GNU-ld链接脚本浅析

本文深入解析GNU-ld链接脚本的功能、概念、命令和应用,详细讲解链接脚本如何控制输入文件的section布局及输出文件的内存布局。
转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c93ec7f0100bls5.html

GNU-ld链接脚本浅析 本文乃转载, 我在其基础上做了少量修改. 原作者的E-mail是zhanglei@sict.ac.cn. 完成于2005.11.5-2005.11.8

0. Contents

1. 概论
2. 基本概念
3. 脚本格式
4. 简单例子
5. 简单脚本命令
6. 对符号的赋值
7. SECTIONS命令
8. MEMORY命令
9. PHDRS命令
10. VERSION命令
11. 脚本内的表达式
12. 暗含的连接脚本


1. 概论


每一个链接过程都由链接脚本(linker script, 一般以lds作为文件的后缀名)控制. 链接脚本主要用于规定如何把输入文件内的section放入输出文件内, 并控制输出文件内各部分在程序地址空间内的布局. 但你也可以用连接命令做一些其他事情.

连接器有个默认的内置连接脚本, 可用ld --verbose查看. 连接选项-r和-N可以影响默认的连接脚本(如何影响?).

-T选项用以指定自己的链接脚本, 它将代替默认的连接脚本。你也可以使用<暗含的连接脚本>以增加自定义的链接命令.

以下没有特殊说明,连接器指的是静态连接器.


2. 基本概念


链接器把一个或多个输入文件合成一个输出文件.

输入文件: 目标文件或链接脚本文件.
输出文件: 目标文件或可执行文件.

目标文件(包括可执行文件)具有固定的格式, 在UNIX或GNU/Linux平台下, 一般为ELF格式. 若想了解更多, 可参考 UNIX/Linux平台可执行文件格式分析

有时把输入文件内的section称为输入section(input section), 把输出文件内的section称为输出section(output sectin).

目 标文件的每个section至少包含两个信息: 名字和大小. 大部分section还包含与它相关联的一块数据, 称为section contents(section内容). 一个section可被标记为“loadable(可加载的)”或“allocatable(可分配的)”.

loadable section: 在输出文件运行时, 相应的section内容将被载入进程地址空间中.

allocatable section: 内容为空的section可被标记为“可分配的”. 在输出文件运行时, 在进程地址空间中空出大小同section指定大小的部分. 某些情况下, 这块内存必须被置零.

如果一个section不是“可加载的”或“可分配的”, 那么该section通常包含了调试信息. 可用objdump -h命令查看相关信息.

每 个“可加载的”或“可分配的”输出section通常包含两个地址: VMA(virtual memory address虚拟内存地址或程序地址空间地址)和LMA(load memory address加载内存地址或进程地址空间地址). 通常VMA和LMA是相同的.

在目标文件中, loadable或allocatable的输出section有两种地址: VMA(virtual Memory Address)和LMA(Load Memory Address). VMA是执行输出文件时section所在的地址, 而LMA是加载输出文件时section所在的地址. 一般而言, 某section的VMA == LMA. 但在嵌入式系统中, 经常存在加载地址和执行地址不同的情况: 比如将输出文件加载到开发板的flash中(由LMA指定), 而在运行时将位于flash中的输出文件复制到SDRAM中(由VMA指定).

可这样来理解VMA和LMA, 假设:
(1) .data section对应的VMA地址是0x08050000, 该section内包含了3个32位全局变量, i、j和k, 分别为1,2,3.
(2) .text section内包含由"printf( "j=%d ", j );"程序片段产生的代码.

连接时指定.data section的VMA为0x08050000, 产生的printf指令是将地址为0x08050004处的4字节内容作为一个整数打印出来。

如果.data section的LMA为0x08050000,显然结果是j=2
如果.data section的LMA为0x08050004,显然结果是j=1

还可这样理解LMA:
.text section内容的开始处包含如下两条指令(intel i386指令是10字节,每行对应5字节):

jmp 0x08048285
movl $0x1,�x

如 果.text section的LMA为0x08048280, 那么在进程地址空间内0x08048280处为“jmp 0x08048285”指令, 0x08048285处为movl $0x1,�x指令. 假设某指令跳转到地址0x08048280, 显然它的执行将导致�x寄存器被赋值为1.

如果.text section的LMA为0x08048285, 那么在进程地址空间内0x08048285处为“jmp 0x08048285”指令, 0x0804828a处为movl $0x1,�x指令. 假设某指令跳转到地址0x08048285, 显然它的执行又跳转到进程地址空间内0x08048285处, 造成死循环.

符号(symbol): 每个目标文件都有符号表(SYMBOL TABLE), 包含已定义的符号(对应全局变量和static变量和定义的函数的名字)和未定义符号(未定义的函数的名字和引用但没定义的符号)信息.

符号值: 每个符号对应一个地址, 即符号值(这与c程序内变量的值不一样, 某种情况下可以把它看成变量的地址). 可用nm命令查看它们. (nm的使用方法可参考本blog的 GNU binutils笔记)


3. 脚本格式

链接脚本由一系列命令组成, 每个命令由一个关键字(一般在其后紧跟相关参数)或一条对符号的赋值语句组成. 命令由分号‘;’分隔开.

