![[Linux Ramdump Parser] 解析的核心Ramdump实例类的初始化](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/08/halo_wgbocis.webp?x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
6月前
[Linux Ramdump Parser] 解析的核心Ramdump实例类的初始化
这篇文章主要介绍了Linux ramdump parser工具中的核心数据结构Ramdump类，以及其常用接口和初始化流程。Ramdump类负责解析和分析Linux内核的崩溃转储文件，并提供了一系列函数接口，以便开发人员可以基于它开发自己的插件。文章详细讲解了以下几个方面的内容： 1. **常用接口**：介绍了Ramdump类中一些常用的接口函数，例如`get_kernel_version`、`address_of`、`field_offset`、`container_of`、`read_cstring`、`read_structure_field`、`read_structure_cstring`和`read_elf_memory`等。这些接口函数分别用于获取内核版本号、获取符号地址、获取结构体成员的偏移量、根据指针获取结构体实例、从指定地址读取字符串、从结构体中读取成员变量和从ELF文件中提取字符串信息等。 2. **Ramdump类的初始化**：详细描述了Ramdump类在初始化过程中进行的操作，包括解析Kconfig配置文件、解析内核符号表、检测vmlinux和dump是否匹配以及加载模块符号表等。这些操作为后续的插件开发提供了必要的信息和基础。 3. **模块符号表加载**：介绍了如何加载模块符号表，包括获取模块符号路径、设置模块符号、解析模块符号和输出模块符号表等。这些操作使得开发人员可以方便地访问和分析模块中的函数和变量。 4. **插件开发**：最后，文章提到了如何使用Ramdump类开发插件，并分析了插件解析dump的逻辑。开发人员可以根据自己的需求，利用Ramdump类提供的接口函数，开发出各种功能强大的插件，以深入分析和调试Linux内核。 总而言之，这篇文章为开发Linux ramdump parser插件提供了详细的指导和参考，对于想要深入了解Linux内核和开发相关工具的开发人员来说，具有重要的参考价值。
![[Linux Ramdump Parser] 解析的入口ramparse.py](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/08/halo_wjoyifw.webp?x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
6月前
[Linux Ramdump Parser] 解析的入口ramparse.py
深入剖析内存转储分析工具ramparse的参数解析与插件机制，通过OptionParser实现丰富参数管理，并采用插件式架构自动发现和注册解析器，便于功能扩展。解析器继承统一基类，添加新功能无需修改主流程。此外，详述了GNU工具链与本地环境联动配置，提升脚本灵活性与兼容性。
![[Android稳定性] 第057篇 [方法篇] 高通平台使能ftrace的方法](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/08/halo_vgzfxyz.webp?x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
6月前
[Android稳定性] 第057篇 [方法篇] 高通平台使能ftrace的方法
本文介绍了Linux内核中的Ftrace工具，用于跟踪和分析内核行为。文章详细讲解了使能Ftrace的方法，包括设置相关开关和打开内核trace相关的defconfig。文章还介绍了如何确认Ftrace是否被使能以及查看Ftrace日志的方法。最后，文章提供了一些参考资料供读者深入了解Ftrace。
![[Android稳定性] 第055篇 从dump信息角度学调度schedule](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/08/halo_1oshjvi.webp?x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
7月前
[Android稳定性] 第055篇 从dump信息角度学调度schedule
本文分析了Linux内核中进程调度的流程和上下文切换的细节。在调度过程中，首先关闭抢占，然后调用核心调度函数__schedule，该函数会关闭抢占，选择下一个任务，切换上下文，并最终切换到下一个任务的执行。上下文切换涉及到保存上一个进程的上下文，加载下一个进程的上下文，并最终切换到下一个任务的执行。
![[Android稳定性] 第054篇 [方法篇] 高通平台如何解析ADSP Crash?](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/07/halo_1qepeee.png?x-oss-process=style/watermark&x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
7月前
[Android稳定性] 第054篇 [方法篇] 高通平台如何解析ADSP Crash?
