如何在LinuxKernel中操作file(set_fs與get_fs)

本文介绍在Linux内核环境下如何通过调整内存访问权限使用通常在用户空间的系统调用,例如open()和write()。由于这些系统调用默认只能访问0-3GB的用户空间内存,内核代码如果直接使用会导致错误。文章详细解释了通过set_fs()和get_fs()函数切换内存访问上下文的方法。

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在Kernel 中,照理說能存取至 0 ~ 4GB。但是實作層面卻是只能讓我們使用到3GB ~ 4GB

這會導致我們無法使用open(),write()這些在user space下的function。

而這樣的限制,實作在current->addr_limit 中

在Kernel中若真的想要能存取 0 ~ 4GB ,就要利用set_fs()與get_fs()來達成。

因為有這樣的限制存在,所以當我們在Linux撰寫程式碼時,如果也叫用了這些系統呼叫的函式,由於這些函式

(像是open(),write())被限定只能存取0—3GB的記憶體空間,可是因為我們目前是在核心程式碼使用這些系統函式,

所以說我們所配置的記憶體空間會是在3GB—4GB之間,

所以如果沒有把系統函式所能存取的記憶體空間重新設定為0—4GB的話,

那我們在核心使用的系統函式將會發生無法存取3GB以上記憶體空間的錯誤.

所以,我們可以在許多的Linux核心函式中看到以下的程式碼區段

oldfs=get_fs(); 

set_fs(KERNEL_DS); 設定為可以存取 0—4GB,包括Linux核心所屬的記憶體空間 執行核心所提供的系統呼叫

filp->f_op->write(filp,buf,size,&filp->f_pos);   

set_fs(oldfs); 執行完系統呼叫後,重新把記憶體空間設定回0—3GB

 

只有使用上面的方法,才能在内核中使用open,write等的系统调用。其实这样做的主要原因是open,write的参数在用户空间,在这些系统调用的实现里需要对参数进行检查,就是检查它的参数指针地址是不是用户空间的。

系统调用本来是提供给用户空间的程序访问的,所以,对传递给它的参数(比如上面的buf),它默认会认为来自用户空间,在->write()函数中,为了保护内核空间,一般会用get_fs()得到的值来和USER_DS进行比较,从而防止用户空间程序“蓄意”破坏内核空间。 为了解决这个问题; set_fs(KERNEL_DS)将其能访问的空间限制扩大到KERNEL_DS,这样就可以在内核顺利使用系统调用了!

我们这里以open系统调用为例子,它最终会调用下面所示的函数:

satic

int do_getname(const char __user *filename, char *page) {  

      int retval;  unsigned long len = PATH_MAX;

      if (!segment_eq(get_fs(), KERNEL_DS)) {

      if ((unsigned long) filename >= TASK_SIZE)    

      return -EFAULT;  

}

其中就会对char __user *filename这个用户指针进行判断,如果它不是segment_eq(get_fs(), KERNEL_DS)就需要如上面描述的检查它的指针是不是用户空间指针。内核使用系统调用参数肯定是内核空间,为了不让这些系统调用检查参数所以必须设置  set_fs(KERNEL_DS)才能使用该系统调用.

       file->f_op->write的流程可能会调用access_ok->__range_ok,而__range_ok会判断访问的buf是否在0~addr_limit之间,如何是就ok,否则invalid,这显然是为用户准备的检查。addr_limit一般设为__PAGE_OFFSET,在内核空间,buf肯定>__PAGE_OFFSET,必须修改addr_limit,这就是set_fs的由来。

 

ps: 在 x86 linux 系統上 ,
KERNEL_DS 為 0xFFFFFFFF ,
USER_DS 可為 0x2000000 , 0x4000000 or 0x80000000 , 所以 , 很容易知道目前 IP 在哪個 space 上
 
 
所以 linux 提供了 :
get_fs() : 取得 process(thread) 的 limited address ( 即 USER_DS )
get_ds() : 取得 Kernel Space limited address ( KERNEL_DS )
set_fs( KERNEL_DS or USER_DS ) : 設定 task limit addr

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bittorrent/p/3264211.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法创新点。1.1研究背景意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展实践应用。1.3研究方法创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBootVue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及前端的交互机制。2.3SpringBootVue的整合应用探讨SpringBootVue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测预测维护、交通流量预测智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新迭代模型,以适应数据分布的变化。
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