MIT6.828 Lab2-3 Sysinfo
目录
- 一、实验内容
- 二、实验过程
- 2.1 已有的代码
- 2.2 需补充内容
- /kernel/kalloc.c修改(剩余内存计算的函数)
- /kernel/proc.c修改(统计进程数量的函数)
- /kernel/defs.h修改
- 添加/kernel/sysinfo.c文件
- /kernel/syscall.h修改
- /kernel/syscall.c修改
- /user/user.h修改
- /user/usys.pl修改
- Makefile修改(编译)
- 三、测试结果
一、实验内容
- 添加一个系统调用sysinfo用以收集系统运行时的信息
- sysinfo只用一个参数(struct sysinfo),详见kernel/sysinfo.h
- 使用内核填充struct sysinfo
- 提供了sysinfotest用以测试效果,通过会输出sysinfotest: OK
二、实验过程
2.1 已有的代码
- sysinfotest.c文件部分内容
// 主函数
144 int
145 main(int argc, char *argv[])
146 {
147 printf("sysinfotest: start\n");
148 testcall();
149 testmem();
150 testproc();
151 printf("sysinfotest: OK\n");
152 exit(0);
153 }//testcall()78 void79 testcall() {80 struct sysinfo info;8182 if (sysinfo(&info) < 0) {83 printf("FAIL: sysinfo failed\n");84 exit(1);85 }8687 if (sysinfo((struct sysinfo *) 0xeaeb0b5b00002f5e) != 0xffffffffffffffff) {88 printf("FAIL: sysinfo succeeded with bad argument\n");89 exit(1);90 }91 }
此文件主要处理struct sysinfo结构体记录的信息,sysinfo的信息由内核进行记录,因此要进行系统调用操作。
在kernel文件中,官方提供了sysinfo.h,未提供sysinfo.c,需要自行编写。
//sysinfo.h
1 struct sysinfo {
2 uint64 freemem; // amount of free memory (bytes)
3 uint64 nproc; // number of process
4 };
sysinfo.c需要完成将运行中的系统信息写入sysinfo结构体中,此结构体为内核态结构体,最后还需传递到用户态。
按照官方提示,在kernel/kalloc.c中添加一个函数用以收集剩余内存;在kernel/proc.c中添加函数用以收集进程数量。
2.2 需补充内容
/kernel/kalloc.c修改(剩余内存计算的函数)
// kernel/kalloc.c86 uint6487 kcollect_free(void)88 {89 acquire(&kmem.lock);9091 uint64 free_bytes = 0;92 struct run *r = kmem.freelist;93 while(r){94 free_bytes += PGSIZE;95 r = r->next;96 }9798 release(&kmem.lock);99 return free_bytes;
100 }
/kernel/proc.c修改(统计进程数量的函数)
在proc.c文件中添加统计进程数量的函数,通过遍历proc[]数组实现
690 // kernel/proc.c
691 int
692 collect_proc_num(void)
693 {
694 int num = 0;
695 struct proc *p;
696 for(p = proc; p < &proc[NPROC]; p++){
697 if(p->state != UNUSED)
698 num++;
699 }
700 return num;
701 }
/kernel/defs.h修改
要将上述定义的两个函数添加进defs.h中,在/kernel中,内核函数调用defs.h查询需要用的内核函数
11 struct sysinfo;67 uint64 kcollect_free(void);111 int collect_proc_num(void);
添加/kernel/sysinfo.c文件
1 // kernel/sysinfo.c2 #include "types.h"3 #include "riscv.h"4 #include "defs.h"5 #include "param.h"6 #include "memlayout.h"7 #include "spinlock.h"8 #include "proc.h"9 #include "sysinfo.h"1011 uint6412 sys_sysinfo(void)13 {14 struct proc *p = myproc();1516 struct sysinfo info;17 uint64 info_addr; // user pointer to struct stat18 argaddr(0, &info_addr);1920 info.freemem = kcollect_free();21 info.nproc = collect_proc_num();2223 // 将struct sysinfo拷贝至用户态24 if(copyout(p->pagetable, info_addr, (char*)&info, sizeof(info)) < 0){25 return -1;26 }27 return 0;28 }
