深度Linux

池是在计算技术中经常使用的一种设计模式，其内涵在于：将程序中需要经常使用的核心资源先申请出来，放到一个池内，由程序自管理，这样可以提高资源的利用率，也可以保证本程序占有的资源数量，经常使用的池化技术包括内存池，线程池，和连接池等，其中尤以内存池和线程池使用最多。

CMake是个一个开源的跨平台自动化建构系统，用来管理软件建置的程序，并不相依于某特定编译器；并可支持多层目录、多个应用程序与多个库。它用配置文件控制建构过程（build process）的方式和Unix的make相似，只是CMake的配置文件取名为CMakeLists.txt。CMake并不直接建构出最终的软件，而是产生标准的建构档（如Unix的Makefile或Windows Visual C++的projects/workspaces），然后再依一般的建构方式使用。

经过一系列的优化措施实施后，该电商平台的系统性能得到了显著提升。在后续的 “双 11” 活动中，系统的平均响应时间从优化前的几百毫秒缩短到了 50 毫秒以内，吞吐量增加了 3 倍以上，能够轻松应对每秒数百万次的并发请求。用户在页面上的操作响应迅速，订单提交成功率大幅提高，极大地提升了用户体验。从这个案例中，我们可以总结出许多宝贵的经验。深入了解业务需求和系统性能瓶颈是优化的基础，只有准确把握问题所在，才能制定出针对性的优化方案。

常在河边走，哪能不湿鞋。用Linux，总有死机的时候，如果运气好，会看到一些所谓”Oops”信息(在屏幕上或系统日志中)，Oops这个英文单词的意思是“哎呀”，当内核出错时（比如访问非法地址），输出的信息就成为Oops信息，Oops可以看成是内核级的Segmentation Fault。内核开发比用户空间开发更难的一个因素就是内核调试艰难。内核错误往往会导致系统宕机，很难保留出错时的现场，调试内核的关键在于你的对内核的深刻理解。

大家是否遇到过这样的情况：在 Linux 系统下构建的网络环境中，各项配置看起来都无懈可击，但是网络传输却总是不尽如人意，数据似乎在某个看不见的地方 “凭空消失” 了？这很可能就是 Linux 内核网络丢包现象。它像一个隐藏在暗处的谜题，困扰着许多网络工程师和系统管理员。那么，在哪些场景下会发生 Linux 内核网络丢包呢？又是什么原因导致的呢？让我们一起踏上探寻之旅，解开这个谜团。

计算机的运行，就像一场有条不紊的交响乐演奏，CPU、内存、磁盘等硬件各司其职，共同奏响和谐的旋律。在这场演奏中，磁盘 I/O 虽然不像 CPU 那样被众人熟知，却承担着至关重要的角色。它就像一座桥梁，连接着计算机的内部世界与外部存储，负责数据的输入与输出。从打开一份文档，到加载一款大型游戏，再到服务器处理海量数据，每一个操作都离不开磁盘 I/O 的默默支持。然而，你是否想过，为什么有时候打开一个文件会瞬间完成，而有时候却要等待许久？为什么同样是存储设备，固态硬盘和机械硬盘的读写速度会有天壤之别？

(1)什么是 RPC？RPC（Remote Procedure Call Protocol）远程过程调用协议，目标就是让远程服务调用更加简单、透明。RPC 框架负责屏蔽底层的传输方式（TCP 或者 UDP）、序列化方式（XML/Json/ 二进制）和通信细节，服务调用者可以像调用本地接口一样调用远程的服务提供者，而不需要关心底层通信细节和调用过程。(2)为什么要用 RPC？当我们的业务越来越多、应用也越来越多时，自然的，我们会发现有些功能已经不能简单划分开来或者划分不出来。

原子操作是指一个操作在执行过程中不可被中断，要么完全执行，要么完全不执行，不会出现执行到一半的中间状态。在多线程编程或并发环境中，原子操作至关重要。如果一个操作不是原子的，那么在多个线程同时访问和修改共享数据时，可能会出现数据不一致的情况。例如，一个线程正在读取一个变量的值，而另一个线程同时在修改这个变量，可能会导致读取到错误的值。而原子操作可以确保在并发环境下，对共享数据的操作是安全的，不会出现数据竞争和不一致的问题。(1)原子操作的实现方式。

io_uring 是一个Linux内核提供的高性能异步 I/O 框架，最初在 Linux 5.1 版本中引入。它的设计目标是解决传统的异步 I/O 模型（如epoll或者 POSIX AIO）在大规模 I/O 操作中效率不高的问题。在传统的 Linux I/O 操作中，存在一些性能瓶颈。例如，系统调用的开销较大，同步 I/O 操作会导致线程在等待 I/O 完成时被阻塞，浪费了 CPU 资源。随着对高性能、高并发服务器和应用程序的需求不断增加，需要一种更高效的 I/O 处理机制。

