ASM

转自： https://blog.csdn.net/feixin620/article/details/78416560 引言：分析Android源码的过程中，要想从上至下完全明白一行代码，往往涉及app、framework、native一直到kernel，可能迷失到代码世界，明白了系统调用原理，或许能帮你 峰回路转 ，找到进入kernel函数的入口。本文主要讲解ARM架构相关源码： /bionic/libc/kernel/uapi/ asm-arm/ asm/unistd.h /bionic/libc/arch-arm/syscalls/kill.S /kernel/arch/arm/kernel/calls.S /kernel/arch/arm/include/Uapi/ asm/unistd.h /kernel/include/uapi/ asm-generic/unistd.h /kernel/include/linux/syscalls.h /kernel/kernel/signal.c /kernel/arch/arm/kernel/entry-common.S /kernelarch/arm/kernel/entry-armv.S 一、Syscall意义 内核提供用户空间程序与内核空间进行交互的一套标准接口，这些接口让用户态程序能受限访问硬件设备，比如申请系统资源

程序集包含：类型元数据（描述在代码中定义的每一类型和成员，二进制形式）。程集元数据（程序集清单、版本号、名称等）、IL代码（这些都被装在exe或dll中）、资源文件。每个程序集都有自己的名称、版本等信息，这些信息可以通过AssemblyInfo.cs文件来自己定义。 获取一个类的类型 person p=new person(); Type Type=p.getType(); 得到一个类的类型 Type type=typeof(Person); 获取一个类型的父类 Type type=s.GetType().BaseType; 获取Person类型的所有方法(不包括私有方法) Person p=new Person(); Type personType=p.GetType(); MethodInfo[] methods=personType.GetMethods(); foreach(var item in methods) { Console.Writeline(item.Name); } 获取一个类型的属性： PropertyInfo[] properties=persontype.GetProperties(); 遍历数组的时候返回的类型为PropertyInfo 获取一个类型的所有字段：FieldInfo[] fields=typeof(Person).GetFiels()

本文转载自公众号 58架构师 ，已经作者授权！ 作为国内最大分类信息生活服务平台，58集团旗下各个产品都会投入大量人力进行用户行为的分析，来提升运营效率。但是各个产品对用户行为的分析需求基本是相似的。在这样的背景下，我们自研了WMDA 无埋点用户行为分析平台，并提供对PC、M、APP三端支持，帮助各个业务线更好的挖掘用户真实行为。 对于SDK的使用，业务方不需要手动埋点，几行代码，即可实现数据的全量采集。对于移动端SDK来说，采集数据的准确性、及时性、全面性等因素直接决定后续用户行为的分析。本文将从技术选型、技术实现方案角度详细介绍Android端无埋点数据采集技术。 一、技术选型 首先，技术是为需求提供服务的，WMDA的定位是采用无埋点技术来实现用户行为的分析。同时辅助解决手动埋点不易维护，容易出现错埋、漏埋等痛点问题。所以SDK在采集用户行为数据的同时，对开发效率、采集性能、准确性、实时性等有很高的要求，而且需要支持数据的可回溯。 通过对市面上现有埋点技术调研，目前技术方案上大体分为三类： 传统代码埋点 实现方案：Coding阶段手动埋点。 代表解决方案：友盟、百度统计。 优点：灵活、准确，可以定制化。 缺点：业务埋点量非常大，开发成本高，不易维护，如果要修改、新增埋点，需要重新发版。 动态埋点 实现方案：利用AccessibilityDelegate对每个view实例设置代理

我们在使用各种编程语言进行多线程编程时，经常会用到thread local变量。 所谓thread local变量，就是对于同一个变量，每个线程都有自己的一份，对该变量的访问是线程隔离的，它们之间不会相互影响，所以也就不会有各种多线程问题。 正确的使用thread local变量，能极大的简化多线程开发。所以不管是c/c++/rust，还是java/c#等，都内置了对thread local变量的支持。 但你知道吗，不仅是在编程语言中，在linux内核中，也有一个类似的机制，用来实现类似的目的，它叫做percpu变量。 percpu变量，顾名思义，就是对于同一个变量，每个cpu都有自己的一份，它可以被用来存放一些cpu独有的数据，比如cpu的id，cpu上正在运行的线程等等，因该机制可以非常方便的解决一些特定问题，所以在内核编程中被广泛使用。 好奇的你们肯定都在问，它是怎么实现的呢？ 我们先不管细节，先来看一张图，这样从全局的角度来了解下它的实现。 从上图中我们可以看到，各种源文件中通过DEFINE_PER_CPU的方式，定义了很多percpu变量，这些变量根据vmlinux.lds.S中的相关定义，会被linker聚合在一起，然后放到最终vmlinux文件的，一个名叫.data..percpu的p里。 这些变量的地址也是被特殊处理过的，它们从零开始依次递增，这样一个变量的地址

