1.Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理
2.CI工具选型分析
3.RegexBuddy正则表达式编辑工具V421破解版RegexBuddy正则表达式编辑工具V421破解版功能简介
4.Linux中的内存分配--slab（1）
5.免费高性能虚拟化Mac的开源软件VirtualBuddy

Linux内核源码解析---万字解析从设计模式推演per-cpu实现原理

       引子

       在如今的大型服务器中，NUMA架构扮演着关键角色。它允许系统拥有多个物理CPU，不同NUMA节点之间通过QPI通信。虽然硬件连接细节在此不作深入讨论，但需明白每个CPU优先访问本节点内存，negix源码解析当本地内存不足时，可向其他节点申请。从传统的SMP架构转向NUMA架构，主要是为了解决随着CPU数量增多而带来的总线压力问题。

       分配物理内存时，numa_node_id() 方法用于查询当前CPU所在的NUMA节点。频繁的内存申请操作促使Linux内核采用per-cpu实现，将CPU访问的变量复制到每个CPU中，以减少缓存行竞争和False Sharing，类似于Java中的Thread Local。

       分配物理页

       尽管我们不必关注底层实现，buddy system负责分配物理页，关键在于使用了numa_node_id方法。接下来，我们将深入探索整个Linux内核的per-cpu体系。

       numa_node_id源码分析获取数据

       在topology.h中，我们发现使用了raw_cpu_read函数，传入了numa_node参数。接下来，类似源码资本我们来了解numa_node的定义。

       在topology.h中定义了numa_node。我们继续跟踪DECLARE_PER_CPU_SECTION的定义，最终揭示numa_node是一个共享全局变量，类型为int，存储在.data..percpu段中。

       在percpu-defs.h中，numa_node被放置在ELF文件的.data..percpu段中，这些段在运行阶段即为段。接下来，我们返回raw_cpu_read方法。

       在percpu-defs.h中，我们继续跟进__pcpu_size_call_return方法，此方法根据per-cpu变量的大小生成回调函数。对于numa_node的int类型，最终拼接得到的是raw_cpu_read_4方法。

       在percpu.h中，调用了一般的read方法。在percpu.h中，获取numa_node的绝对地址，并通过raw_cpu_ptr方法。

       在percpu-defs.h中，我们略过验证指针的环节，追踪arch_raw_cpu_ptr方法。全源码印钞机接下来，我们来看x架构的实现。

       在percpu.h中，使用汇编获取this_cpu_off的地址，代表此CPU内存副本到".data..percpu"的偏移量。加上numa_node相对于原始内存副本的偏移量，最终通过解引用获得真正内存地址内的值。

       对于其他架构，实现方式相似，通过获取自己CPU的偏移量，最终通过相对偏移得到pcp变量的地址。

       放入数据

       讨论Linux内核启动过程时，我们不得不关注per-cpu的值是如何被放入的。

       在main.c中，我们以x实现为例进行分析。通过setup_percpu.c文件中的代码，我们将node值赋给每个CPU的numa_node地址处。具体计算方法通过early_cpu_to_node实现，此处不作展开。

       在percpu-defs.h中，我们来看看如何获取每个CPU的numa_node地址，最终还是通过简单的偏移获取。需要注意如何获取每个CPU的副本偏移地址。

       在percpu.h中，汉语字典源码我们发现一个关键数组__per_cpu_offset，其中保存了每个CPU副本的偏移值，通过CPU的索引来查找。

       接下来，我们来设计PER CPU模块。

       设计一个全面的PER CPU架构，它支持UMA或NUMA架构。我们设计了一个包含NUMA节点的结构体，内部管理所有CPU。为每个CPU创建副本，其中存储所有per-cpu变量。静态数据在编译时放入原始数据段，动态数据在运行时生成。

       最后，我们回到setup_per_cpu_areas方法的分析。在setup_percpu.c中，我们详细探讨了关键方法pcpu_embed_first_chunk。此方法管理group、unit、静态、保留、动态区域。

       通过percpu.c中的关键变量__per_cpu_load和vmlinux.lds.S的链接脚本，我们了解了per-cpu加载时的源码编剧器地址符号。PERCPU_INPUT宏定义了静态原始数据的起始和结束符号。