内存映射文件，是由一个文件到一块内存的映射。Win32提供了允许应用程序把文件映射到一个进程的函数 (CreateFileMapping)。内存映射文件与虚拟内存有些类似，通过内存映射文件可以保留一个地址空间的区域，同时将物理存储器提交给此区域，内存文件映射的物理存储器来自一个已经存在于磁盘上的文件，而且在对该文件进行操作之前必须首先对文件进行映射。使用内存映射文件处理存储于磁盘上的文件时，将不必再对文件执行I/O操作，使得内存映射文件在处理大数据量的文件时能起到相当重要的作用。

零复制（英语：Zero-copy；也译零拷贝）技术是指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。零拷贝字面上的意思包括两个，“零”和“拷贝”：“拷贝”：就是指数据从一个存储区域转移到另一个存储区域。“零” ：表示次数为0，它表示拷贝数据的次数为0。零拷贝指在进行数据 IO 时，数据在用户态下经历了零次 CPU 拷贝，并非不拷贝数据。

在软件开发的复杂世界里，高效的调试工具是解决问题的关键利器。今天，我们将深入探讨强大的调试工具 ——GDB（GNU Debugger）。GDB 为开发者提供了一种深入程序内部运行机制、查找错误和优化性能的有效途径。让我们一同开启 GDB 的调试之旅，解锁代码中的奥秘。

Pthread，即 POSIX threads，作为 POSIX 的线程标准，为开发者提供了一套强大且规范的线程编程接口。它在多种操作系统中广泛适用，包括 Unix、Linux、macOS 等类 Unix 系统，甚至在 Windows 系统中也有移植版本。Pthread 的 API 命名方式与一般 C/C++ 代码相同，这使得编程过程更加易于理解和上手。例如，创建线程使用pthread_create函数，该函数有多个参数，包括指向线程标识符的指针、线程属性、线程执行函数的起始地址以及运行函数的参数。

写文件时进程宕机数据是否丢失取决于多种因素。使用 stdio 函数库时，若未调用 fflush 或 fclose 函数，数据肯定会丢失；调用了这些函数后，若机器未掉电，数据一般不会丢失，但机器掉电仍可能导致数据丢失。使用系统级别函数库，在调用 write 函数后进程宕机，若机器未掉电，数据一般不会丢失，然而机器掉电也可能使数据丢失。⑴直接文件 IO直接 I/O（Direct I/O）是一种允许应用程序直接与存储设备通信的 I/O 操作方式，绕过内核的页缓存。

在 C++ 的编程世界里，多线程编程是一把双刃剑。它能显著提升程序的执行效率，让你的代码在多核处理器上如鱼得水，同时也带来了诸多棘手的问题，比如内存访问的冲突和数据一致性的难题。想象一下，多个线程同时对共享内存进行读写操作，就像一群人在同时争抢同一份资源，场面很容易失控。而 C++ 内存模型，正是解决这些问题的关键所在。它就像是一个精密的指挥家，规定了不同线程在访问共享内存时必须遵循的规则，确保数据的一致性和可见性，让多线程编程不再是一团乱麻。

在当今多核处理器横行的时代，多任务处理已然成为各类软件提升性能的关键 “武器”。想象一下，你正使用一款图片处理软件，它需要同时对多张图片进行滤镜添加、尺寸调整等操作；又或者是一个网络服务器，瞬间要应对来自四面八方的海量用户请求。面对这些场景，如果为每个任务单独创建一个线程，任务结束后再销毁线程，频繁的线程创建与销毁操作，将会带来巨大的开销，就如同让一个短跑运动员不停地进行百米冲刺，很快就会体力不支。这时候，线程池就宛如一位智能的任务指挥官，威风凛凛地闪亮登场！它预先创建好一组线程，让这些线程时刻准备着，就像