/kernel/syscall.h修改
增加系统调用号
23 #define SYS_sysinfo 22
/kernel/syscall.c修改
在相应位置增加转换定义
105 extern uint64 sys_sysinfo(void);
131 [SYS_sysinfo] sys_sysinfo,
/user/user.h修改
增加函数声明
26 int sysinfo(struct sysinfo *);
/user/usys.pl修改
增加系统调用入口,usys.pl编译后产生usys.S文件,该文件记录了内核函数的入口
39 entry("sysinfo");
Makefile修改(编译)
在相应位置添加链接和编译内容
//链接
23 $K/sysinfo.o\
//编译
192 $U/_sysinfotest\
三、测试结果
使用测试工具测试
root@QQQ:~/xv6-labs-2023# make GRADEFLAGS=sysinfo grade
输出结果OK
rnel/syscall.o kernel/sysproc.o kernel/sysinfo.o kernel/bio.o kernel/fs.o kernel/log.o kernel/sleeplock.o kernel/file.o kernel/pipe.o kernel/exec.o kernel/sysfile.o kernel/kernelvec.o kernel/plic.o kernel/virtio_disk.o kernel/start.o kernel/console.o kernel/printf.o kernel/uart.o kernel/spinlock.o
riscv64-unknown-elf-objdump -S kernel/kernel > kernel/kernel.asm
riscv64-unknown-elf-objdump -t kernel/kernel | sed '1,/SYMBOL TABLE/d; s/ .* / /; /^$/d' > kernel/kernel.sym
make[1]: Leaving directory '/root/xv6-labs-2023'
== Test sysinfotest == sysinfotest: OK (5.5s)
root@QQQ:~/xv6-labs-2023#
相关文章:
MIT6.828 Lab2-3 Sysinfo
目录 一、实验内容二、实验过程2.1 已有的代码2.2 需补充内容/kernel/kalloc.c修改(剩余内存计算的函数)/kernel/proc.c修改(统计进程数量的函数)/kernel/defs.h修改添加/kernel/sysinfo.c文件/kernel/syscall.h修改/kernel/sysca…...
形态学操作:腐蚀、膨胀、开闭运算、顶帽底帽变换、形态学梯度区别与联系
一、总述相关概念 二、相关问题 1.形态学操作中的腐蚀和膨胀对图像有哪些影响? 形态学操作中的腐蚀和膨胀是两种常见的图像处理技术,它们通过对图像进行局部区域的像素值替换来实现对图像形状的修改。 腐蚀操作通常用于去除图像中的噪声和细小的细节&a…...
StringBufferInputStream类,你学会了吗?
在Java编程中,处理字符串数据流是一项常见的任务。 为了更灵活地处理字符串数据流,Java提供了StringBufferInputStream类,它允许将字符串转换为输入流,从而可以像处理其他输入流一样对字符串进行操作。 本文将深入探讨StringBufferInputStream类的背景、用法、优缺点以及…...
06_Tomcat
文章目录 Tomcat1.概念2.Tomcat安装3.Tomcat项目结构4.标准web项目结构5.Tomcat部署项目方式6.IDEA关联Tomcat6.1 构建tomcat和idea关联6.2 使用idea创建一个Javaweb工程6.3 使用idea将工程**构建**成一个app6.4 使用idea将构建好的app**部署**到tomcat中 Tomcat 1.概念 Tomc…...
系统安全扫描扫出了:可能存在 CSRF 攻击怎么办
公司的H5在软件安全测试中被检查出可能存在 CSRF 攻击,网上找了一堆解决方法,最后用这种方式解决了。 1、问题描述 CSRF 是 Cross Site Request Forgery的缩写(也缩写为也就是在用户会话下对某个 CGI 做一些 GET/POST 的事,RIVTSTCNNARGO一这…...
Android ART 虚拟机简析
源码基于:Android U 1. prop 名称选项名称heap 变量名称功能 dalvik.vm.heapstartsize MemoryInitialSize initial_heap_size_ 虚拟机在启动时,向系统申请的起始内存 dalvik.vm.heapgrowthlimit HeapGrowthLimit growth_limit_ 应用可使用的 max…...