同级巨佬： Prutekoi 羊肉汤泡煎饼 喵の耳 ChrisK Siilhouette nofind Phemon KGB1331 lky 天 青色Z_c the_Death 学长： *Miracle* ydnhaha i207M ywy_c_asm nekko Zhang_RQ _23333 YoungNeal communist zhoutb2333 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4301494/blog/3455680

前言 本意是打算研究一下go程序的启动流程，然后就去网上搜索了一下入门教程。结果令我有点沮丧，搜到的几乎所有文章开篇都是通过 GDB 调试, 然后就是不同平台下的汇编代码。。。 这令我很不开心， 虽然C/C++应用很广泛， 但是我对它真的没啥兴趣啊， 对它相关的调试工具就更加不感冒了, 虽然它可以调试go程序， 但是总感觉心里少了点什么， 难道 dlv 它不香嘛， 于是就有了今天这篇文章。 dlv命令行debug dlv的名头应该不用我多说， 所以我们直奔主题 1. 开始debug dlv debug test.go 执行上述命令后， 就会进入debug交互命令行界面, 在这个界面任何时候输入 h 都会打印帮助信息. 2. 增加函数断点 交互界面输入下面命令后，会在main包下的main函数打上一个断点 b main.main 3. 指定行断点 在test.go的文件第6行打上一个断点 b test.go:6 4. 开始执行 如上图所示, 我们继续执行时会发现 => 会停留在我们前面标记的断点处。这里的其他命令我们在本篇文章不做过多的介绍了， 我们尽量紧扣本篇的主题。 5. 打印调用栈 如上图所示， 我们通过dlv的调用栈可以看见调用main函数之前，还执行了asm_amd64.s(本次debug的机器为mac)的汇编代码和proc.go的main函数。 意外之喜，

标准的子程序结构 利用跳转可以实现子程序调用。所谓调用，实际上就是程序转移到该标号去继续执行。。这种方式虽然简便，但是在模块化程序结构设计中，是不规范的。尤其是其它模块中的某个程序想要调用这个子程序时，还需要指明该子程序标号是在哪个模块、哪个代码段的哪个程序中。 标准的用法是用8086汇编语言提供的过程定义伪指令PROC来定义子程序。 示例 从键盘键入一个多位十进制数X，回车结束输入。按十进制位相加后显示十进制结果Y。 设计思路： （1） 主程序分别调用三个子程序。 （2） 子程序SUBR1为键盘输入多位十进制数且直接保存到X，输入的位数在BX； （3） 子程序SUBR2将保存的X去掉ASCII码，按位相加，相加的结果在BX中； （4） 子程序SUBR3将BX中的数用十进制显示； （5） 采用将结果除以10保存余数的方法将BX中的数转换为十进制数，并用十进制数的ASCII码显示结果。 （6） 传参寄存器为BX。 代码： 1 ; a.asm 键入一个十进制数x，按位相加后显示十进制结果y。 2 data segment 3 infor1 db 0ah,0dh, ' x=$ ' 4 infor2 db 0ah,0dh, ' y=$ ' 5 x db 20 dup(?) 6 data ends 7 code segment 8 assume cs: code, ds: data 9

