Drgn项目中PerCPU指针的解引用技术解析
2025-07-07 01:33:00作者:史锋燃Gardner
在Linux内核调试工具Drgn的使用过程中,处理PerCPU指针是一个常见但容易产生困惑的技术点。本文将以一个实际案例为基础,深入讲解如何正确解析和使用PerCPU指针。
PerCPU指针的基本概念
PerCPU指针是Linux内核中一种特殊的数据结构,它为每个CPU核心维护一个独立的数据副本。这种设计主要用于:
- 避免多核环境下的锁竞争
- 提高缓存局部性
- 减少伪共享(false sharing)问题
在内存布局上,PerCPU数据通常存储在一个特殊的内存区域,每个CPU核心访问的是该区域中对应自己CPU ID的偏移位置。
实际案例分析
在分析RNBD(RDMA Network Block Device)驱动时,我们遇到了一个rtrs_clt_sess结构体,其中包含一个PerCPU指针成员pcpu_path:
struct rtrs_clt_sess {
// ...其他成员...
struct rtrs_clt_path __rcu * __percpu *pcpu_path;
// ...其他成员...
};
这个指针的特殊之处在于它是一个双重指针,并且带有__percpu和__rcu修饰符。
正确的解引用方法
在Drgn中处理PerCPU指针时,应该使用per_cpu_ptr()辅助函数。基本用法如下:
for cpu in for_each_possible_cpu(prog):
path_ptr = per_cpu_ptr(clt_dev.sess.rtrs.pcpu_path, cpu)
if path_ptr:
print(path_ptr)
但需要注意以下几点:
-
策略检查:在访问PerCPU指针前,应先检查相关的策略标志。在本案例中,只有当
mp_policy为MP_POLICY_RR时,这些指针才会被设置。 -
替代访问路径:如果PerCPU指针为空,可能需要寻找其他访问路径。例如在本案例中,可以通过遍历链表来获取所需信息:
for path in list_for_each_entry("struct rtrs_clt_path",
clt_dev.sess.rtrs.paths_list.address_of_(),
"s.entry"):
print(path)
常见问题排查
-
全部返回NULL:如果所有CPU核心的PerCPU指针都为NULL,需要检查:
- 相关功能是否真的被启用
- 数据结构初始化是否正确
- 策略标志是否匹配
-
内存地址异常:如果获取到的地址看起来不合理,可能是:
- 没有正确处理指针的多级间接引用
- 没有考虑RCU保护机制
- 内存损坏或数据结构不一致
最佳实践建议
- 总是先检查相关标志和状态,再决定采用哪种访问方式
- 使用
for_each_possible_cpu()而不是硬编码CPU数量 - 对于复杂数据结构,结合内核源代码理解其设计意图
- 当直接访问困难时,寻找替代访问路径(如链表遍历)
通过理解这些原理和实践,开发者可以更有效地使用Drgn工具分析内核中的PerCPU数据结构,解决复杂的调试问题。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
336
178