• Linux内核代码中常用的数据结构


    Linux内核代码中广泛使用了数据结构和算法,其中最常用的两个是链表和红黑树。

    链表

    Linux内核代码大量使用了链表这种数据结构。链表是在解决数组不能动态扩展这个缺陷而产生的一种数据结构。链表所包含的元素可以动态创建并插入和删除。

    链表的每个元素都是离散存放的,因此不需要占用连续的内存。链表通常由若干节点组成,每个节点的结构都是一样的,由有效数据区和指针区两部分组成。有效数据区用来存储有效数据信息,而指针区用来指向链表的前继节点或者后继节点。因此,链表就是利用指针将各个节点串联起来的一种存储结构。

    (1)单向链表

    单向链表的指针区只包含一个指向下一个节点的指针,因此会形成一个单一方向的链表,如下代码所示。

    1. struct list {
    2. int data; /*有效数据*/
    3. struct list *next; /*指向下一个元素的指针*/
    4. };

    如图所示,单向链表具有单向移动性,也就是只能访问当前的节点的后继节点,而无法访问当前节点的前继节点,因此在实际项目中运用得比较少。

    单向链表示意图

    (2)双向链表

    如图所示,双向链表和单向链表的区别是指针区包含了两个指针,一个指向前继节点,另一个指向后继节点,如下代码所示。

    1. struct list {
    2. int data; /*有效数据*/
    3. struct list *next; /*指向下一个元素的指针*/
    4. struct list *prev; /*指向上一个元素的指针*/
    5. };

    双向链表示意图(链表头应该是next指向节点)

    (3)Linux内核链表实现

    单向链表和双向链表在实际使用中有一些局限性,如数据区必须是固定数据,而实际需求是多种多样的。这种方法无法构建一套通用的链表,因为每个不同的数据区需要一套链表。

    为此,Linux内核把所有链表操作方法的共同部分提取出来,把不同的部分留给代码编程者自己去处理。

    Linux内核实现了一套纯链表的封装,链表节点数据结构只有指针区而没有数据区,另外还封装了各种操作函数,如创建节点函数、插入节点函数、删除节点函数、遍历节点函数等。

    Linux内核链表使用 struct list_head 数据结构来描述。

    1. <include/linux/types.h>
    2. struct list_head {
    3. struct list_head *next, *prev;
    4. };

    struct list_head数据结构不包含链表节点的数据区,通常是嵌入其他数据结构,如struct page数据结构中嵌入了一个lru链表节点,通常是把page数据结构挂入LRU链表。

    1. <include/linux/mm_types.h>
    2. struct page {
    3. ...
    4. struct list_head lru;
    5. ...
    6. }

    链表头的初始化有两种方法,一种是静态初始化,另一种动态初始化。

    把next和prev指针都初始化并指向自己,这样便初始化了一个带头节点的空链表。

    1. <include/linux/list.h>
    2. /*静态初始化*/
    3. #define LIST_HEAD_INIT(name) { &(name), &(name) }
    4. #define LIST_HEAD(name) \
    5. struct list_head name = LIST_HEAD_INIT(name)
    6. /*动态初始化*/
    7. static inline void INIT_LIST_HEAD(struct list_head *list)
    8. {
    9. list->next = list;
    10. list->prev = list;
    11. }

    添加节点到一个链表中,内核提供了几个接口函数,如list_add()是把一个节点添加到表头,list_add_tail()是插入表尾。

    1. <include/linux/list.h>
    2. void list_add(struct list_head *new, struct list_head *head)
    3. list_add_tail(struct list_head *new, struct list_head *head)

    遍历节点的接口函数。

    1. #define list_for_each(pos, head) \
    2. for (pos = (head)->next; pos != (head); pos = pos->next)

    这个宏只是遍历一个一个节点的当前位置,那么如何获取节点本身的数据结构呢?这里还需要使用list_entry()宏。

    1. #define list_entry(ptr, type, member) \
    2. container_of(ptr, type, member)
    3. //container_of()宏的定义在kernel.h头文件中。
    4. #define container_of(ptr, type, member) ({ \
    5. const typeof( ((type *)0)->member ) *__mptr = (ptr); \
    6. (type *)( (char *)__mptr - offsetof(type,member) );})
    7. #define offsetof(TYPE, MEMBER) ((size_t) &((TYPE *)0)->MEMBER)

