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 10:26:01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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.76 K
暂无简介
Dart
773
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
405
🎉 (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
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
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
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249