找回密码
 骑士注册

QQ登录

微博登录

搜索
❏ 站外平台:

剖析内存中的程序之秘

2018-01-18 18:49    收藏: 2    

内存管理是操作系统的核心任务;它对程序员和系统管理员来说也是至关重要的。在接下来的几篇文章中,我将从实践出发着眼于内存管理,并深入到它的内部结构。虽然这些概念很通用,但示例大都来自于 32 位 x86 架构的 Linux 和 Windows 上。这第一篇文章描述了在内存中程序如何分布。

在一个多任务操作系统中的每个进程都运行在它自己的内存“沙箱”中。这个沙箱是一个虚拟地址空间virtual address space,在 32 位的模式中它总共有 4GB 的内存地址块。这些虚拟地址是通过内核页表page table映射到物理地址的,并且这些虚拟地址是由操作系统内核来维护,进而被进程所消费的。每个进程都有它自己的一组页表,但是这里有点玄机。一旦虚拟地址被启用,这些虚拟地址将被应用到这台电脑上的 所有软件包括内核本身。因此,一部分虚拟地址空间必须保留给内核使用:

Kernel/User Memory Split

但是,这并不是说内核就使用了很多的物理内存,恰恰相反,它只使用了很少一部分可用的地址空间映射到其所需要的物理内存。内核空间在内核页表中被标记为独占使用于 特权代码 (ring 2 或更低),因此,如果一个用户模式的程序尝试去访问它,将触发一个页面故障错误。在 Linux 中,内核空间是始终存在的,并且在所有进程中都映射相同的物理内存。内核代码和数据总是可寻址的,准备随时去处理中断或者系统调用。相比之下,用户模式中的地址空间,在每次进程切换时都会发生变化:

Process Switch Effects on Virtual Memory

蓝色的区域代表映射到物理地址的虚拟地址空间,白色的区域是尚未映射的部分。在上面的示例中,众所周知的内存“饕餮” Firefox 使用了大量的虚拟内存空间。在地址空间中不同的条带对应了不同的内存段,像heapstack等等。请注意,这些段只是一系列内存地址的简化表示,它与 Intel 类型的段 并没有任何关系 。不过,这是一个在 Linux 进程的标准段布局:

Flexible Process Address Space Layout In Linux

当计算机还是快乐、安全的时代时,在机器中的几乎每个进程上,那些段的起始虚拟地址都是完全相同的。这将使远程挖掘安全漏洞变得容易。漏洞利用经常需要去引用绝对内存位置:比如在栈中的一个地址,一个库函数的地址,等等。远程攻击可以闭着眼睛选择这个地址,因为地址空间都是相同的。当攻击者们这样做的时候,人们就会受到伤害。因此,地址空间随机化开始流行起来。Linux 会通过在其起始地址上增加偏移量来随机化内存映射段、以及。不幸的是,32 位的地址空间是非常拥挤的,为地址空间随机化留下的空间不多,因此 妨碍了地址空间随机化的效果

在进程地址空间中最高的段是栈,在大多数编程语言中它存储本地变量和函数参数。调用一个方法或者函数将推送一个新的栈帧stack frame到这个栈。当函数返回时这个栈帧被删除。这个简单的设计,可能是因为数据严格遵循 后进先出(LIFO) 的次序,这意味着跟踪栈内容时不需要复杂的数据结构 —— 一个指向栈顶的简单指针就可以做到。推入和弹出也因此而非常快且准确。也可能是,持续的栈区重用往往会在 CPU 缓存 中保持活跃的栈内存,这样可以加快访问速度。进程中的每个线程都有它自己的栈。

向栈中推送更多的而不是刚合适的数据可能会耗尽栈的映射区域。这将触发一个页面故障,在 Linux 中它是通过 expand_stack() 来处理的,它会去调用 acct_stack_growth() 来检查栈的增长是否正常。如果栈的大小低于 RLIMIT_STACK 的值(一般是 8MB 大小),那么这是一个正常的栈增长和程序的合理使用,否则可能是发生了未知问题。这是一个栈大小按需调节的常见机制。但是,栈的大小达到了上述限制,将会发生一个栈溢出,并且,程序将会收到一个段故障Segmentation Fault错误。当映射的栈区为满足需要而扩展后,在栈缩小时,映射区域并不会收缩。就像美国联邦政府的预算一样,它只会扩张。

动态栈增长是 唯一例外的情况 ,当它去访问一个未映射的内存区域,如上图中白色部分,是允许的。除此之外的任何其它访问未映射的内存区域将触发一个页面故障,导致段故障。一些映射区域是只读的,因此,尝试去写入到这些区域也将触发一个段故障。

