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链接库文件体积优化工具篇:bloaty

笔者之前参与过一个嵌入式智能手表项目,曾经碰到过这样一个问题:手表的flash大小只有2M,这意味着只能在上面烧录2M大小的代码。随着开发不断进行,代码越写越多,编译出来的bin也越来越大。最后bin大小超过了2M, 就没法烧写了,很尴尬。最后只能想办法精简代码,当然这是在不影响功能的前提下精简代码。那如何精简代码呢?我们自然会想到先看看哪里的代码最多,比如使用的各个so的大小,so里边哪个源文件最大,源文件里边哪一个函数最耗空间等等,先做一个统计分析,然后再看一下怎么优化。那这个统计如何进行呢?这个就需要用到一些工具。

本文介绍的工具:bloaty就用来干这个活的,这是谷歌公司开源的一个项目,在GitHub上有源码,主要是用来查看可执行文件,链接库内存分布的。Bloaty对二进制文件进行深入分析,使用自定义的ELF、DWARF和Mach-O解析器,旨在将二进制文件的每个字节准确地定位到是属于哪个符号或编译单元。它甚至会反汇编二进制文件,寻找对匿名数据的引用。
下面是一个例子,用bloaty工具来分析bloaty二进制文件,看一下各个编译单元(源文件)所占的内存大小和占总大小的百分比:

./bloaty bloaty -d compileunitsFILE SIZE        VM SIZE    --------------  -------------- 34.8%  10.2Mi  43.4%  2.91Mi    [163 Others]17.2%  5.08Mi   4.3%   295Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/descriptor.cc7.3%  2.14Mi   2.6%   179Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/descriptor.pb.cc4.6%  1.36Mi   1.1%  78.4Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/text_format.cc3.7%  1.10Mi   4.5%   311Ki    third_party/capstone/arch/ARM/ARMDisassembler.c1.3%   399Ki  15.9%  1.07Mi    third_party/capstone/arch/M68K/M68KDisassembler.c3.2%   980Ki   1.1%  75.3Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/generated_message_reflection.cc3.2%   965Ki   0.6%  40.7Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/descriptor_database.cc2.8%   854Ki  12.0%   819Ki    third_party/capstone/arch/X86/X86Mapping.c2.8%   846Ki   1.0%  66.4Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/extension_set.cc2.7%   800Ki   0.6%  41.2Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/generated_message_util.cc2.3%   709Ki   0.7%  50.7Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/wire_format.cc2.1%   637Ki   1.7%   117Ki    third_party/demumble/third_party/libcxxabi/cxa_demangle.cpp1.8%   549Ki   1.7%   114Ki    src/bloaty.cc1.7%   503Ki   0.7%  48.1Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/repeated_field.cc1.6%   469Ki   6.2%   427Ki    third_party/capstone/arch/X86/X86DisassemblerDecoder.c1.4%   434Ki   0.2%  15.9Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/message.cc1.4%   422Ki   0.3%  23.4Ki    third_party/re2/re2/dfa.cc1.3%   407Ki   0.4%  24.9Ki    third_party/re2/re2/regexp.cc1.3%   407Ki   0.4%  29.9Ki    third_party/protobuf/src/google/protobuf/map_field.cc1.3%   397Ki   0.4%  24.8Ki    third_party/re2/re2/re2.cc100.0%  29.5Mi 100.0%  6.69Mi    TOTAL

Bloaty支持许多功能:

  1. 文件格式:ELF、Mach-O、PE/COFF(实验)、WebAssembly(实验)
  2. 数据来源:compilenit(如上所示)、符号、节、段等。
  3. 分层解析:将多个数据源合并为一个报告
  4. size diffs:查看二进制文件的增长位置,非常适合CI测试
  5. 单独的调试文件:剥离测试中的二进制文件,同时使调试数据可用于分析
  6. 灵活的解映射:解映射C++符号,可选择丢弃函数/模板参数
  7. 自定义数据源:regex重写内置数据源,用于自定义munging/bucketing
  8. 正则表达式过滤:过滤掉二进制文件中与给定正则表达式匹配或不匹配的部分

