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分类: C/C++语言

eBPF 介绍

eBPF 介绍

很早前就想写一篇关于eBPF的文章,但是迟迟没有动手,这两天有点时间,所以就来写一篇,这文章主要还是简单的介绍eBPF 是用来干什么的,并通过几个示例来介绍是怎么玩的,这个技术非常非常之强,Linux 操作系统的观测性实在是太强大了,并在 BCC 加持下变得一览无余。这个技术不是一般的运维人员或是系统管理员可以驾驭的,这个还是要有底层系统知识并有一定开发能力的技术人员才能驾驭的了的。我在这篇文章的最后给了个彩蛋。

介绍

eBPF(extened Berkeley Packet Filter)是一种内核技术,它允许开发人员在不修改内核代码的情况下运行特定的功能。eBPF 的概念源自于 Berkeley Packet Filter(BPF),后者是由贝尔实验室开发的一种网络过滤器,可以捕获和过滤网络数据包。

出于对更好的 Linux 跟踪工具的需求,eBPF 从 dtrace中汲取灵感,dtrace 是一种主要用于 Solaris 和 BSD 操作系统的动态跟踪工具。与 dtrace 不同,Linux 无法全面了解正在运行的系统,因为它仅限于系统调用、库调用和函数的特定框架。在Berkeley Packet Filter  (BPF)(一种使用内核 VM 编写打包过滤代码的工具)的基础上,一小群工程师开始扩展 BPF 后端以提供与 dtrace 类似的功能集。 eBPF 诞生了。2014 年随 Linux 3.18 首次限量发布,充分利用 eBPF 至少需要 Linux 4.4 以上版本

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API设计原则 – Qt官网的设计实践总结

API设计原则 – Qt官网的设计实践总结

(感谢好友 @李鼎 翻译此文)

原文链接:API Design Principles – Qt Wiki
基于Gary的影响力上 Gary Gao 的译文稿:C++的API设计指导

译序

Qt的设计水准在业界很有口碑,一致、易于掌握和强大的API是Qt最著名的优点之一。此文既是Qt官网上的API设计指导准则,也是Qt在API设计上的实践总结。虽然Qt用的是C++,但其中设计原则和思考是具有普适性的(如果你对C++还不精通,可以忽略与C++强相关或是过于细节的部分,仍然可以学习或梳理关于API设计最有价值的内容)。整个篇幅中有很多示例,是关于API设计一篇难得的好文章。

需要注意的是,这篇Wiki有一些内容并不完整,所以,可能会有一些阅读上的问题,我们对此做了一些相关的注释。

PS:翻译中肯定会有不足和不对之处,欢迎评论&交流;另译文源码在GitHub的这个仓库中,可以提交Issue/Fork后提交代码来建议/指正。

API设计原则

一致、易于掌握和强大的API是Qt最著名的优点之一。此文总结了我们在设计Qt风格API的过程中所积累的诀窍(know-how)。其中许多是通用准则;而其他的则更偏向于约定,遵循这些约定主要是为了与已有的API保持一致。

虽然这些准则主要用于对外的API(public API),但在设计对内的API(private API)时也推荐遵循相同的技巧(techniques),作为开发者之间协作的礼仪(courtesy)。

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如何重构“箭头型”代码

如何重构“箭头型”代码

本文主要起因是,一次在微博上和朋友关于嵌套好几层的if-else语句的代码重构的讨论(微博原文),在微博上大家有各式各样的问题和想法。按道理来说这些都是编程的基本功,似乎不太值得写一篇文章,不过我觉得很多东西可以从一个简单的东西出发,到达本质,所以,我觉得有必要在这里写一篇的文章。不一定全对,只希望得到更多的讨论,因为有了更深入的讨论才能进步。

文章有点长,我在文章最后会给出相关的思考和总结陈词,你可以跳到结尾。

所谓箭头型代码,基本上来说就是下面这个图片所示的情况。

那么,这样“箭头型”的代码有什么问题呢?看上去也挺好看的,有对称美。但是……

关于箭头型代码的问题有如下几个:

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Cuckoo Filter:设计与实现

Cuckoo Filter:设计与实现

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

对于海量数据处理业务,我们通常需要一个索引数据结构,用来帮助查询,快速判断数据记录是否存在,这种数据结构通常又叫过滤器(filter)。考虑这样一个场景,上网的时候需要在浏览器上输入URL,这时浏览器需要去判断这是否一个恶意的网站,它将对本地缓存的成千上万的URL索引进行过滤,如果不存在,就放行,如果(可能)存在,则向远程服务端发起验证请求,并回馈客户端给出警告。

索引的存储又分为有序和无序,前者使用关联式容器,比如B树,后者使用哈希算法。这两类算法各有优劣:比如,关联式容器时间复杂度稳定O(logN),且支持范围查询;又比如哈希算法的查询、增删都比较快O(1),但这是在理想状态下的情形,遇到碰撞严重的情况,哈希算法的时间复杂度会退化到O(n)。因此,选择一个好的哈希算法是很重要的。