    其中offsetof()宏是通过把0地址转换为type类型的指针,然后去获取该结构体中member成员的指针,也就是获取了member在type结构体中的偏移量。最后用指针ptr减去offset,就得到type结构体的真实地址了。

    下面是遍历链表的一个例子。

    1. <drivers/block/osdblk.c>
    2. static ssize_t class_osdblk_list(struct class *c,
    3. struct class_attribute *attr,
    4. char *data)
    5. {
    6. int n = 0;
    7. struct list_head *tmp;
    8. list_for_each(tmp, &osdblkdev_list) {
    9. struct osdblk_device *osdev;
    10. osdev = list_entry(tmp, struct osdblk_device, node);
    11. n += sprintf(data+n, "%d %d %llu %llu %s\n",
    12. osdev->id,
    13. osdev->major,
    14. osdev->obj.partition,
    15. osdev->obj.id,
    16. osdev->osd_path);
    17. }
    18. return n;
    19. }

    红黑树

    红黑树(Red Black Tree)被广泛应用在内核的内存管理和进程调度中,用于将排序的元素组织到树中。红黑树被广泛应用在计算机科学的各个领域中,它在速度和实现复杂度之间提供一个很好的平衡。

    红黑树是具有以下特征的二叉树:

    • 每个节点或红或黑。
    • 每个叶节点是黑色的。
    • 如果结点都是红色,那么两个子结点都是黑色。
    • 从一个内部结点到叶结点的简单路径上,对所有叶节点来说,黑色结点的数目都是相同的。

    红黑树的一个优点是,所有重要的操作(例如插入、删除、搜索)都可以在O(log n)时间内完成,n为树中元素的数目。

    经典的算法教科书都会讲解红黑树的实现,这里只是列出一个内核中使用红黑树的例子,供读者在实际的驱动和内核编程中参考。这个例子可以在内核代码的documentation/Rbtree.txt文件中找到。

    1. #include <linux/init.h>
    2. #include <linux/list.h>
    3. #include <linux/module.h>
    4. #include <linux/kernel.h>
    5. #include <linux/slab.h>
    6. #include <linux/mm.h>
    7. #include <linux/rbtree.h>
    8. MODULE_AUTHOR("figo.zhang");
    9. MODULE_DESCRIPTION(" ");
    10. MODULE_LICENSE("GPL");
    11. struct mytype {
    12. struct rb_node node;
    13. int key;
    14. };
    15. /*红黑树根节点*/
    16. struct rb_root mytree = RB_ROOT;
    17. /*根据key来查找节点*/
    18. struct mytype *my_search(struct rb_root *root, int new)
    19. {
    20. struct rb_node *node = root->rb_node;
    21. while (node) {
    22. struct mytype *data = container_of(node, struct mytype, node);
    23. if (data->key > new)
    24. node = node->rb_left;
    25. else if (data->key < new)
    26. node = node->rb_right;
    27. else
    28. return data;
    29. }
    30. return NULL;
    31. }
    32. /*插入一个元素到红黑树中*/
    33. int my_insert(struct rb_root *root, struct mytype *data)
    34. {
    35. struct rb_node **new = &(root->rb_node), *parent=NULL;
    36. /* 寻找可以添加新节点的地方 */
    37. while (*new) {
    38. struct mytype *this = container_of(*new, struct mytype, node);
    39. parent = *new;
    40. if (this->key > data->key)
    41. new = &((*new)->rb_left);
    42. else if (this->key < data->key) {
    43. new = &((*new)->rb_right);
    44. } else
    45. return -1;
    46. }
    47. /* 添加一个新节点 */
    48. rb_link_node(&data->node, parent, new);
    49. rb_insert_color(&data->node, root);
    50. return 0;
    51. }
    52. static int __init my_init(void)
    53. {
    54. int i;
    55. struct mytype *data;
    56. struct rb_node *node;
    57. /*插入元素*/
    58. for (i =0; i < 20; i+=2) {
    59. data = kmalloc(sizeof(struct mytype), GFP_KERNEL);
    60. data->key = i;
    61. my_insert(&mytree, data);
    62. }
    63. /*遍历红黑树,打印所有节点的key*/
    64. for (node = rb_first(&mytree); node; node = rb_next(node))
    65. printk("key=%d\n", rb_entry(node, struct mytype, node)->key);
    66. return 0;
    67. }
    68. static void __exit my_exit(void)
    69. {
    70. struct mytype *data;
    71. struct rb_node *node;
    72. for (node = rb_first(&mytree); node; node = rb_next(node)) {
    73. data = rb_entry(node, struct mytype, node);
    74. if (data) {
    75. rb_erase(&data->node, &mytree);
    76. kfree(data);
    77. }
    78. }
    79. }
    80. module_init(my_init);
    81. module_exit(my_exit);