Android低代码开发 - MenuPanel的源码剖析和基本使用
看了我上篇文章Android低代码开发 - 像启蒙和乐高玩具一样的MenuPanel 之后,本篇开始讲解代码。 源代码剖析 首先从MenuPanelItemRoot讲起。 package dora.widget.panelinterface MenuPanelItemRoot {/*** 菜单的标题。** return*/var title: String?fun hasTit…...
Leetcode刷题笔记3
18. 四数之和 18. 四数之和 - 力扣(LeetCode) 给你一个由 n 个整数组成的数组 nums ,和一个目标值 target 。请你找出并返回满足下述全部条件且不重复的四元组 [nums[a], nums[b], nums[c], nums[d]] (若两个四元组元素一一对应&…...
初识C语言——第二十九天
数组 本章重点 1.一维数组的创建和初始化 数组的创建 注意事项: 1.一维由低数组在内存中是连续存放的! 2.随着数组下标的增长,地址是由低到高变化的 2.二维数组的创建和初始化 注意事项: 1.二维数组在内存中也是连续存放的&am…...
LeetCode27.移除元素
题目链接: 27. 移除元素 - 力扣(LeetCode) 思路分析:同样属于经典的双指针移动问题,要掌握固定的思路即可。 算法分析:这个题目可以这样处理,我们把所有非val 的元素都向前移动,把…...
DiffMap:首个利用LDM来增强高精地图构建的网络
论文标题: DiffMap: Enhancing Map Segmentation with Map Prior Using Diffusion Model 论文作者: Peijin Jia, Tuopu Wen, Ziang Luo, Mengmeng Yang, Kun Jiang, Zhiquan Lei, Xuewei Tang, Ziyuan Liu, Le Cui, Kehua Sheng, Bo Zhang, Diange Ya…...
ComfyUI简单介绍
🍓什么是ComfyUI ComfyUI是一个为Stable Diffusion专门设计的基于节点的图形用户界面,可以通过各种不同的节点快速搭建自己的绘图工作流程。 软件打开之后是长这个样子: 同时软件本身是github上的一个开源项目,开源地址为&#…...
【内存泄漏Bug】animation未释放
问题描述 一个页面做了动画特效,这个页面有可能跳转到其他页面,并长时间不返回,该页面此时已经不活跃了,该页面的对象为无用对象,存在内存泄漏风险 问题分析 这个activity的特性是 1. 有可能跳转到其他页面 2. 有可…...
《异常检测——从经典算法到深度学习》28 UNRAVEL ANOMALIES:基于周期与趋势分解的时间序列异常检测端到端方法
《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: …...
Python正则模块re方法介绍
Python 的 re 模块提供了多种方法来处理正则表达式。以下是一些常用的方法及其功能介绍: 1. re.match() 在字符串的开始位置进行匹配。 import repattern r\d string "123abc456"match re.match(pattern, string) if match:print(f"匹配的字符…...
pdf使用pdfbox切割pdf文件MultipartFile
引入依赖: <dependency><groupId>org.apache.pdfbox</groupId><artifactId>pdfbox</artifactId><version>2.0.25</version></dependency>测试代码: import io.choerodon.core.iam.ResourceLevel; impo…...
力扣HOT100 - 31. 下一个排列
解题思路: 数字是逐步增大的 步骤如下: class Solution {public void nextPermutation(int[] nums) {int i nums.length - 2;while (i > 0 && nums[i] > nums[i 1]) i--;if (i > 0) {int j nums.length - 1;while (j > 0 &&…...
设计模式 20 中介者模式 Mediator Pattern
设计模式 20 中介者模式 Mediator Pattern 1.定义 中介者模式(Mediator Pattern)是一种行为型设计模式,它通过封装对象之间的交互,促进对象之间的解耦合。中介者模式的核心思想是引入一个中介者对象,将系统中对象之间…...