文件名或格式名内如果包含分号';'或其他分隔符, 则要用引号‘"’将名字全称引用起来. 无法处理含引号的文件名.
之间的是注释。


4. 简单例子

在介绍链接描述文件的命令之前, 先看看下述的简单例子:

以下脚本将输出文件的text section定位在0x10000, data section定位在0x8000000:

SECTIONS
{
. = 0x10000;
.text : { *(.text) }
. = 0x8000000;
.data : { *(.data) }
.bss : { *(.bss) }
}

解释一下上述的例子:
. = 0x10000 : 把定位器符号置为0x10000 (若不指定, 则该符号的初始值为0).

.text : { *(.text) } : 将所有(*符号代表任意输入文件)输入文件的.text section合并成一个.text section, 该section的地址由定位器符号的值指定, 即0x10000.

. = 0x8000000 :把定位器符号置为0x8000000
.data : { *(.data) } : 将所有输入文件的.text section合并成一个.data section, 该section的地址被置为0x8000000.

.bss : { *(.bss) } : 将所有输入文件的.bss section合并成一个.bss section,该section的地址被置为0x8000000+.data section的大小.

连接器每读完一个section描述后, 将定位器符号的值*增加*该section的大小. 注意: 此处没有考虑对齐约束.


5. 简单脚本命令

- 1 -
ENTRY(SYMBOL) : 将符号SYMBOL的值设置成入口地址。

入口地址(entry point): 进程执行的第一条用户空间的指令在进程地址空间的地址)

ld有多种方法设置进程入口地址, 按一下顺序: (编号越前, 优先级越高)
1, ld命令行的-e选项
2, 连接脚本的ENTRY(SYMBOL)命令
3, 如果定义了start符号, 使用start符号值
4, 如果存在.text section, 使用.text section的第一字节的位置值
5, 使用值0

- 2 -
INCLUDE filename : 包含其他名为filename的链接脚本

相当于c程序内的的#include指令, 用以包含另一个链接脚本.

脚本搜索路径由-L选项指定. INCLUDE指令可以嵌套使用, 最大深度为10. 即: 文件1内INCLUDE文件2, 文件2内INCLUDE文件3... , 文件10内INCLUDE文件11. 那么文件11内不能再出现 INCLUDE指令了.

- 3 -
INPUT(files): 将括号内的文件做为链接过程的输入文件

ld首先在当前目录下寻找该文件, 如果没找到, 则在由-L指定的搜索路径下搜索. file可以为 -lfile形式,就象命令行的-l选项一样. 如果该命令出现在暗含的脚本内, 则该命令内的file在链接过程中的顺序由该暗含的脚本在命令行内的顺序决定.

- 4 -
GROUP(files) : 指定需要重复搜索符号定义的多个输入文件

file必须是库文件, 且file文件作为一组被ld重复扫描,直到不在有新的未定义的引用出现。

- 5 -
OUTPUT(FILENAME) : 定义输出文件的名字

同ld的-o选项, 不过-o选项的优先级更高. 所以它可以用来定义默认的输出文件名. 如a.out

- 6 -
SEARCH_DIR(PATH) :定义搜索路径,

同ld的-L选项, 不过由-L指定的路径要比它定义的优先被搜索。

- 7 -
STARTUP(filename) : 指定filename为第一个输入文件

在链接过程中, 每个输入文件是有顺序的. 此命令设置文件filename为第一个输入文件。

- 8 -
OUTPUT_FORMAT(BFDNAME) : 设置输出文件使用的BFD格式

同ld选项-o format BFDNAME, 不过ld选项优先级更高.

- 9 -
OUTPUT_FORMAT(DEFAULT,BIG,LITTLE) : 定义三种输出文件的格式(大小端)

若有命令行选项-EB, 则使用第2个BFD格式; 若有命令行选项-EL,则使用第3个BFD格式.否则默认选第一个BFD格式.

TARGET(BFDNAME):设置输入文件的BFD格式

同ld选项-b BFDNAME. 若使用了TARGET命令, 但未使用OUTPUT_FORMAT命令, 则最用一个TARGET命令设置的BFD格式将被作为输出文件的BFD格式.

另外还有一些:
ASSERT(EXP, MESSAGE):如果EXP不为真,终止连接过程

EXTERN(SYMBOL SYMBOL ...):在输出文件中增加未定义的符号,如同连接器选项-u

FORCE_COMMON_ALLOCATION:为common symbol(通用符号)分配空间,即使用了-r连接选项也为其分配

NOCROSSREFS(SECTION SECTION ...):检查列出的输出section,如果发现他们之间有相互引用,则报错。对于某些系统,特别是内存较紧张的嵌入式系统,某些section是不能同时存在内存中的,所以他们之间不能相互引用。

OUTPUT_ARCH(BFDARCH):设置输出文件的machine architecture(体系结构),BFDARCH为被BFD库使用的名字之一。可以用命令objdump -f查看。

可通过 man -S 1 ld查看ld的联机帮助, 里面也包括了对这些命令的介绍.
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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