本文主要介绍了使用crashman工具解析adsp的方法。首先，需要准备crashman工具、python环境和perl工具。然后，准备解析所需的三个部分：fulldump中的DDRCS0_0.BIN、bp symbols和adsp源码。接下来，通过执行特定的python命令进行解析，并使用ONEMORE集成工具中的adsp crash解析插件来简化解析过程。安装插件前需安装基础工具包。最后，根据工具选项卡中的选项填写相关信息，点击运行即可进行解析。
7月前
ONEMORE开源软件插件开发指南
OneMore 是一款高度自定义的集成工具，由 PyQt6 和 fluent-widgets 开发，采用侧边导航栏和新建标签页的方式呈现工具功能。OneMore 框架设计包括通用接口、资源文件、主窗口、界面设计界面、账号登录界面、设置界面、通用工具和插件安装目录等。已实现功能包括登录界面、设置界面、导航栏、标签页、插件执行页面、插件市场和软件在线更新插件功能。插件开发指南包括插件组成元素、插件 interface 和插件上传。OneMore 遵循 GPL 协议，允许二次开发，但必须标注原作者。
7月前
高通以及MTK平台内核单独编译ko的原理
这篇文章主要讨论了在Android项目开发中，如何进行内核模块（ko）的编译和打包到image中。文章首先介绍了ko编译原理，包括树外驱动和树内驱动的编译过程，并分别以高通平台和MTK平台为例进行了详细说明。 对于树外驱动，文章提到了高通平台中使用的ko编译模板`Build_external_kernelmodule.mk`，并解释了其核心指令`build_module.sh`的使用方法。同时，文章也提到了MTK平台的ko编译模板`build_ko.mk`，并指出了MTK项目中目前仍然使用make进行编译。 对于树内驱动，文章以高通平台为例，展示了如何使用bazel进行内核编译，并解释了相关指令的含义。同时，文章也提到了向内核编译时传递参数的方法。 接下来，文章讨论了ko如何打包到image中。文章指出，ko会被打包到`vendor_dlkm.img`中，并最终merge到`super.img`中。文章还介绍了如何通过`make vendor_dlkmimage`命令编译`vendor_dlkm.img`，并通过fastboot命令将其刷入设备。 最后，文章提醒读者注意，由于Android版本和kernel版本的变化，编译方式和产物路径可能会有所差异，因此本文仅供参考。
![[Linux进程调度] 第001篇 一篇文章全面了解Linux进程调度](https://halo-19274848.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2025/07/halo_jz1gn6z.png?x-oss-process=style/watermark&x-oss-process=image/resize,w_800,m_lfit)
7月前
[Linux进程调度] 第001篇 一篇文章全面了解Linux进程调度
进程调度是操作系统确保进程高效运行的核心机制，决定哪个处于运行状态的进程能够投入运行以及运行时间。Linux 2.6内核引入了内核抢占特性，允许多个执行流交叉执行。进程和线程的生命周期包括创建、就绪、执行、阻塞和终止状态。多任务操作系统分为非抢占式和抢占式，后者如Unix系统允许调度程序强制挂起进程，分配执行机会给其他进程。Linux进程调度围绕`task_struct`数据结构，包含进程状态、优先级、时间片、调度策略等信息。调度器类负责管理不同类型的进程，如完全公平调度（CFS）、实时调度等。CFS使用红黑树组织进程队列，根据虚拟运行时间调度，保证公平性。实时调度类包括循环进程和先进先出进程，分别采用时间片轮转和先进先出机制。内核抢占允许在特定条件下中断当前进程，执行更高优先级的任务。SMP调度支持负载均衡、CPU亲和性设置、进程迁移等功能。
7月前
任务调度器：从入门到放弃（二）
这篇文章主要讨论了Linux内核中的线程调度策略，特别是针对多核异构架构（如Big.Little）的任务分配问题。作者分析了CFS（完全公平调度器）的工作原理，包括如何根据线程的优先级和虚拟运行时来分配CPU资源。文章指出，调度器是基于事件驱动的，而不是实时监控所有线程的状态，这导致了调度策略的实际效果与理论模型之间存在差异。 此外，文章还介绍了两种负载跟踪模型：PELT和WALT。PELT考虑了所有过去运行时间的负载，而WALT则将时间划分为窗口，通过统计线程在每个窗口的运行时间来计算负载。两种模型各有优缺点，PELT可能对非周期性负载不够敏感，而WALT可能会因为窗口划分而低估某些负载。 最后，作者提出了一个关于任务分配的问题：在Big.Little架构下，是否应该严格遵循“大任务跑大核，小任务跑小核”的原则。文章指出，这取决于任务的负载和CPU的能效曲线，并非所有情况下都适用。