在栈的下面,有内存映射段。在这里,内核将文件内容直接映射到内存。任何应用程序都可以通过 Linux 的 mmap() 系统调用( 代码实现)或者 Windows 的 CreateFileMapping() / MapViewOfFile() 来请求一个映射。内存映射是实现文件 I/O 的方便高效的方式。因此,它经常被用于加载动态库。有时候,也被用于去创建一个并不匹配任何文件的匿名内存映射,这种映射经常被用做程序数据的替代。在 Linux 中,如果你通过 malloc() 去请求一个大的内存块,C 库将会创建这样一个匿名映射而不是使用堆内存。这里所谓的“大”表示是超过了MMAP_THRESHOLD 设置的字节数,它的缺省值是 128 kB,可以通过 mallopt() 去调整这个设置值。

接下来讲的是“堆”,就在我们接下来的地址空间中,堆提供运行时内存分配,像栈一样,但又不同于栈的是,它分配的数据生存期要长于分配它的函数。大多数编程语言都为程序提供了堆管理支持。因此,满足内存需要是编程语言运行时和内核共同来做的事情。在 C 中,堆分配的接口是 malloc() 一族,然而在支持垃圾回收的编程语言中,像 C#,这个接口使用 new 关键字。

如果在堆中有足够的空间可以满足内存请求,它可以由编程语言运行时来处理内存分配请求,而无需内核参与。否则将通过 brk() 系统调用(代码实现)来扩大堆以满足内存请求所需的大小。堆管理是比较 复杂的,在面对我们程序的混乱分配模式时,它通过复杂的算法,努力在速度和内存使用效率之间取得一种平衡。服务一个堆请求所需要的时间可能是非常可观的。实时系统有一个 特定用途的分配器 去处理这个问题。堆也会出现  碎片化 ,如下图所示:

Fragmented Heap

最后,我们抵达了内存的低位段:BSS、数据、以及程序文本。在 C 中,静态(全局)变量的内容都保存在 BSS 和数据中。它们之间的不同之处在于,BSS 保存 未初始化的  静态变量的内容,它的值在源代码中并没有被程序员设置。BSS 内存区域是 匿名 的:它没有映射到任何文件上。如果你在程序中写这样的语句 static int cntActiveUserscntActiveUsers 的内容就保存在 BSS 中。

反过来,数据段,用于保存在源代码中静态变量 初始化后 的内容。这个内存区域是 非匿名 的。它映射了程序的二进值镜像上的一部分,包含了在源代码中给定初始化值的静态变量内容。因此,如果你在程序中写这样的语句 static int cntWorkerBees = 10,那么,cntWorkerBees 的内容就保存在数据段中,并且初始值为 10。尽管可以通过数据段映射到一个文件,但是这是一个私有内存映射,意味着,如果改变内存,它并不会将这种变化反映到底层的文件上。必须是这样的,否则,分配的全局变量将会改变你磁盘上的二进制文件镜像,这种做法就太不可思议了!

用图去展示一个数据段是很困难的,因为它使用一个指针。在那种情况下,指针 gonzo内容(一个 4 字节的内存地址)保存在数据段上。然而,它并没有指向一个真实的字符串。而这个字符串存在于文本段中,文本段是只读的,它用于保存你的代码中的类似于字符串常量这样的内容。文本段也会在内存中映射你的二进制文件,但是,如果你的程序写入到这个区域,将会触发一个段故障错误。尽管在 C 中,它比不上从一开始就避免这种指针错误那么有效,但是,这种机制也有助于避免指针错误。这里有一个展示这些段和示例变量的图:

ELF Binary Image Mapped Into Memory

你可以通过读取 /proc/pid_of_process/maps 文件来检查 Linux 进程中的内存区域。请记住,一个段可以包含很多的区域。例如,每个内存映射的文件一般都在 mmap 段中的它自己的区域中,而动态库有类似于 BSS 和数据一样的额外的区域。下一篇文章中我们将详细说明“区域area”的真正含义是什么。此外,有时候人们所说的“数据段data segment”是指“数据data + BSS + 堆”。

你可以使用 nm 和 objdump 命令去检查二进制镜像,去显示它们的符号、地址、段等等。最终,在 Linux 中上面描述的虚拟地址布局是一个“弹性的”布局,这就是这几年来的缺省情况。它假设 RLIMIT_STACK 有一个值。如果没有值的话,Linux 将恢复到如下所示的“经典” 布局:

Classic Process Address Space Layout In Linux

这就是虚拟地址空间布局。接下来的文章将讨论内核如何对这些内存区域保持跟踪、内存映射、文件如何读取和写入、以及内存使用数据的意义。


via: http://duartes.org/gustavo/blog/post/anatomy-of-a-program-in-memory/

作者:Gustavo Duarte 译者:qhwdw 校对:wxy

本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出

最新评论

我也要发表评论

LCTT 译者

qhwdw 🌟 🌟 🌟 🌟 🌟
共计翻译: 104 篇 | 共计贡献: 164
贡献时间:2017-10-31 -> 2018-04-12
访问我的 LCTT 主页 | 在 GitHub 上关注我

收藏

返回顶部

分享到微信

打开微信,点击顶部的“╋”,
使用“扫一扫”将网页分享至微信。