openVswitch(OVS)源码分析之工作流程(哈希桶结构体的解释)

这篇blog是专门解决前篇openVswitch(OVS)源码分析之工作流程(哈希桶结构体的疑惑)中提到的哈希桶结构flex_array结构体成员变量含义的问题。

引用下前篇blog中分析讨论得到的flex_array结构体成员变量的含义结论:

struct {
            int element_size; // 这是flex_array_part结构体存放的哈希头指针的大小
            int total_nr_elements; // 这是全部flex_array_part结构体中的哈希头指针的总个数
            int elems_per_part; // 这是每一个part指针指向的空间能存储多少个哈希头指针
            u32 reciprocal_elems;
            struct flex_array_part *parts[]; // 结构体指针数组。里面存放的是struct flex_array_part结构的指针
        };  

事实上这个结论是正确的,这些结构体成员的含义就是这些意思。但前篇分析中这个结论和static inline int elements_fit_in_base(struct flex_array *fa)函数产生矛盾。这里也看下该函数的详细实现:

static inline int elements_fit_in_base(struct flex_array *fa)
{
// fa->element_size 依据上面的结论应该是哈希头的大小,flex_array_part结构体中存放的哈希头大小
// fa->total_nr_elements 依据上面的结论应该是全部哈希头的总数
// 那么data_size 就是全部存储哈希头的空间大小了,矛盾来了
    int data_size = fa->element_size * fa->total_nr_elements;
// FLEX_ARRAY_BASE_BYTES_LEFT是什么意思呢?
// #define FLEX_ARRAY_BASE_BYTES_LEFT  (FLEX_ARRAY_BASE_SIZE - offsetof(struct flex_array, parts))
// offsetof()宏用来求一个成员在结构体中的偏移量
// 所以全部存储哈希头空间的大小和 FLEX_ARRAY_BASE_BYTES_LEFT 比較是什么意思呢?
// 我当时的推断就是element_size和total_nr_elements这两个成员变量理解错了。

if (data_size <= FLEX_ARRAY_BASE_BYTES_LEFT)
        return 1;
    return 0;
}

假设依照一般的思想来分析这个源码真的有问题了,至少这个函数分析不下了。那么真正的原因是什么呢?

首先来看下哈希桶内存申请函数(在上篇中有分析)当中传过来的分别为:elements = sizeof(struct hlist*)和total = 1024(宏定义而来)。

再看看上面这个函数的实现:data_size = element_size * total_nr_elements; 也即是 data_size = elements * total;带入数据得:data_size = 4 * 1024 = 4096(由于两个參数一个是宏定义的。对整个项目来说是不变的;另外一个也一样是不会变的。所以能够当做常量带入去应验下);

那么如今来看看if推断语句:data_size <= (4096 - 4*4)。由于依据上面的flex_array结构体成员变量能够知道:有3个int型成员和一个u32类型的成员。

所以得到parts前有 4*4个字节。用一个页的大小减去到parts成员前的字节为:4096 - 4*4。

最后把全部数据带入能够得到:4096 <= (4096 - 4*4);那么这个条件肯定是恒不成立的。所以这个函数就是多余的了,由于data_size的值是一定为4096的。无论flex_array结构中成员变量代表什么意思。而FLEX_ARRAY_BASE_BYTES_LEFT也是一定不变的。

得到上面的结论事实上离真相就比較接近了,能够想象得到一个由这么多顶尖的程序猿设计出来的项目,不太可能会出现一个冗余的函数。并且在flex_array.c中大量的使用。那么这个函数一定有其它用处,我想了非常多种可能,也重复的分析flex_array.c和flex_array.h中的源码,最后我得到一种猜想:就是当这个项目中所要的最大元素数非常小。就是说依据需求total不须要1024。不要那么大呢?

猜想:须要的流表项链表头结点比較少(total_nr_elements < 1024)。那么不须要分配一个parts指针(一个parts数组指针元素有一个页大小的空间)来存储。假设total_nr_elements不大于1020,就不是必需分配parts指针了。直接在flex_array结构体(该结构体的大小为一个页,有3个int型和1个u32成员,所以剩下的就是1020 * 4个字节了)中存储就得了。

以下来验证下这个猜想,来分析调用了static inline int elements_fit_in_base(struct flex_array *fa)函数的各个代码:

if (elements_fit_in_base(fa))
		part = (struct flex_array_part *)&fa->parts[0];
else {
		part_nr = fa_element_to_part_nr(fa, element_nr);
		part = __fa_get_part(fa, part_nr, flags);
		if (!part)
			return -ENOMEM;
	}

这段代码在非常多函数中都有。能够看int flex_array_put(struct flex_array *fa, unsigned int element_nr, void *src,gfp_t flags);数据拷贝函数的详细实现。该代码中调用了elements_fit_in_base(fa)来推断,假设成立。也就是说total_nr_elements不大于1020;那么直接用数组头元素的地址来强转为须要的结构体。即是直接在数组头元素存储的地方開始操作,而不是数组头元素指向的地方開始操作。说明了数据就是存储在flex_array结构体中。