       接下来，我们关注如何分配per-cpu元数据信息pcpu_alloc_info。percpu.c中的方法执行后，元数据分配如下图所示。

       接着，我们分析pcpu_alloc_alloc_info的方法，完成元数据分配。

       在pcpu_setup_first_chunk方法中，我们看到分配的smap和dmap在后期将通过slab再次分配。

       在main.c的mm_init中，我们关注重点区域，完成map数组的slab分配。

       至此，我们探讨了Linux内核中per-cpu实现的原理，从设计到源码分析，全面展现了这一关键机制在现代服务器架构中的作用。

CI工具选型分析

       持续集成工具选型分析指出，选择合适的工具对团队效率至关重要。关键因素包括易用性、安装简易性、云服务支持、容器兼容性以及开源社区支持。以下是主要工具的优劣势对比：

       Jenkins，虽然历史悠久，但需依赖附加组件和插件以适应现代架构；CircleCI成本较低，配置简单，但本地部署困难且Clojure社区相对较小；TeamCity基于Java，Kubernetes部署镜像大；GitLab CI支持Kubernetes，但非GitLab源码管理工具不适用；Buddy本地部署按用户付费，价格昂贵；TravisCI使用Ruby，部署选项有限；GoCD虽开源，支持Kubernetes但不适用Java应用；Drone轻量级，Go语言编写，适合Kubernetes，但文档不完善；Spinnaker功能强大，但本地部署复杂；Buildbot用Python编写，性能一般，社区支持较少。

       对于大部分团队，CircleCI或TravisCI足够满足需求。然而，追求高效和敏捷的开发者可能更倾向于Drone.io，它易于安装、配置，支持云和本地部署，且性能优于Python/Ruby编写的选项，具有云原生应用的特性。Jenkins则因其灵活性和社区支持，尽管在Kubernetes支持上不如其他新工具，仍是普遍选择。

RegexBuddy正则表达式编辑工具V破解版RegexBuddy正则表达式编辑工具V破解版功能简介

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软件功能

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Linux中的内存分配--slab（1）

       在Linux中，当内存分配遇到小于一页的需求时，为避免浪费和内碎片问题，slab分配器应运而生。slab分配器的核心机制是kmem_cache，它为每个对象类别维护一个"cache"，分配和释放对象时都从对应的cache中进行，提高了效率。cache的内存来源于buddy伙伴系统，通过分页并按照对象大小划分，确保物理内存的连续性。

       每个kmem_cache由若干slabs组成，每个slab由一个或多个页框构成，大小由gfporder定义。为了优化CPU缓存利用，slab引入了coloring机制，通过调整slab中的偏移量，确保相同对象号的对象不会对齐，从而减少缓存替换操作。

       kmem_cache_node负责描述和管理slab中的对象，包含slab链表，根据NUMA架构进行内存分配。slab描述符中，s_mem和freelist分别指向第一个对象和空闲对象链表。空闲对象链表由数组组成，根据活跃对象动态调整。

       本地CPU空闲链表作为kmem_cache的一部分，记录对象的释放，便于内存回收。通过slabtop命令，可以查看系统的slab分配情况，包括内存使用、cache数量、slabs数量以及object大小分布。此外，/proc/meminfo和/proc/slabinfo提供了更详细的内存使用信息。

       深入理解slab分配器的更多内容，可以参考相关文章如《Slab Allocator (kernel.org)》、《The Slab Allocator in the Linux kernel (hammertux.github.io)》以及《linux内存源码分析 - SLAB分配器概述》等。

免费高性能虚拟化Mac的开源软件VirtualBuddy

       最新Mac改用ARM芯片后，市面上虚拟化软件如VMware和VirtualBox无法完美虚拟化macOS。VirtualBuddy则为Apple Silicon用户提供了完美的macOS虚拟化解决方案。支持macOS 及以上版本，同时兼容Ubuntu，但不支持Windows。

       VirtualBuddy基于MacOS的Hypervisor.framework开发，使用Swift语言编写，具备多项特性。软件开源，用户可在GitHub（github.com/insidegui/Vi...）获取源代码，自行编译或下载已编译版本。推荐下载最新版1.4.1（github.com/insidegui/Vi...），安装步骤简单，下载VirtualBuddy_v1.4.1-.dmg后安装即可。

       VirtualBuddy在安装后支持常用软件，如企业微信、钉钉和Xcode等，性能表现不错，未出现明显卡顿、延迟问题。此外，软件内置GuestApp，提供剪贴板共享和文件共享功能，启动虚拟机后，通过Finder侧边栏选择Guest磁盘，双击VirtualBuddyGuest应用图标即可使用。

       对于Mac开发者，VirtualBuddy能在多个macOS版本（尤其是测试版）上高效测试应用程序，提供彻底隔离环境，且性能损失较小。作为替代虚拟化软件的优质选择，VirtualBuddy在Mac虚拟化领域展现出其独特价值。