FastFetch内存检测模块在OpenBSD系统中的实现问题分析
2025-05-17 14:39:32作者:谭伦延
背景概述
FastFetch作为一款系统信息查询工具,其内存使用情况检测功能在OpenBSD系统上存在统计不准确的问题。本文将从技术角度深入分析该问题的成因及解决方案。
问题现象
在OpenBSD系统上,FastFetch显示的内存使用统计与系统原生工具top的输出结果不一致。具体表现为:
- 总内存(totalram)计算不准确
- 空闲内存(freeram)数值错误
- 已用内存(usedram)推导结果偏差
技术分析
OpenBSD系统通过uvmexp结构体提供内存使用信息,正确的获取方式应遵循以下技术要点:
-
总内存计算:
- 需要通过CTL_VM/VM_UVMEXP的sysctl调用获取uvmexp结构体
- 总内存=uvmexp.npages * 系统页大小(_SC_PAGESIZE)
-
空闲内存计算:
- 同样基于uvmexp结构体
- 空闲内存=uvmexp.free * 系统页大小
-
已用内存计算:
- 应通过总内存减去空闲内存得出
- 不能直接使用uvmexp.active等字段
解决方案验证
通过编写测试程序验证了以下实现方案的正确性:
// 获取总内存
long long totalram = -1;
int mib[2] = {CTL_VM, VM_UVMEXP};
struct uvmexp buf;
size_t sz = sizeof(buf);
if (!sysctl(mib, 2, &buf, &sz, nullptr, 0))
totalram = buf.npages * sysconf(_SC_PAGESIZE);
// 获取空闲内存
long long freeram = buf.free * sysconf(_SC_PAGESIZE);
// 计算已用内存
long long usedram = totalram - freeram;
该实现与OpenBSD原生工具top的输出结果完全一致,验证了其正确性。
实现建议
FastFetch的内存检测模块应进行以下改进:
- 采用标准的sysctl接口获取内存信息
- 使用uvmexp结构体中的npages和free字段
- 通过减法计算已用内存而非直接使用active字段
- 确保所有数值都乘以系统页大小
技术要点
理解OpenBSD内存管理机制需要注意:
- UVM(Unix Virtual Memory)是OpenBSD的内存管理子系统
- uvmexp结构体包含了完整的内存使用统计信息
- 所有内存值都需要转换为字节单位(乘以页大小)
- 不同BSD变体(OpenBSD/NetBSD)的实现可能略有不同
总结
FastFetch在OpenBSD平台的内存检测功能需要遵循系统提供的标准接口和计算方法。通过正确解析uvmexp结构体并执行适当的单位转换,可以获得与系统工具一致的内存使用统计数据。这一改进将增强工具在OpenBSD平台上的准确性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134