使用说明

$ ./bloaty bloatyFILE SIZE        VM SIZE    --------------  -------------- 30.0%  8.85Mi   0.0%       0    .debug_info24.7%  7.29Mi   0.0%       0    .debug_loc12.8%  3.79Mi   0.0%       0    .debug_str9.7%  2.86Mi  42.8%  2.86Mi    .rodata6.9%  2.03Mi  30.3%  2.03Mi    .text6.3%  1.85Mi   0.0%       0    .debug_line4.0%  1.19Mi   0.0%       0    .debug_ranges0.0%       0  15.0%  1.01Mi    .bss1.6%   473Ki   0.0%       0    .strtab1.4%   435Ki   6.3%   435Ki    .data0.8%   254Ki   3.7%   254Ki    .eh_frame0.8%   231Ki   0.0%       0    .symtab0.5%   142Ki   0.0%       0    .debug_abbrev0.2%  56.8Ki   0.8%  56.8Ki    .gcc_except_table0.1%  41.4Ki   0.6%  41.4Ki    .eh_frame_hdr0.0%  11.4Ki   0.1%  9.45Ki    [26 Others]0.0%  7.20Ki   0.1%  7.14Ki    .dynstr0.0%  6.09Ki   0.1%  6.02Ki    .dynsym0.0%  4.89Ki   0.1%  4.83Ki    .rela.plt0.0%  4.59Ki   0.0%       0    [Unmapped]0.0%  3.30Ki   0.0%  3.23Ki    .plt100.0%  29.5Mi 100.0%  6.69Mi    TOTAL

“VM SIZE”列告诉二进制文件加载到内存时将占用多少空间。“文件大小”列告诉二进制文件在磁盘上占用的空间。这两者可能彼此非常不同:

  • 有些数据存在于文件中,但没有加载到内存中,例如调试信息。
  • 某些数据已映射到内存中,但文件中不存在。这主要适用于.bss部分(零初始化数据)。

Bloaty中的默认细分是分段的,但支持许多其他对二进制文件进行切片的方式,如符号和分段。如果使用调试信息进行编译,甚至可以按编译单元和内联进行分解!效果见第一个例子。

Size Diffs

可以使用Bloaty来查看二进制文件的大小是如何变化的。
例如,这里有几个不同版本的Bloaty之间的大小差异,显示了当我添加一些功能时它是如何增长的。

$ ./bloaty bloaty -- oldbloatyVM SIZE                     FILE SIZE--------------               --------------[ = ]       0 .debug_loc     +688Ki  +9.9%+19%  +349Ki .text          +349Ki   +19%[ = ]       0 .debug_ranges  +180Ki   +11%[ = ]       0 .debug_info    +120Ki  +0.9%+23% +73.5Ki .rela.dyn     +73.5Ki   +23%+3.5% +57.1Ki .rodata       +57.1Ki  +3.5%+28e3% +53.9Ki .data         +53.9Ki +28e3%[ = ]       0 .debug_line   +40.2Ki  +4.8%+2.3% +5.35Ki .eh_frame     +5.35Ki  +2.3%-6.0%      -5 [Unmapped]    +2.65Ki  +215%+0.5% +1.70Ki .dynstr       +1.70Ki  +0.5%[ = ]       0 .symtab       +1.59Ki  +0.9%[ = ]       0 .debug_abbrev +1.29Ki  +0.5%[ = ]       0 .strtab       +1.26Ki  +0.3%+16%    +992 .bss                0  [ = ]+0.2%    +642 [13 Others]      +849  +0.2%+0.6%    +792 .dynsym          +792  +0.6%+16%    +696 .rela.plt        +696   +16%+16%    +464 .plt             +464   +16%+0.8%    +312 .eh_frame_hdr    +312  +0.8%[ = ]       0 .debug_str    -19.6Ki  -0.4%+11%  +544Ki TOTAL         +1.52Mi  +4.6%

分层解析

Bloaty支持以多种不同的方式分解二进制文件。您可以将多个数据源组合到一个层次配置文件中。例如,我们可以在单个报告中使用分段和分段数据源:

$ ./bloaty -d segments,sections bloatyFILE SIZE        VM SIZE    --------------  -------------- 80.7%  23.8Mi   0.0%       0    [Unmapped]37.2%  8.85Mi   NAN%       0    .debug_info30.6%  7.29Mi   NAN%       0    .debug_loc15.9%  3.79Mi   NAN%       0    .debug_str7.8%  1.85Mi   NAN%       0    .debug_line5.0%  1.19Mi   NAN%       0    .debug_ranges1.9%   473Ki   NAN%       0    .strtab1.0%   231Ki   NAN%       0    .symtab0.6%   142Ki   NAN%       0    .debug_abbrev0.0%  4.59Ki   NAN%       0    [Unmapped]0.0%     392   NAN%       0    .shstrtab0.0%     139   NAN%       0    .debug_macinfo0.0%      68   NAN%       0    .comment10.9%  3.21Mi  47.9%  3.21Mi    LOAD #4 [R]89.3%  2.86Mi  89.3%  2.86Mi    .rodata7.7%   254Ki   7.7%   254Ki    .eh_frame1.7%  56.8Ki   1.7%  56.8Ki    .gcc_except_table1.3%  41.4Ki   1.3%  41.4Ki    .eh_frame_hdr0.0%       1   0.0%       1    [LOAD #4 [R]]6.9%  2.03Mi  30.3%  2.03Mi    LOAD #3 [RX]99.8%  2.03Mi  99.8%  2.03Mi    .text0.2%  3.23Ki   0.2%  3.23Ki    .plt0.0%      28   0.0%      28    [LOAD #3 [RX]]0.0%      23   0.0%      23    .init0.0%       9   0.0%       9    .fini1.5%   439Ki  21.4%  1.44Mi    LOAD #5 [RW]0.0%       0  70.1%  1.01Mi    .bss99.1%   435Ki  29.6%   435Ki    .data0.4%  1.63Ki   0.1%  1.63Ki    .got.plt0.3%  1.46Ki   0.1%  1.46Ki    .data.rel.ro0.1%     560   0.0%     560    .dynamic0.1%     384   0.0%     376    .init_array0.0%      32   0.0%      56    [LOAD #5 [RW]]0.0%      32   0.0%      32    .got0.0%      16   0.0%      16    .tdata0.0%       8   0.0%       8    .fini_array0.0%       0   0.0%       8    .tbss0.1%  23.3Ki   0.3%  23.3Ki    LOAD #2 [R]30.7%  7.14Ki  30.7%  7.14Ki    .dynstr25.9%  6.02Ki  25.9%  6.02Ki    .dynsym20.8%  4.83Ki  20.8%  4.83Ki    .rela.plt7.7%  1.78Ki   7.7%  1.78Ki    .hash5.0%  1.17Ki   5.0%  1.17Ki    .rela.dyn3.1%     741   3.1%     741    [LOAD #2 [R]]2.7%     632   2.7%     632    .gnu.hash2.2%     514   2.2%     514    .gnu.version1.6%     384   1.6%     384    .gnu.version_r0.2%      36   0.2%      36    .note.gnu.build-id0.1%      32   0.1%      32    .note.ABI-tag0.1%      28   0.1%      28    .interp0.0%  2.56Ki   0.0%       0    [ELF Headers]46.3%  1.19Ki   NAN%       0    [19 Others]7.3%     192   NAN%       0    [ELF Headers]2.4%      64   NAN%       0    .comment2.4%      64   NAN%       0    .data2.4%      64   NAN%       0    .data.rel.ro2.4%      64   NAN%       0    .debug_abbrev2.4%      64   NAN%       0    .debug_info2.4%      64   NAN%       0    .debug_line2.4%      64   NAN%       0    .debug_loc2.4%      64   NAN%       0    .debug_macinfo2.4%      64   NAN%       0    .debug_ranges2.4%      64   NAN%       0    .debug_str2.4%      64   NAN%       0    .dynamic2.4%      64   NAN%       0    .dynstr2.4%      64   NAN%       0    .dynsym2.4%      64   NAN%       0    .eh_frame2.4%      64   NAN%       0    .eh_frame_hdr2.4%      64   NAN%       0    .fini2.4%      64   NAN%       0    .fini_array2.4%      64   NAN%       0    .gcc_except_table2.4%      64   NAN%       0    .gnu.hash100.0%  29.5Mi 100.0%  6.69Mi    TOTAL

Bloaty为每个级别显示最多20行;其他值被分组到[other]bin中。使用-n<num>可覆盖此设置。如果传递-n 0,所有数据都将被输出,而不会将任何内容折叠到[Other]中

调试剥离的二进制文件

Bloaty支持从单独的二进制文件中读取调试信息/符号。这使您可以对剥离的二进制文件进行配置,即使是对于像“compilenits”或“symbol”这样需要这些额外信息的数据源也是如此。
Bloaty使用构建ID来验证二进制文件和调试文件是否匹配。否则,结果将是无稽之谈(这种不匹配听起来可能不太可能,但这是一个很容易犯的错误)。
如果您的二进制文件有一个生成ID,那么使用单独的调试文件非常简单,如下所示:

$ cp bloaty bloaty.stripped
$ strip bloaty.stripped
$ ./bloaty -d symbols --debug-file=bloaty bloaty.stripped