在当今数字化时代，Linux 操作系统凭借其开源、稳定、高效等特性，在服务器领域占据着举足轻重的地位。从大型互联网企业的数据中心，到小型创业公司的后端服务器，Linux 的身影无处不在。据权威统计，Linux 在服务器领域的市场份额已高达 75% 以上，广泛应用于 Web 服务器、数据库服务器、负载均衡服务器等关键场景。然而，就像任何复杂的系统一样，Linux 服务器在长期运行过程中难免会出现各种故障。

WorkQueue 作为一种强大的任务处理机制，具有异步执行、灵活调度等特点，使其在中断处理、异步任务处理等场景中发挥着不可或缺的作用；通过 Linux 内核中的实际应用案例以及项目实践，我们看到了 WorkQueue 在提高系统性能和稳定性方面的显著效果。今天，我们将一同探索 WorkQueue 这一强大工具，它就像是一位隐藏在幕后的效率大师，能够有条不紊地处理各种任务，帮助我们打破效率瓶颈。无论是在大型项目开发中，还是在日常的系统维护里，WorkQueue 都有着广泛的应用。

无锁队列（Lock-Free Queue）是一种并发数据结构，用于在多线程环境下实现高效的数据交换。与传统的基于锁的队列相比，无锁队列使用了一些特殊的算法和技术，避免了线程之间的互斥操作，从而提高了并发性能和响应性。无锁队列通常基于原子操作（atomic operations）或其他底层同步原语来实现，并且它们采用一些巧妙的方法来确保操作的正确性。主要思想是通过使用原子读写操作或类似的机制，在没有显式锁定整个队列的情况下实现线程安全。

你或许听过好几种 Make 工具，例如 GNU Make ，QT 的 qmake ，微软的 MS nmake，BSD Make（pmake），Makepp，等等。这些 Make 工具遵循着不同的规范和标准，所执行的 Makefile 格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题：如果软件想跨平台，必须要保证能够在不同平台编译。而如果使用上面的 Make 工具，就得为每一种标准写一次 Makefile ，这将是一件让人抓狂的工作。

在程序开发的世界里，内存管理堪称是决定程序性能表现的关键因素。想象一下，程序如同一个繁忙的工厂，内存则是工厂中的原材料仓库。如果仓库管理混乱，原材料摆放杂乱无章，工人（程序的各个模块）在取用原材料时就会花费大量时间寻找，导致生产效率低下，甚至可能因为找不到合适的原材料而被迫停工。这就如同程序在运行过程中，由于内存管理不善，出现内存碎片、分配效率低下等问题，进而严重影响程序的整体性能和稳定性。而 Jemalloc，正是解决内存管理问题的一把利器。

在 Linux 系统中，程序的运行依赖于内存的合理分配和使用。当程序发生内存越界时，就好比一个人在自己的房间里肆意妄为，不仅把自己房间搞得乱七八糟，还闯入了别人的房间捣乱。程序会访问到不属于它分配范围内的内存空间，这会导致一系列严重的后果。比如，它可能会改写其他重要数据，就像在别人房间随意涂改别人的东西，使得程序后续使用这些数据时出现错误；也可能会导致内存泄漏，就像一个人不断占用别人的房间却不归还，使得系统内存资源越来越少；更严重的是，直接导致程序崩溃，整个 “居住环境” 都被破坏。

Linux 中断机制在操作系统中占据着至关重要的地位。它就像是一座关键的桥梁，连接着硬件与内核，使得处理器和外部设备能够协同工作，极大地提高了系统的响应性和效率。在 Linux 系统中，中断分为外部中断和内部中断。外部中断是由硬件设备发出的，比如定时器中断、网络数据包到达等。当硬件设备出现需要处理的情况时，会触发相应的中断信号，将控制权交给操作系统内核，执行中断处理程序。内部中断则是由软件程序主动触发的，如调用系统调用、发生异常等。

Linux 系统调用是用户空间程序与内核交互的桥梁，而 API 则是为开发者提供的更高级别的编程接口。两者在 Linux 系统中都起着至关重要的作用，共同为开发者提供了丰富的功能和便捷的开发环境。首先，什么是系统调用呢？所谓系统调用是操作系统提供给用户程序调用的一组 “特殊” 接口，用户程序可以通过这组 “特殊” 接口来获得操作系统内核提供的服务。例如，用户可以通过进程控制相关的系统调用来创建进程、实现进程调度、进程管理等。同时，Linux 系统的保护机制规定了内核模式和用户模式，以及内核空间和用户空间。