时下一个非常流行的哈希索引结构就是bloom filter,它类似于bitmap这样的hashset,所以空间利用率很高。其独特的地方在于它使用多个哈希函数来避免哈希碰撞,如图所示(来源wikipedia),bit数组初始化为全0,插入x时,x被3个哈希函数分别映射到3个不同的bit位上并置1,查询x时,只有被这3个函数映射到的bit位全部是1才能说明x可能存在,但凡至少出现一个0表示x肯定不存在。

Bloom_filter

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vfork 挂掉的一个问题

vfork 挂掉的一个问题

tux-fork在知乎上,有个人问了这样的一个问题——为什么vfork的子进程里用return,整个程序会挂掉,而且exit()不会?并给出了如下的代码,下面的代码一运行就挂掉了,但如果把子进程的return改成exit(0)就没事。

我受邀后本来不想回答这个问题的,因为这个问题明显就是RTFM的事,后来,发现这个问题放在那里好长时间,而挂在下面的几个答案又跑偏得比较严重,我觉得可能有些朋友看到那样的答案会被误导,所以就上去回答了一下这个问题。

下面我把问题和我的回答发布在这里,也供更多的人查看。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
int main(void) {
    int var;
    var = 88;
    if ((pid = vfork()) < 0) {
        printf("vfork error");
        exit(-1);
    } else if (pid == 0) { /* 子进程 */
        var++;
        return 0;
    }
    printf("pid=%d, glob=%d, var=%d\n", getpid(), glob, var);
    return 0;
}

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Leetcode 编程训练

Leetcode 编程训练

LeetCodeLogo (1)Leetcode这个网站上的题都是一些经典的公司用来面试应聘者的面试题,很多人通过刷这些题来应聘一些喜欢面试算法的公司,比如:Google、微软、Facebook、Amazon之类的这些公司,基本上是应试教育的功利主义。

我做这些题目的不是为了要去应聘这些公司,而是为了锻炼一下自己的算法和编程能力。因为我开始工作的时候基本没有这样的训练算法和编程的网站,除了大学里的“算法和数据结构”里的好些最基础最基础的知识,基本上没有什么训练。所以,当我看到有人在做这些题的时候,我也蠢蠢欲动地想去刷一下。

于是,我花了3-4个月的业余时间,我把Leetcode的154道题全部做完了。(这也是最近我没有太多的时间来写博客的原因,你可以看到我之前做的那个活动中有几个算法题来自于Leetcode)有人说我时间太多了,这里声明一下,我基本上都是利用了晚上10点以后的时间来做这些题的。

LeetCode的题大致分成两类:

1)基础算法的知识。这些题里面有大量的算法题,解这些题都是有套路的,不是用递归(深度优先DFS,广度优先BFS),就是要用动态规划(Dynamic Programming),或是拆半查找(Binary Search),或是回溯(Back tracing),或是分治法(Divide and Conquer),还有大量的对树,数组、链表、字符串和hash表的操作。通过做这些题能让你对这些最基础的算法的思路有非常扎实的了解和训练。对我而言,Dynamic Programming 是我的短板,尤其是一些比较复杂的问题,在推导递推公式上总是有思维的缺陷(数学是我的硬伤),通过做了这些题后,我能感到我在DP的思路上有了很大的收获。

2)编程题。比如:atoi,strstr,add two num,括号匹配,字符串乘法,通配符匹配,文件路径简化,Text Justification,反转单词等等,这些题的Edge Case, Corner Case有很多。这些题需要你想清楚了再干,只要你稍有疏忽,就会有几个case让你痛不欲生,而且一不小心就会让你的代码会写得又臭又长,无法阅读。通过做这些题,可以非常好的训练你对各种情况的考虑,以及你对程序代码组织的掌控(其实就是其中的状态变量)。还记得我在《函数式编程》中说的,程序中的状态是你程序变得复杂难维护的直接原因。

我觉得每个程序员都应该花时间和精力做这些题,因为你会从这些题中得到很大的收益。做完这些题后你一定会明白下面几个道理:

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State Threads 回调终结者

State Threads 回调终结者

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

上回写了篇《一个“蝇量级”C语言协程库》,推荐了一下Protothreads,通过coroutine模拟了用户级别的multi-threading模型,虽然本身足够“轻”,杜绝了系统开销,但这个库本身应用场合主要是内存限制的嵌入式领域,提供原生态组件太少,使用限制太多,比如依赖其它调用产生阻塞等。

这回又替大家在开源界淘了个宝,推荐一个轻量级网络应用框架State Threads(以下简称ST),总共也就3000行C代码,跟Protothreads不同在于ST针对的就是高性能可扩展服务器领域(值得一提的是Protothreads官网参考链接上第一条就是ST的官网)。在其FAQ页面上一句引用”Perfection is achieved not when there is nothing more to add, but rather when there is nothing more to take away.”可以视为开发人员对ST源码质量的自信。

