Learning eBPF 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
learning-ebpf
项目是一个用于学习 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)的示例代码集合。项目的目录结构如下:
learning-ebpf/
├── chapter1
├── chapter2
├── chapter3
├── chapter4
├── chapter5
├── chapter6
├── chapter7
├── chapter8
├── chapter9
├── chapter10
├── libbpf
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── learning-ebpf-cover.png
└── learning-ebpf.yaml
目录介绍
-
chapter1 至 chapter10:每个目录对应书中的一个章节,包含该章节的示例代码。
- chapter1:介绍 eBPF 及其重要性。
- chapter2:eBPF 的“Hello World”示例,使用 BCC 框架。
- chapter3:eBPF 程序的剖析,包含 C 语言编写的 XDP 示例。
- chapter4:
bpf()
系统调用的使用,更多 BCC 框架示例。 - chapter5:CO-RE、BTF 和 libbpf,libbpf 示例代码。
- chapter6:eBPF 验证器,通过修改代码触发验证器错误。
- chapter7:eBPF 程序和附件类型,不同 eBPF 程序类型的示例。
- chapter8:eBPF 用于网络,示例代码附着在网络栈的不同点。
- chapter9:eBPF 用于安全,即将推出。
- chapter10:eBPF 编程,探索各种 eBPF 库的示例。
-
libbpf:包含 libbpf 的子模块,用于构建 C 语言编写的 eBPF 示例。
-
.gitignore 和 .gitmodules:Git 配置文件。
-
LICENSE:项目许可证,采用 Apache-2.0 许可证。
-
README.md:项目的介绍和使用说明。
-
learning-ebpf-cover.png:项目封面图片。
-
learning-ebpf.yaml:Lima 配置文件,用于设置虚拟机环境。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要集中在各个章节的目录中,每个章节都包含相应的示例代码和启动脚本。以下是一些关键的启动文件:
2.1 章节启动文件
每个章节的目录中通常包含一个或多个启动文件,用于运行该章节的示例代码。例如:
- chapter2/hello_world.py:使用 BCC 框架的“Hello World”示例。
- chapter3/xdp_example.c:C 语言编写的 XDP 示例。
2.2 Lima 配置文件
learning-ebpf.yaml 是 Lima 虚拟机的配置文件,用于设置运行示例代码所需的环境。通过以下命令启动虚拟机:
limactl start learning-ebpf.yaml
limactl shell learning-ebpf
3. 项目的配置文件介绍
3.1 Lima 配置文件
learning-ebpf.yaml 是 Lima 虚拟机的配置文件,定义了虚拟机的操作系统、内核版本、所需软件包等信息。以下是配置文件的部分内容:
# learning-ebpf.yaml 部分内容
os: ubuntu
kernel: 5.15
packages:
- clang
- libbpf
- bpftool
3.2 libbpf 配置
libbpf/README.md 提供了 libbpf 的详细配置和使用说明。通过以下命令构建和安装 libbpf:
cd libbpf/src
make install
3.3 bpftool 配置
bpftool 是用于管理和调试 eBPF 程序的工具。可以通过以下命令构建和安装 bpftool:
git clone --recurse-submodules https://github.com/libbpf/bpftool.git
cd bpftool/src
make install
总结
learning-ebpf
项目通过详细的目录结构和示例代码,帮助用户学习和理解 eBPF 技术。通过 Lima 虚拟机配置文件和 libbpf、bpftool 的配置,用户可以轻松搭建运行环境并开始学习 eBPF 编程。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0307- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