Linux 内核作为操作系统的核心，其魅力在于多方面。首先，它负责资源管理和设备驱动等重要任务。学习 Linux 内核编程，能够让开发者深入了解操作系统内部工作机制。例如，Linux 的内核功能强大，包括进程管理、内存管理、文件系统、网络功能、硬件驱动和安全机制等。在进程管理方面，内核负责创建和销毁进程，处理进程与输入和输出设备的不同进程间的数据处理，调度器控制进程如何共享 CPU。

Linux内核主要由五大子系统组成：进程调度、内存管理、虚拟文件系统（VFS）、网络接口和进程间通信。进程调度：负责控制进程对CPU的访问。内存管理：负责为所有进程分配内存，管理虚拟内存和物理内存。虚拟文件系统：提供了一个标准的接口，用于访问不同的文件系统类型。网络接口：提供了网络通信的抽象模型，包括网络协议栈。进程间通信：管理不同进程之间的消息传递。Linux 内核的五大子系统虽各自独立，但相辅相成，共同构成了 Linux 操作系统的核心。

Linux 内核是一种单内核模式的系统，内核中所有的程序几乎都紧密联系在一起。相互之间的依赖和调用关系非常紧密，了解其源码目录结构有助于更好地理解和研究内核。Linux 内核的源码采用树形结构，功能相关的文件被放置在不同的子目录下，使得程序更具可读性。Linux 内核主要由多个模块构成，各个模块之间存在着复杂的依赖关系。子系统之间的依赖关系使得内核的各个部分能够协同工作，为用户提供稳定、高效的操作系统环境。

x86 汇编语言主要包括总线、寄存器结构，数据类型，基本的操作指令以及函数的调用规则。其中，x86 汇编语言的总线包括地址总线、数据总线和控制总线，分别决定了 CPU 的寻址能力、数据传送量和对系统中其他器件的控制能力。在寄存器结构方面，x86 汇编语言拥有丰富的寄存器体系。通用寄存器包括 EAX、EBX、ECX、EDX、ESP、EBP、EBX、EDX、ESI、EDI。EAX 通常用于计算，是很多加法乘法指令的缺省寄存器，还存放函数返回值；

基数树是一种将指针与长整数键值相关联的机制，存储有效率且可快速查询，常用于指针与整数值的映射、内存管理等。它是一种多叉搜索树，叶子结点是实际的数据条目，每个结点有固定数量的指针指向子结点，并有一个指针指向父结点。基数树，也被称为 PAT 位树（Patricia Trie or crit bit tree），是通用的字典类型数据结构。Linux 内核使用了数据类型 unsigned long 的固定长度输入的版本，每级代表了输入空间固定位数。在 Linux 内核中，基数树有广泛的用途，比如用于内存管理。

在 C++ 编程的世界里，大家是不是常常会遇到这样的困扰：程序需要执行一些耗时的操作，像是等待网络响应、读取文件，这时候整个线程就像被施了定身咒，干等着啥也干不了，效率极其低下。而且，多线程编程虽然能解决一部分问题，但随之而来的是复杂的同步、互斥，稍不留意就会陷入死锁的泥潭，让人头疼不已。别急，C++ 20 带来的协程（Coroutine）特性，就像是一把神奇的钥匙，为咱们打开了高效异步编程的新大门。

Linux 内核调试技术是保障 Linux 系统稳定运行、提升系统性能的关键所在。从基础的 printk 函数，到功能强大的 kgdb、kprobes，再到实用的调试工具 strace、OOPS 分析以及 KDB，每一种技术和工具都在不同的场景下发挥着重要作用，它们共同构成了一个完整的内核调试体系。在实际的开发和维护工作中，我们需要根据具体的问题和场景，灵活运用这些调试技术和工具。有时候，一个简单的 printk 语句就能帮助我们快速定位问题；

对于 Linux 系统的使用者来说，网络性能的优劣直接关系到系统的整体表现。而在网络性能问题中，网络丢包堪称最为棘手的难题之一，它就像隐藏在暗处的杀手，悄无声息地侵蚀着系统的性能。想象一下，当你在服务器上部署了一个关键的应用服务，满怀期待地等待用户的访问和使用。然而，用户却频繁反馈访问速度极慢，甚至出现连接中断的情况。经过一番排查，你发现罪魁祸首竟然是网络丢包。这时候，你就会深刻地意识到，网络丢包问题绝不是一个可以忽视的小麻烦。从专业角度来看，网络丢包会带来一系列严重的后果。

