Linux内核设计基础(八)之内核数据结构

本文深入探讨Linux内核中广泛使用的四种数据结构:链表、队列、映射和二叉树。详细介绍了每种数据结构的实现方式、应用场景及特点,特别强调了链表节点如何巧妙地嵌入数据结构中,以及映射如何在内核中通过自平衡二叉搜索树实现。同时,提供了一种用于管理映射的特定内核功能idr的使用示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我个人比较喜欢学习数据结构,而Linux内核中实现的数据结构会是我们去学习、理解和应用数据结构的一个很好途径。这里介绍内核中广泛应用的四种数据结构:链表、队列、映射和二叉树。


链表:

Linux内核讲求高效精简,所以有时需要我们动态去创建和分配内存,这时就要借助链表,我们根据实际情况分配内存后,只需修改链表的指针,仍能索引到刚分配的内存区。链表分单向链表、双向链表和循环链表。

  • 单向链表
struct list_element {
	void *data;
	struct list_element *next; /* 指向下一个元素的指针 */
};

  • 双向链表
struct list_element {
	void *data;
	struct list_element *next; /* 指向下一个元素的指针 */
	struct list_element *prev; /* 指向前一个元素的指针 */
};

  • 循环链表
链表最后一个元素的next指针不为NULL,而是指向链表首元素。循环链表中也分单向和双向。


因为循环双向链表提供了最大的灵活性(没有具体例子的对比,暂时还看不出来,希望懂的朋友们留下评论:),所以Linux内核的标准链表就是采用循环双向链表。
另外,如果需要随机访问数据,一般不使用链表,使用链表的理想情况是需要遍历所有数据或需要动态加入和删除数据时。
不过Linux内核中的链表可不像上面例子那样简单和原始,它不是将数据结构塞入链表,而是将链表节点塞入数据结构。
struct list_head {
	struct list_head *next;
	struct list_head *prev;
};

其实这就是所谓的链表节点,那它是如何塞入数据结构的呢?当然是作为数据结构的成员:
struct fox {
	unsigned long tail_length;
	unsigned long weight;
	bool is_fantastic;
	struct list_head list;  /* 所有fox结构体形成链表 */
};

也就是list不再是指向一个fox结构体,而是用.next和.prev指向前后两个list_head结构体。真奇怪,这样的话我们需要知道所指向的两个list_head结构体分别属于哪两个fox结构体,这需要借助宏container_of(),这样我们可以找到这个list_head结构体的父结构(也就是所属的fox结构体)中包含的任何变量。为什么要这样构造链表,希望懂的朋友们留下评论:)

队列:

在内核编程中,我们经常遇到生产者——消费者模型,这时队列是最理想的数据结构,生产者将数据放入队列,消费者则随后取出,先到先得。

映射:

映射指的是一种做法:有一个由唯一键组成的集合,每个键关联一个特定的值,由键得到值得这种关系我们称之为映射。
但用什么数据结构来实现,一般采用散列表(Hash)和自平衡二叉搜索树。也许散列表是我们最熟悉的,构造散列函数,输入唯一键,得到对应值。但其实更多的时候采用二叉树,Linux内核就是如此。
Linux内核中用idr维护一个自定义的映射,用

int idr_get_new(struct idr *idp, void *ptr, int *id);

将id(键)和ptr(值)的映射注入到idr中。而查找操作如下:

void *idr_find(struct idr *idp, int id);

根据id找到对应的指针ptr。

二叉树:

具体红黑树的介绍参见我的博文

红黑树(RED-BLACK TREES)基本概念

内核中每个i节点都有自己的rbtree,以关联在文件中的页偏移,这是红黑树在Linux中的一个应用。





<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值