以下来看另外一段代码:

void flex_array_free_parts(struct flex_array *fa)
{
	int part_nr;

	if (elements_fit_in_base(fa))
		return;
	for (part_nr = 0; part_nr < FLEX_ARRAY_NR_BASE_PTRS; part_nr++)
		kfree(fa->parts[part_nr]);
}

看这段代码大概就知道是用来释放parts内存的。该代码中调用了elements_fit_in_base(fa),假设成立。也就是说total_nr_elements不大于1020;那么就直接返回,什么都不运行。

这就暗示了这个项目中根本就没有申请parts内存,全部的流表项链表头结点都是存放在flex_array结构体中的。

再看下行的for循环,是从0開始的,更能说明假设total_nr_elements大于1020就一定得申请parts内存。

还有其它代码中调用了该函数,就不一一列证了。

就眼下为止来说这个猜想还是比較符合源码的。我不能百分百的说这个猜想是正确的。希望有兴趣的朋友能够分析下。

当然我也在找各种途径去分析这个矛盾和猜想。

转载请注明作者和原文出处,原文地址:http://blog.csdn.net/yuzhihui_no1/article/details/39939241

分析得比較匆促,若有不对之处,望大家指正,共同学习!

谢谢。!

时间: 2024-12-26 21:28:42

openVswitch(OVS)源码分析之工作流程(哈希桶结构体的解释)的相关文章

nodejs的Express框架源码分析、工作流程分析

1.Express的编写流程 2.Express关键api的使用及其作用分析 app.use(middleware); connect package分析 function fn(req,res,next)的定义及其使用,next的定义,及其运转流程. 3.Express源代码分析,依赖库分析

openVswitch(OVS)源代码分析之工作流程(数据包处理)

上篇分析到数据包的收发,这篇开始着手分析数据包的处理问题.在openVswitch中数据包的处理是其核心技术,该技术分为三部分来实现:第一.根据skb数据包提取相关信息封装成key值:第二.根据提取到key值和skb数据包进行流表的匹配:第三.根据匹配到的流表做相应的action操作(若没匹配到则调用函数往用户空间传递数据包):其具体的代码实现在 datapath/datapath.c 中的,函数为: void ovs_dp_process_received_packet(struct vpor

安卓MonkeyRunner源码分析之工作原理架构图及系列集合

花了点时间整理了下MonkeyRunner的工作原理图,请配合本人博客里面MonkeyRunner其他源码分析文章进行阅读.下面整理成相应系列列表方便大家阅读: MonkeyRunner源码分析之-谁动了我的截图? MonkeyRunner源码分析之与Android设备通讯方式 MonkeyRunner源码分析之启动 Monkey源码分析之运行流程 Monkey源码分析之事件源 Monkey源码分析番外篇之WindowManager注入事件如何跳出进程间安全限制 Monkey源码分析之事件注入

HBase1.0.0源码分析之请求处理流程分析以Put操作为例(二)

HBase1.0.0源码分析之请求处理流程分析以Put操作为例(二) 1.通过mutate(put)操作,将单个put操作添加到缓冲操作中,这些缓冲操作其实就是Put的父类的一个List的集合.如下: private List<Row> writeAsyncBuffer = new LinkedList<>(); writeAsyncBuffer.add(m); 当writeAsyncBuffer满了之后或者是人为的调用backgroundFlushCommits操作促使缓冲池中的

Spark SQL源码分析之核心流程

自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql. 2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark模型里. 前一段时间测试过Shark,并且对Spark

leveldb源码分析--插入删除流程

由于网络上对leveldb的分析文章都比较丰富,一些基础概念和模型都介绍得比较多,所以本人就不再对这些概念以专门的篇幅进行介绍,本文主要以代码流程注释的方式. 首先我们从db的插入和删除开始以对整个体系有一个感性的认识,首先看插入: Status DB::Put(const WriteOptions& opt, const Slice& key, const Slice& value) { WriteBatch batch; //leveldb中不管单个插入还是多个插入都是以Wri

Okhttp源码分析--基本使用流程分析

Okhttp源码分析--基本使用流程分析 一. 使用 同步请求 OkHttpClient okHttpClient=new OkHttpClient(); Request request=new Request.Builder() .get() .url("www.baidu.com") .build(); Call call =okHttpClient.newCall(request).execute(); 异步请求 OkHttpClient okHttpClient=new OkH

Monkey源码分析之运行流程

在<MonkeyRunner源码分析之与Android设备通讯方式>中,我们谈及到MonkeyRunner控制目标android设备有多种方法,其中之一就是在目标机器启动一个monkey服务来监听指定的一个端口,然后monkeyrunner再连接上这个端口来发送命令,驱动monkey去完成相应的工作. 当时我们只分析了monkeyrunner这个客户端的代码是怎么实现这一点的,但没有谈monkey那边是如何接受命令,接受到命令又是如何处理的. 所以自己打开源码看了一个晚上,大概有了概念.但今天

SpringMVC源码分析-400异常处理流程及解决方法

本文设计SpringMVC异常处理体系源码分析,SpringMVC异常处理相关类的设计模式,实际工作中异常处理的实践. 问题场景 假设我们的SpringMVC应用中有如下控制器: 代码示例-1 @RestController("/order") public class OrderController{ @RequestMapping("/detail") public Object orderDetail(int orderId){ // ... } } 这个控制