在 C 语言的标准库中，malloc 函数如同一位神秘的工匠，为程序提供着动态内存分配的关键服务。它的定义简洁而有力：void *malloc(size_t size);，这个函数接受一个参数 size，用于指定需要分配的内存字节数。其返回值是一个指向所分配内存起始地址的指针 ，类型为 void*，这意味着它可以被转换为任何类型的指针，以适应不同的数据存储需求。malloc 函数在动态内存分配领域占据着核心地位。

在 Linux 系统的广袤世界里，文件系统如同坚实的基石，支撑着数据的有序存储与高效管理。而 ext4 文件系统，作为 Linux 系统中广泛应用的文件系统，凭借其卓越的性能、强大的稳定性以及出色的兼容性，成为众多用户的信赖之选。它不仅是 Linux 系统的默认文件系统，更是数据存储与管理的中流砥柱，在服务器、个人电脑等各种应用场景中都发挥着不可或缺的关键作用。在 ext4 文件系统中，extent 扮演着举足轻重的角色，堪称其核心与灵魂所在。

epoll是Linux内核为处理大批量文件描述符而作了改进的poll，是Linux下多路复用IO接口select/poll的增强版本，它能显著提高程序在大量并发连接中只有少量活跃的情况下的系统CPU利用率。另一点原因就是获取事件的时候，它无须遍历整个被侦听的描述符集，只要遍历那些被内核IO事件异步唤醒而加入Ready队列的描述符集合就行了。

在虚拟化的大家族中，Linux IO 虚拟化占据着重要的地位。它专注于解决虚拟机与物理硬件之间输入 / 输出（I/O）通信的问题，力求打破 I/O 性能瓶颈，让虚拟机在数据传输的高速公路上畅行无阻。想象一下，虚拟机就像一个个繁忙的工厂，不断地需要原材料（输入数据）和输出产品（输出数据），而 Linux IO 虚拟化就是优化工厂运输线路和装卸流程的关键技术，确保原材料和产品能够快速、高效地进出工厂。而 virtio，作为 Linux IO 虚拟化领域的璀璨明星，发挥着举足轻重的作用。

你可能会好奇为什么有了内存，还需要 CPU Cache？根据摩尔定律，CPU 的访问速度每 18 个月就会翻倍，相当于每年增长 60% 左右，内存的速度当然也会不断增长，但是增长的速度远小于 CPU，平均每年只增长 7% 左右。于是，CPU 与内存的访问性能的差距不断拉大。到现在，一次内存访问所需时间是 200~300 多个时钟周期，这意味着 CPU 和内存的访问速度已经相差 200~300 多倍了。

我将介绍 Linux 上调试器实现的主要构建块 -ptrace系统调用。本文中的所有代码都是在32位Ubuntu机器上开发的。请注意，该代码在很大程度上是特定于平台的，尽管将其移植到其他平台应该不会太困难。①动机要了解我们要做什么，请尝试想象调试器需要什么才能完成其工作。调试器可以启动某个进程并对其进行调试，或者将其自身附加到现有进程。它可以单步执行代码、设置断点并运行它们、检查变量值和堆栈跟踪。许多调试器具有高级功能，例如在调试进程的地址空间中执行表达式和调用函数，甚至动态更改进程的代码并观察效果。

1.1io_uring概述io_uring 是一个Linux内核提供的高性能异步 I/O 框架，最初在 Linux 5.1 版本中引入。它的设计目标是解决传统的异步 I/O 模型（如epoll或者 POSIX AIO）在大规模 I/O 操作中效率不高的问题。在传统的 Linux I/O 操作中，存在一些性能瓶颈。例如，系统调用的开销较大，同步 I/O 操作会导致线程在等待 I/O 完成时被阻塞，浪费了 CPU 资源。随着对高性能、高并发服务器和应用程序的需求不断增加，需要一种更高效的 I/O 处理机制。

1.1 ZeroMQ概述ZeroMQ，也写作 ØMQ、0MQ 或 zmq，是一个高性能的异步消息队列库 ，旨在用于分布式或并发应用程序。它提供了一个消息队列的抽象，允许不同的计算机和进程之间进行消息传递，而无需关心底层网络细节。与传统的消息队列服务器不同，ZeroMQ 是一个嵌入到应用程序中的库，提供了多种消息传递模式，如请求 - 应答、发布 - 订阅、推 - 拉等。凭借这些特性，使用 ZeroMQ 可以让编写高性能网络应用程序变得极为简单和有趣。接下来，让我们深入了解一下 ZeroMQ 的特性。