机层。cpu + 编译器 + 虚拟机合力,屏蔽细节,提供更符合人类直觉的语言抽象。

为什么是值传递?

函数调用时,会先将相关参数压入栈中,“被调用函数”在执行代码时,对参数的操作访问的就是属于该函数栈帧中的参数值(而不是“调用函数”栈帧中对应的参数值),函数执行完毕后,“被调用函数”栈帧被释放(或者说抛弃),其对参数的更改就会丢失。

其实任何参数传递都是值传递,当然,参数是指针类型时,我们对指针指向数据的更改可以保留下来,但对指针本身的更改是无效的。

函数局部变量为什么被限制声明周期?

函数局部变量保存在函数栈帧中,函数执行完毕后,栈帧被释放,局部变量当然就无效了。

为什么可以有构造函数和析构函数

可执行文件除了代码段(.text或.code)外,构造函数和析构函数代码一般存放在.init.finit段中。

运行库一般包含入口函数,这才是进程执行的入口(而不是main函数),它会在main执行前执行.init中的代码(还有其他很重要的工作),main执行完毕后执行.finit

这样,go语言里的defer关键字就很好解释了。