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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…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

HTML 语义化

目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案&#xff1a; 语义化标签&#xff1a; <header>&#xff1a;页头<nav>&#xff1a;导航<main>&#xff1a;主要内容<article>&#x…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;我是左手python&#xff01; Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库&#xff0c;用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?

在建筑行业&#xff0c;项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升&#xff0c;传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去&#xff0c;许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理&#xff0c;导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...

家政维修平台实战20:权限设计

目录 1 获取工人信息2 搭建工人入口3 权限判断总结 目前我们已经搭建好了基础的用户体系&#xff0c;主要是分成几个表&#xff0c;用户表我们是记录用户的基础信息&#xff0c;包括手机、昵称、头像。而工人和员工各有各的表。那么就有一个问题&#xff0c;不同的角色&#xf…...

质量体系的重要

质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求&#xff0c;由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面&#xff1a; &#x1f3db;️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限&#xff0c;形成层级清晰的管理网络&#xf…...

基于数字孪生的水厂可视化平台建设:架构与实践

分享大纲&#xff1a; 1、数字孪生水厂可视化平台建设背景 2、数字孪生水厂可视化平台建设架构 3、数字孪生水厂可视化平台建设成效 近几年&#xff0c;数字孪生水厂的建设开展的如火如荼。作为提升水厂管理效率、优化资源的调度手段&#xff0c;基于数字孪生的水厂可视化平台的…...

2021-03-15 iview一些问题

1.iview 在使用tree组件时&#xff0c;发现没有set类的方法&#xff0c;只有get&#xff0c;那么要改变tree值&#xff0c;只能遍历treeData&#xff0c;递归修改treeData的checked&#xff0c;发现无法更改&#xff0c;原因在于check模式下&#xff0c;子元素的勾选状态跟父节…...

React19源码系列之 事件插件系统

事件类别 事件类型 定义 文档 Event Event 接口表示在 EventTarget 上出现的事件。 Event - Web API | MDN UIEvent UIEvent 接口表示简单的用户界面事件。 UIEvent - Web API | MDN KeyboardEvent KeyboardEvent 对象描述了用户与键盘的交互。 KeyboardEvent - Web…...

BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践

6月5日&#xff0c;2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席&#xff0c;并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲&#xff0c;分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出&#xff0c;百度通过将安全能力…...