LDD3之scull--从open系统调用到模块的scull_open执行流程分析

本文详细解析了Linux系统中open系统调用的过程,从用户空间的调用开始,逐步深入到内核空间,最终到达特定文件系统的操作方法。通过一系列函数调用,如sys_open、do_sys_open等,展示了如何完成文件的打开操作。
本帖的主要内容提供一个从系统调用open到内核中该文件实际的open方法的调用流程分析,基本上列出来从open系统调用到scull_open过程中调用的函数。

在这个过程中很多调用以及函数实现的细节还并不是很清楚。希望在随后的研究过程中,以及和别人的交流中,把这个调用流程丰富起来。

int open(const char *pathname, int flags, mode_t mode); --系统调用
                            ||
                            \/
long sys_open(const char __user *filename, int flags, int mode) -- fs/open.c
/*对应内核中的open接口函数*/
                            ||
                            \/
long do_sys_open(int dfd, const char __user *filename, int flags, int mode) --fs/open.c
/*用户空间的filename被拷贝到内核空间,获取当前可用的文件描述符*/
                            ||
                            \/
static struct file *do_filp_open(int dfd, const char *filename, int flags, int mode) --fs/open.c
                            ||
                            \/
int open_namei(int dfd, const char *pathname, int flag,
  int mode, struct nameidata *nd)
/*获取该文件对应的nameidata结构.该函数执行完毕,接着调用下面函数。这两个函数是顺序被do_filp_open调用*/
                            ||
                            \/
struct file *nameidata_to_filp(struct nameidata *nd, int flags) --fs/open.c
/*将nameidata 结构转换为打开的struct file结构*/
                            ||
                            \/
static struct file *__dentry_open(struct dentry *dentry, struct vfsmount *mnt,
     int flags, struct file *f,
     int (*open)(struct inode *, struct file *)) --fs/open.c
                            ||
                            \/
open = f->f_op->open;
open(inode, f);    --fs/open.c
/*以上两行代码分别完成了open系统调用时执行实际文件对应内核的open方法,即scull_open*/


open->sys_oepn->do_sys_open 从open到sys_open是系统调用产生了中断,查找到了系统调用表,open函数对应的系统调用表里面的就是sys_open函数
 
( The fd is not get in file_operations open function, which just do some initialization. If you do not need initialization or do it somewhere else, we can omit it.)
 
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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