Linux内核分析(五)之有始有终

本文通过跟踪分析系统调用号39(创建文件夹)的内核函数,详细介绍了使用gdb进行调试的方法,并展示了如何利用嵌入式汇编实现相同功能。

一、命运枷锁
每一个系统调用都有他们无法摆脱的命运—开始(entry)和结束(iret),无论在中间的过程是如何。他们的“始”与“终”都别无二致。
二、实验与分析
实验目的:使用gdb跟踪分析一个系统调用内核函数 (系统调用号39,创建文件夹)
实验步骤:
在test.c中加入如下代码

int MkDir(){
    int flag=mkdir("/home/shiyanlou/Code/mydir");    
    printf("%d\n",flag);
    if(flag == 0){
        printf("success\n");
    }else{
        printf("failed\n");
    }
    return 0;
}

使用嵌入式汇编

int MkDir_asm(){
    char *path ="/home/shiyanlou/Code/mydir_asm";  
    int flag = -1;
    asm volatile(
        "mov %1,%%ebx\n\t"      
        "mov $39,%%eax\n\t"   
        "int $0x80\n\t"         
        "mov %%eax,%0\n\t"      
        :"=m"(flag)
        :"d" (path)
    );
    printf("%d\n",flag);
    if(flag == 0){
        printf("success\n");
    }else{
        printf("failed\n");
    }
    return 0;
}

以及以下两行代码

 MenuConfig("newDir","create a new Dir",MkDir);
 MenuConfig("newDir_asm","create a new Dir by asm",MkDir_asm);
make rootfs

使用gdb调试运行

qemu -kernel linux-3.18.6/arch/x86/boot/bzImage -initrd rootfs.img -s –S

(gdb)file linux-3.18.6/vmlinux #加载符号表
(gdb)target remote:1234 #建立gdb和gdbserver之间的连接
(gdb)b sys_mkdir #在sys_mkdir建立断点
(gdb)c

这里写图片描述
这里写图片描述
之后无法使用gdb跟踪代码
这里写图片描述
三、总结

ENTRY(system_call)          #系统调用入口(用户态->内核态)
        RING0_INT_FRAME                
        ASM_CLAC
        pushl_cfi %eax                 
        SAVE_ALL            #保存现场
        GET_THREAD_INFO(%ebp)
         testl $_TIF_WORK_SYSCALL_ENTRY,TI_flags(%ebp)
         jnz syscall_trace_entry
         cmpl $(NR_syscalls), %eax
         jae syscall_badsys
 syscall_call:             #发生系统调用
         call *sys_call_table(,%eax,4)   #查询相应的系统调用号
 syscall_after_call:
         movl %eax,PT_EAX(%esp)          # 保存返回值
 syscall_exit:
         LOCKDEP_SYS_EXIT
         DISABLE_INTERRUPTS(CLBR_ANY)  
         TRACE_IRQS_OFF
         movl TI_flags(%ebp), %ecx
         testl $_TIF_ALLWORK_MASK, %ecx  
         jne syscall_exit_work 

 restore_all:                #恢复现场
         TRACE_IRQS_IRET
 restore_all_notrace:
 restore_nocheck:
         RESTORE_REGS 4                
irq_return:             #返回
         INTERRUPT_RETURN

流程图

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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