在 C++ 中,p->name 和 p.name 的效果并不相同。它们用于不同的情况,取决于你是否通过指针访问结构体成员。
p->name:这是指针访问运算符(箭头运算符)。当 p 是一个指向结构体的指针时,用 p->name 来访问结构体的成员。 student* p &stu; // p 是一个指向 student 类型的指针 cout << p->name << endl; // 通过…...
C++基础:多态
多态相关 多态继承重写父类的虚函数多态的体现,父类的引用指向子类对象的空间虚函数可以实现,也可以不实现,不实现必须要有初始值存在未定义的虚函数的类为抽象类.抽象类不能实例化对象;(animal父类不能实例化对象)如果父类中的函数非虚函数,则会调用父类中的函数//多态的体现…...
中关村、首体院、京奥电竞三方签约,共探AI+电竞产学研一体化突破
AI电竞:三方签约开启产学研新篇在今日的大会上,中关村人工智能研究院、首都体育学院、京奥电竞(北京)科技有限公司举行了一场重量级的三方签约。中关村人工智能研究院专注于具有产业价值和颠覆意义的人工智能与交叉学科领域探索&a…...
磁性轴承尺寸如何精准检测?蓝光扫描仪全尺寸3D检测解析
磁悬浮轴承是一种高性能轴承,它利用可控磁力将旋转的转子无接触地悬浮于空间中。作为核心支撑部件,磁性轴承对于定子内圆与转子外圆的同轴度、部件的形位公差提出了极高要求。对于磁性轴承3D尺寸检测,蓝光三维扫描仪凭借其非接触、高精度、高…...
量子加速,多模态跃迁:国产大模型的下一站机遇
量子加速,多模态跃迁:国产大模型的下一站机遇 引言 当国产多模态大模型在理解图文、生成内容上不断突破时,一个更具颠覆性的技术变量正在悄然融入——量子计算。这不仅是实验室里的前沿概念,更是百度、华为、阿里等科技巨头竞相布…...
服务器末级缓存管理优化与Garibaldi架构解析
1. 服务器末级缓存管理的核心挑战 在现代服务器架构中,末级缓存(Last-Level Cache, LLC)作为CPU与主存之间的关键缓冲层,其管理效率直接影响系统整体性能。传统LLC管理面临一个根本性矛盾:随着核心数量增加和负载多样化,有限的缓存…...
用 MinIO 搭建 S3 兼容对象存储服务
用 MinIO 搭建 S3 兼容对象存储服务 分类:开源项目部署 MinIO 适合附件、备份归档和 S3 兼容对象文件。这类主题真正跑起来并不难,难的是上线后稳定、可备份、能排错。本文按实操方式整理一套可以直接落地的流程,默认你已经会登录 Linux 服务…...
【顶级EI复现】基于去噪概率扩散模型(DDPM)的电动汽车充电行为场景生成研究( Python + PyTorch实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 🎁…...
为内部知识问答系统构建基于多模型聚合的智能回复引擎
🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 为内部知识问答系统构建基于多模型聚合的智能回复引擎 在构建面向企业内部的智能知识问答系统时,一个核心挑战是如何在…...
为什么你的DeepSeek微调收敛慢?揭秘Attention初始化偏差导致的3轮内loss震荡——附自动校准工具脚本
更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:DeepSeek注意力机制优化 DeepSeek系列模型在长上下文建模中对标准Transformer注意力进行了系统性重构,核心聚焦于降低计算复杂度与提升内存局部性。其注意力优化并非单一技术点叠加…...
实测:JD匹配度从50%到90%,面试邀约直接翻倍,我才发现简历写错了10年!
“简历投出去就石沉大海,每天海投几十份,零回复。”“好不容易收到面试,结果聊了几句就没下文了,感觉岗位根本不适合我。”“JD看了又看,觉得自己的经验挺符合啊,为啥总是卡在第一关?”这些&…...
利用 AI 导出鸭将 DeepSeek 内容一键转为 PDF
在日常使用 AI 助手进行技术调研或文档整理时,我们常常会遇到一个痛点:生成的优质内容往往停留在网页对话框中,难以直接转化为便于归档、打印或离线阅读的格式。尤其是像 DeepSeek 这样输出结构清晰、代码片段丰富的长文,如果只能…...
