Drgn项目内核模块内存布局变更解析:从连续分配到分段存储
2025-07-07 07:55:43作者:邬祺芯Juliet
背景概述
在Linux内核调试工具Drgn的使用过程中,开发者发现了一个重要问题:自Linux内核6.4版本开始,内核模块的内存布局发生了根本性变化。这一变更影响了Drgn中prog.module(address)和prog.symbol(address)等核心功能对内核模块数据的定位能力。
技术细节解析
传统内存布局方式
在Linux内核6.4版本之前,每个内核模块的内存分配是作为一个连续的块来处理的。这意味着:
- 整个模块的代码(text)、数据(data)、只读数据(rodata)等都位于一个连续的内存区域
- 调试工具可以通过简单的地址范围检查就能确定某个地址是否属于特定模块
6.4版本后的新布局
内核提交ac3b43283923440900b4f36ca5f9f0b1ca43b70e引入了重大变更:
- 分段分配:模块内存现在按类型(text/data/rodata等)被分割成多个独立的内存段
- 交错存储:不同模块的同类型内存段可能交错分布在内存地址空间中
- 动态扩展:这种设计允许更灵活的内存管理,但增加了调试的复杂性
对Drgn的影响
Drgn原有的实现(提交3f3a957)仅考虑了模块的MOD_TEXT段,导致:
- 只能正确识别模块的代码(text)段地址
- 无法识别模块的数据(data)和只读数据(rodata)段
- 模块地址查询和符号解析功能出现部分失效
解决方案分析
Drgn维护者osandov提出了解决方案:
- 扩展数据结构:将
Module.address_range扩展为Module.address_ranges - 多段支持:记录模块所有内存类型(text/data/rodata等)的地址范围
- 全面查询:在模块查找时检查所有相关内存段
技术实现示例
通过示例代码可以清晰看到新布局的特点:
rng_core MOD_DATA 0xffffffffc008f000 0x2000
rng_core MOD_RODATA 0xffffffffc0092000 0x1000
virtio_rng MOD_DATA 0xffffffffc0097000 0x1000
virtio_rng MOD_RODATA 0xffffffffc0099000 0x1000
binfmt_misc MOD_DATA 0xffffffffc009d000 0x1000
binfmt_misc MOD_RODATA 0xffffffffc009f000 0x1000
rng_core MOD_TEXT 0xffffffffc0204000 0x1000
virtio_rng MOD_TEXT 0xffffffffc0207000 0x1000
binfmt_misc MOD_TEXT 0xffffffffc020a000 0x1000
从输出可见:
- 同模块的不同段分布在非连续地址空间
- 不同模块的同类型段交错分布
- 代码段(text)与其他段有明显分离
对开发者的影响
这一变更要求开发者:
- 更新对内核模块内存布局的理解
- 检查依赖模块地址查询的调试脚本
- 等待或使用包含修复的Drgn版本
总结
Linux内核6.4版本对模块内存管理的改进虽然提升了灵活性,但对调试工具提出了新的挑战。Drgn项目通过扩展地址范围记录机制,有效适应了这一变更,展现了优秀调试工具对内核演进的快速响应能力。这一案例也提醒我们,在复杂系统软件开发中,调试工具的维护同样需要紧跟核心系统的架构变化。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
9
1
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!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147