历史渊源

首先介绍一下这个库的历史渊源,从代码贡献者来看,ST不是个人作品,而是有着雄厚的商业支持和应用背景,比如服务器领域,在这里你可以看到ST曾作为Apache的多核应用模块发布。其诞生最初是由网景(Netscape)公司的MSPR(Netscape Portable Runtime library)项目中剥离出来,后由SGI(Silicon Graphic Inc)还有Yahoo!公司(前者是主力)开发维护的独立线程库。历史版本方面,作为SourceForge上开源项目,由2001年发布v1.0以来一直到2009年v1.9稳定版后未再变动。在平台移植方面,从Makefile的配置选项中可知ST支持多种Unix-like平台,还有专门针对Win32的源码改写。源码例子中,提供了web server、proxy以及dns三种编程实例供参考。可以说代码质量应该是相当的稳定和可靠的。

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C语言的整型溢出问题

C语言的整型溢出问题

整型溢出有点老生常谈了,bla, bla, bla… 但似乎没有引起多少人的重视。整型溢出会有可能导致缓冲区溢出,缓冲区溢出会导致各种黑客攻击,比如最近OpenSSL的heartbleed事件,就是一个buffer overread的事件。在这里写下这篇文章,希望大家都了解一下整型溢出,编译器的行为,以及如何防范,以写出更安全的代码。

什么是整型溢出

C语言的整型问题相信大家并不陌生了。对于整型溢出,分为无符号整型溢出和有符号整型溢出。

对于unsigned整型溢出,C的规范是有定义的——“溢出后的数会以2^(8*sizeof(type))作模运算”,也就是说,如果一个unsigned char(1字符,8bits)溢出了,会把溢出的值与256求模。例如:

unsigned char x = 0xff;
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:0 (因为0xff + 1是256,与2^8求模后就是0)

对于signed整型的溢出,C的规范定义是“undefined behavior”,也就是说,编译器爱怎么实现就怎么实现。对于大多数编译器来说,算得啥就是啥。比如:

signed char x =0x7f; //注:0xff就是-1了,因为最高位是1也就是负数了
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:-128,因为0x7f + 0x01得到0x80,也就是二进制的1000 0000,符号位为1,负数,后面为全0,就是负的最小数,即-128。

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C语言结构体里的成员数组和指针

C语言结构体里的成员数组和指针

单看这文章的标题,你可能会觉得好像没什么意思。你先别下这个结论,相信这篇文章会对你理解C语言有帮助。这篇文章产生的背景是在微博上,看到@Laruence同学出了一个关于C语言的题,微博链接。微博截图如下。我觉得好多人对这段代码的理解还不够深入,所以写下了这篇文章。

zero_array

为了方便你把代码copy过去编译和调试,我把代码列在下面:

#include <stdio.h>
struct str{
    int len;
    char s[0];
};

struct foo {
    struct str *a;
};

int main(int argc, char** argv) {
    struct foo f={0};
    if (f.a->s) {
        printf( f.a->s);
    }
    return 0;
}

你编译一下上面的代码,在VC++和GCC下都会在14行的printf处crash掉你的程序。@Laruence 说这个是个经典的坑,我觉得这怎么会是经典的坑呢?上面这代码,你一定会问,为什么if语句判断的不是f.a?而是f.a里面的数组?写这样代码的人脑子里在想什么?还是用这样的代码来玩票?不管怎么样,看过原微博的回复,我个人觉得大家主要还是对C语言理解不深,如果这算坑的话,那么全都是坑。

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一个浮点数跨平台产生的问题

一个浮点数跨平台产生的问题

感谢网友唐磊(微博@唐磊_name)投稿,本文原文在唐磊的博客上(原文地址),原文分析还不够好,而且可能对人有误导,所以,我对原文做了很多修改,并加了Linux下的内容。浮点数是一个很复杂的事情,希望这篇文章有助于大家了解浮点数与其相关的C/C++的编译选项。(注:我没有Windows 32位以及C#的环境,所以,对于Windows 32位的程序和C#的程序没有验证过)

背景就简单点儿说,最近一个项目C#编写,涉及浮点运算,来龙去脉省去,直接看如下代码。

float p3x = 80838.0f;
float p2y = -2499.0f;
double v321 = p3x * p2y;
Console.WriteLine(v321);

很简单吧,马上笔算下结果为-202014162,没问题,难道C#没有产生这样的结果?不可能吧,开启Visual Studio,copy代码试试,果然结果是-202014162。就这样完了么?显然没有!你把编译时的选项从AnyCPU改成x64试试~(服务器环境正是64位滴哦!!)结果居然边成了-202014160,对没错,就是-202014160。有点不相信,再跑两遍,仍然是-202014160。呃,想通了,因为浮点运算的误差,-202014160这个结果是合理的。

为什么合理呢?很正常,因为上面的p3x和p2y是两个float类型,虽然v321是double,但也是两个float类型计算完后再转成double的,float的精度本来也只有7位,所以,对于这个上亿的数,自然没有办法保证精度

但是为什么修改CPU的type会有不同的效果?嗯,我们再试试C/C++。

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