StarFive Linux内核开发指南:深入理解内核编程基础
2025-06-19 16:38:29作者:伍希望
前言
本文旨在为有经验的C程序员提供Linux内核开发的入门指导,重点介绍内核编程的基本概念、常见例程和最佳实践。我们将从内核执行上下文开始,逐步深入到具体的内核编程技巧。
内核执行上下文
在Linux内核中,代码可以在四种主要上下文中执行,每种上下文有不同的特性和限制:
1. 用户上下文(User Context)
用户上下文是指从系统调用或其他陷阱进入内核时的执行环境。在此上下文中:
- 可以被更高优先级的任务和中断抢占
- 可以调用
schedule()主动睡眠 current指针有效,指向当前执行的进程in_interrupt()返回false
注意:模块加载/卸载和块设备层操作总是在用户上下文中执行。
2. 硬件中断上下文(Hard IRQs)
硬件中断由外部设备触发,如定时器、网卡和键盘。中断处理程序有以下特点:
- 不会被同一中断重入
- 必须快速执行(通常只是标记软中断然后退出)
- 可以使用
in_hardirq()检测是否在硬件中断上下文中
3. 软中断和Tasklet上下文
软中断和tasklet用于处理大部分实际的中断工作:
- 软中断可以同时在多个CPU上运行
- tasklet保证同一时间只在一个CPU上运行
- 可以使用
in_softirq()检测是否在此上下文中
内核编程基本原则
- 无内存保护:任何内存错误都可能导致系统崩溃
- 无浮点运算:FPU状态不会被保存,可能破坏用户进程状态
- 严格的栈限制:内核栈大小有限(32位约3-6K,64位约14K)
- 可移植性:代码应保持64位兼容和字节序无关
系统调用与IOCTL
创建新系统调用通常不是最佳选择,更好的替代方案包括:
- 字符设备+IOCTL:更灵活,不需要修改架构相关代码
- sysfs接口:适合简单的参数读写场景
在IOCTL实现中:
- 错误时返回负的errno值
- 成功时返回0
- 睡眠后应检查信号:
if (signal_pending(current)) return -ERESTARTSYS; - 长时间运算应定期调用
cond_resched()
常见死锁场景
在以下情况下不能调用可能睡眠的函数:
- 持有自旋锁时
- 中断被禁用时
- 不在用户上下文中
特别注意:用户空间访问函数(*_user)和非GFP_ATOMIC的内存分配函数可能隐式睡眠。
核心内核函数详解
1. printk()
内核的日志输出机制,特点包括:
- 可在中断上下文中使用
- 使用优先级前缀如
KERN_INFO - 格式化字符串类似printf
- 内部使用1K缓冲区,不检查溢出
最佳实践:避免过度使用printk,可能导致系统不可用。
2. 用户空间内存访问
get_user()/put_user():单值访问copy_from_user()/copy_to_user():任意长度数据访问- 这些函数可能睡眠,只能在用户上下文中调用
3. 内存分配
kmalloc()/kfree():类似malloc/freeGFP_KERNEL:可能睡眠,只能在用户上下文中使用GFP_ATOMIC:不会睡眠,可在中断上下文中使用GFP_DMA:用于DMA内存分配
对于大内存分配:
- 页大小以上:考虑
__get_free_pages() - 大量内存:考虑
vmalloc() - 启动时分配:
alloc_bootmem()
4. 延时函数
udelay()/ndelay():微秒/纳秒级延时mdelay():毫秒级延时msleep():毫秒级睡眠
5. 字节序转换
cpu_to_be32()/be32_to_cpu():大端转换cpu_to_le32()/le32_to_cpu():小端转换- 指针版本(
p后缀)和原地转换版本(s后缀)可用
6. 中断控制
local_irq_save()/local_irq_restore():保存/恢复中断状态local_irq_disable()/local_irq_enable():直接禁用/启用中断local_bh_disable()/local_bh_enable():禁用/启用软中断
7. 模块相关宏
__init/__exit/__initdata:标记初始化专用函数和数据module_init()/module_exit():模块入口/出口函数try_module_get()/module_put():模块引用计数管理
总结
Linux内核开发需要特别注意执行上下文和同步问题。本文介绍了内核编程的基本概念和常用函数,为开发者提供了坚实的基础知识。实际开发中,应始终遵循内核的最佳实践,并充分利用内核提供的调试工具如CONFIG_DEBUG_ATOMIC_SLEEP来避免常见错误。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
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