    mytree是红黑树的根节点,my_insert()实现插入一个元素到红黑树中,my_search()根据key来查找节点。内核大量使用红黑树,如虚拟地址空间VMA的管理。

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    无锁环形缓冲区

    生产者和消费者模型是计算机编程中最常见的一种模型。生产者产生数据,而消费者消耗数据,如一个网络设备,硬件设备接收网络包,然后应用程序读取网络包。

    环形缓冲区是实现生产者和消费者模型的经典算法。环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针。读指针指向环形缓冲区中可读的数据,写指针指向环形缓冲区可写的数据。通过移动读指针和写指针实现缓冲区数据的读取和写入。

    在Linux内核中,KFIFO是采用无锁环形缓冲区的实现。FIFO的全称是“First In First Out”,即先进先出的数据结构,它采用环形缓冲区的方法来实现,并提供一个无边界的字节流服务。

    采用环形缓冲区的好处是,当一个数据元素被消耗之后,其余数据元素不需要移动其存储位置,从而减少复制,提高效率

    (1)创建KFIFO

    在使用KFIFO之前需要进行初始化,这里有静态初始化和动态初始化两种方式。

    1. <include/linux/kfifo.h>
    2. int kfifo_alloc(fifo, size, gfp_mask)

    该函数创建并分配一个大小为size的KFIFO环形缓冲区。第一个参数fifo是指向该环形缓冲区的struct kfifo数据结构;第二个参数size是指定缓冲区元素的数量;第三个参数gfp_mask表示分配KFIFO元素使用的分配掩码。

    静态分配可以使用如下的宏。

    1. #define DEFINE_KFIFO(fifo, type, size)
    2. #define INIT_KFIFO(fifo)

    (2)入列

    把数据写入KFIFO环形缓冲区可以使用kfifo_in()函数接口。

    int kfifo_in(fifo, buf, n)
    

    该函数把buf指针指向的n个数据复制到KFIFO环形缓冲区中。第一个参数fifo指的是KFIFO环形缓冲区;第二个参数buf指向要复制的数据的buffer;第三个数据是要复制数据元素的数量。

    (3)出列

    从KFIFO环形缓冲区中列出或者摘取数据可以使用kfifo_out()函数接口。

    #define    kfifo_out(fifo, buf, n)
    

    该函数是从fifo指向的环形缓冲区中复制n个数据元素到buf指向的缓冲区中。如果KFIFO环形缓冲区的数据元素小于n个,那么复制出去的数据元素小于n个。

    (4)获取缓冲区大小

    KFIFO提供了几个接口函数来查询环形缓冲区的状态。

    1. #define kfifo_size(fifo)
    2. #define kfifo_len(fifo)
    3. #define kfifo_is_empty(fifo)
    4. #define kfifo_is_full(fifo)

    kfifo_size()用来获取环形缓冲区的大小,也就是最大可以容纳多少个数据元素。kfifo_len()用来获取当前环形缓冲区中有多少个有效数据元素。kfifo_is_empty()判断环形缓冲区是否为空。kfifo_is_full()判断环形缓冲区是否为满。

    (5)与用户空间数据交互

    KFIFO还封装了两个函数与用户空间数据交互。

    1. #define kfifo_from_user(fifo, from, len, copied)
    2. #define kfifo_to_user(fifo, to, len, copied)

    kfifo_from_user()是把from指向的用户空间的len个数据元素复制到KFIFO中,最后一个参数copied表示成功复制了几个数据元素。

    kfifo_to_user()则相反,把KFIFO的数据元素复制到用户空间。这两个宏结合了copy_to_user()copy_from_user()以及KFIFO的机制,给驱动开发者提供了方便。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/youzhangjing_/article/details/134055949