摘要 ：基于传统手工特征的骨龄评估方法主要包括预处理、关键区域检测、手骨分割、特征提取、测量五个步骤。 基于传统手工特征的骨龄评估方法主要包括预处理、关键区域检测、手骨分割、特征提取、测量五个步骤，见图1，以下为该类方法的发展历史介绍。 图1 前人基于手工特征的骨龄评估方法的主要技术路线 1989年，Michael和Nelson共同开发了世界上第一套基于模型的半自动化手骨测量系统，并将其命名为HANDX。该系统包含了三个主要模块：预处理、分割和测量。首先构造直方图模型用于增强图像，使用高斯分布函数将图像大致分为三类：背景，软组织和骨骼；然后，采用自适应轮廓逼近算法逐步勾勒出每块骨骼的形状；最后，通过找到每块骨骼的长轴和短轴来计算测量值。HANDX系统需要基于手的位置作为先验知识输入到系统中，并未进行大规模的数据测试。 1991年，Pietka等人提出了一种基于测量指骨长度来估计骨龄的简便方法。通过对二值化后的图像缩小范围，确定大致的指骨及其骨骺感兴趣区（phalangeal ROI，PROI）并对图像进行旋转，获得大致PROI垂直正位X光片，使用Sobel梯度算子进行边缘检测，根据经验选择合适的阈值，从而获得指骨及其骨骺的边缘图。然后根据中指位于图像最顶端的特性，找出中指的近端指骨、中端指骨和远端指骨并测量他们的长度。通过查阅中指的标准指骨长度表，对应给出大致估计的骨龄

　　关于安全产品的部署在业界一直有几种不同的声音，有一种认知是认为安全主要就是为了合规的，在合规的前提下，其他的都不太重要。但对于用户的实际价值来说，攻防能力的体现可能显得更为重要，由于安全攻击本身是一个动态的变化过程，这要求安全防护也能够适应变化，能随着攻击手段的变化而调整，满足不同场景下的防护要求，这实际上就是攻防能力的最高体现。 　　F5的DDoS防护体系是一个立体的多层次防护体系，目的是在构建合规体系的同时，给用户提供强有力的攻防手段，真正能够帮助用户的业务抵御层出不穷的各种安全威胁。安全既要合规，更要攻防！ 　　从实际经验来看， Bot防范是Web防御的重中之重，应用层DDoS防御是WAF的职责所在，到场服务和应急响应是成功阻截攻击的先决条件。实际上，F5的DDoS防护体系是一个立体的多层次防护体系，除了Advanced WAF（API安全-新一代WAF），还包括了云端的DDoS清洗，网络层面的DDoS防护，以及Advanced WAF（API安全-新一代WAF）所擅长的应用层DDoS防护，通过立体防护架构的建立，在面对混合式攻击时能够有效地分别有效应对。 　　F5 7层DDoS防御方案一览： 　　针对于DDoS的不同场景，F5 Advanced WAF(API安全-新一代WAF)准备了相应的组合策略的防御方案，来应对不同的DDoS场景。包括： 　　 　

很多人会问这样的问题，Linux内核中提供了各式各样的同步锁机制到底有何作用？追根到底其实是由于操作系统中存在多进程对共享资源的并发访问，从而引起了进程间的竞态。这其中包括了我们所熟知的SMP系统，多核间的相互竞争资源，单CPU之间的相互竞争，中断和进程间的相互抢占等诸多问题。 通常情况下，如图 1所示，对于一段程序，我们的理想是总是美好的，希望它能够这样执行：进程 1先对临界区完成操作，然后进程 2再去操作临界区。但是往往现实总是残酷的，进程 1在执行过程中，进程 2很可能在此插入一脚，导致两个进程同时对临界区进行读写访问，读是没有问题，但写的话问题就大了。这样的话，得到的结果往往不是我们想要的。 图 1 一个简单的例子 因此，我们需要一些解决方法，在 Linux内核中它提供了如下几种锁机制，供用户在针对不同情况分别或配合使用，包括：原子操作、自旋锁、内存屏障、读写自旋锁、顺序锁、信号量、读写信号量、完成量、 RCU机制、 BKL(大内核锁 )等等，下面笔者将分五篇博文一一讨论这些锁机制。另外，本文所涉及的关于 Linux内核源码采用版本为： Linux 3.3.1。 OK，让我们首先讨论有关原子操作和自旋锁的相关内容吧。 一、原子操作 所谓的原子操作即是保证指令以原子的方式执行，它在执行过程中不被打断。它包括了原子整数操作和原子位操作，在内核中分别定义于 include