数据源

Bloaty有许多内置的数据源。这些都提供了不同的方法来查看二进制文件。您还可以通过将正则表达式应用于内置数据源来创建自己的数据源(请参阅下面的“自定义数据源”)。
虽然Bloaty处理二进制文件、共享对象、对象文件和静态库(.a文件),但有些数据源不处理对象文件。这尤其适用于读取调试信息的数据源。

Segments段

段是运行时加载程序用来确定二进制文件的哪些部分需要加载/映射到内存中的内容。通常只有几个部分:每组mmap()权限需要一个:

$ ./bloaty -d segments bloatyFILE SIZE        VM SIZE    --------------  -------------- 80.7%  23.8Mi   0.0%       0    [Unmapped]10.9%  3.21Mi  47.9%  3.21Mi    LOAD #4 [R]6.9%  2.03Mi  30.3%  2.03Mi    LOAD #3 [RX]1.5%   439Ki  21.4%  1.44Mi    LOAD #5 [RW]0.1%  23.3Ki   0.3%  23.3Ki    LOAD #2 [R]0.0%  2.56Ki   0.0%       0    [ELF Headers]100.0%  29.5Mi 100.0%  6.69Mi    TOTAL

在这里,我们看到一个段被映射[RX](读/执行)和一个段映射[RW](读取/写入)。二进制文件的很大一部分没有加载到内存中,我们将其视为[未映射]。
对象文件和静态库没有段。然而,我们通过将部分按其标志分组来伪造它。这给了我们一个分解,有点像真实的片段。

$ ./bloaty -d segments CMakeFiles/libbloaty.dir/src/bloaty.cc.oFILE SIZE        VM SIZE    --------------  -------------- 87.5%   972Ki   0.0%       0    Section []8.2%  90.9Ki  78.3%  90.9Ki    Section [AX]2.3%  25.2Ki  21.7%  25.2Ki    Section [A]2.0%  22.6Ki   0.0%       0    [ELF Headers]0.1%     844   0.0%       0    [Unmapped]0.0%      24   0.1%      72    Section [AW]100.0%  1.09Mi 100.0%   116Ki    TOTAL

未完待续

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文章目录 2.1 Chart包方式安装kafka集群 5.开始安装2.2 命令行方式安装kafka集群 搭建 Kafka-UI三、kafka集群测试3.1 方式一3.2 方式二 四、kafka集群扩容4.1 方式一4.2 方式二 五、kafka集群删除 参考文档 [Helm实践---安装kafka集群 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.…...

【机器学习】期望最大化(EM)算法

文章目录 一、极大似然估计1.1 基本原理1.2 举例说明 二、Jensen不等式三、EM算法3.1 隐变量 与 观测变量3.2 为什么要用EM3.3 引入Jensen不等式3.4 EM算法步骤3.5 EM算法总结 参考资料 EM是一种解决 存在隐含变量优化问题 的有效方法。EM的意思是“期望最大化&#xff08;Exp…...

黑马Mybatis

Mybatis 表现层&#xff1a;页面展示 业务层&#xff1a;逻辑处理 持久层&#xff1a;持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 ![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6501c2109c4442118ceb6014725e48e4.png //logback.xml <?xml ver…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

爬虫基础学习day2

# 爬虫设计领域 工商&#xff1a;企查查、天眼查短视频&#xff1a;抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商&#xff1a;京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空&#xff1a;抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体&#xff1a;采集自媒体数据进…...

Map相关知识

数据结构 二叉树 二叉树&#xff0c;顾名思义&#xff0c;每个节点最多有两个“叉”&#xff0c;也就是两个子节点&#xff0c;分别是左子 节点和右子节点。不过&#xff0c;二叉树并不要求每个节点都有两个子节点&#xff0c;有的节点只 有左子节点&#xff0c;有的节点只有…...

Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则

目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入&#xff08;联动&#xff09;2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

Linux nano命令的基本使用

参考资料 GNU nanoを使いこなすnano基础 目录 一. 简介二. 文件打开2.1 普通方式打开文件2.2 只读方式打开文件 三. 文件查看3.1 打开文件时&#xff0c;显示行号3.2 翻页查看 四. 文件编辑4.1 Ctrl K 复制 和 Ctrl U 粘贴4.2 Alt/Esc U 撤回 五. 文件保存与退出5.1 Ctrl …...

苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会

在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...

Vue 模板语句的数据来源

&#x1f9e9; Vue 模板语句的数据来源&#xff1a;全方位解析 Vue 模板&#xff08;<template> 部分&#xff09;中的表达式、指令绑定&#xff08;如 v-bind, v-on&#xff09;和插值&#xff08;{{ }}&#xff09;都在一个特定的作用域内求值。这个作用域由当前 组件…...