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title: Glossary of Linux Kernel Terms
lastSync: 2025-05-26T00:34:43.220Z
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title: Glossary of Linux Kernel Terms
lastSync: 2025-05-27T13:02:08.672Z
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## 📌 建議補充：學習順序建議（基礎 → 進階）

| 優先 | 分類 | 主題概述 |
| ---- | ------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| ⭐️ 1 | **OS 核心原理（OS Basics）** | user/kernel mode、system calls、POSIX、CPU scheduling |
| ⭐️ 2 | **記憶體管理（Memory & Paging）** | page fault、mmap、TLB、huge page、NUMA、cache |
| ⭐️ 3 | **排程與執行緒（Scheduler / Thread）** | CFS、runqueue、mutex、futex、spinlock、semaphore、deadlock、atomic |
| ⭐️ 4 | **I/O 模型與非同步處理（I/O & Async）** | blocking vs non-blocking、epoll、io_uring、AIO、duplex |
| ⭐️ 5 | **中斷與非同步任務排程（Interrupt Scheduling）** | IRQ、softirq、tasklet、workqueue、interrupt context vs process context |
| ⭐️ 6 | **執行緒與程序概念（Thread / Process）** | pthread、process/thread 差異、Thread Pool、nice 值調度、critical section |
| ⭐️ 7 | **IPC / 系統通訊（IPC & Shared Resources）** | pipe、socket、shared memory、mmap、rpmsg jobs（SoC） |
| ⭐️ 8 | **效能分析工具（Profiling & Tracing）** | perf、strace、uftrace、ftrace、microbenchmark、deterministic |
| ⭐️ 9 | **Barrier 與協作排程技巧（Barrier & Coordination）** | spin/yield barrier、do_spin、throttle、counter |
| ⭐️10 | **並行與 SIMD / 硬體加速（Parallelism & SIMD）** | SIMD、SIMT、vectorization、混合核心調校（P-core/E-core） |
| ⭐️11 | **開機流程（Boot & Low-level）** | bootrom、bootloader、kernel loading |
| ⭐️12 | **硬體 hazard（Hardware Pipeline Hazard）** | data hazard、control hazard、pipeline stall 概念 |
- **1～4 是基礎核心（必學）**：無論做效能分析、驅動開發或用戶空間程式設計，都會遇到
- **5～8 是實作與除錯強化工具包**
- **9～12 為進階議題或平台特化**，適合在前幾章熟練後深入

| 學習階段 | 建議學習重點 | 工具/觀念搭配 |
| ------- | ---------------------------- | --------------------------------------- |
| Phase 1 | OS 核心原理、記憶體、排程 | system call trace、strace |
| Phase 2 | I/O 模型、執行緒與同步 | perf/uftrace 分析實驗 |
| Phase 3 | 中斷 + 非同步任務排程 | kernel log + ftrace |
| Phase 4 | IPC、shared memory、rpmsg | mmap 實作、SoC 環境驗證 |
| Phase 5 | SIMD、hazard、硬體效能瓶頸分析 | vectorized loop、flamegraph、cache tuning |
| Phase 6 | bootloader、platform bring-up | QEMU 或 ARM dev board 練習 |
## 記憶體管理（Memory & Paging）
- 記憶體頁面
- huge page:→一種比標準 4KB 更大的記憶體頁面（如 2MB 或 1GB），減少 TLB misses，提高效能。
- Transparent Huge Page:→Linux 自動將常用的頁面合併為 Huge Page，降低管理負擔。效能不保證穩定。
- mmap→將檔案或設備映射至虛擬記憶體，常用於共享記憶體、I/O 直接讀寫、模型 loading。
- Page Faults:→當記憶體頁不在 RAM 中，CPU 會觸發 Page Fault，把頁面載入。會造成 context switch，效能降低。
- TLB
- TLB (Translation Lookaside Buffer):→快速查表虛擬位址與實體位址的緩存。命中率越高，程式執行越快。
- iTLB misses: Instruction TLB miss→表示 CPU 嘗試執行的程式碼位址尚未被快取。會影響效能。
- NUMA
- NUMA: Non-Uniform Memory Access→不同 CPU core 存取不同 memory bank 速度不同，需注意排程與記憶體配置
- memory bank: TODO
- 效能概念
- axis reordering / interleaving→記憶體存取順序重排，有助於 cache locality 或 SIMD 最佳化。
- Cache / cache miss:→CPU 快取記憶體，miss 時需從 RAM 讀取，增加延遲。
- Cache Coherence: 多核 CPU 快取一致性。
## 排程與執行緒管理（Scheduler / Thread）
- Linux 排程器
- Scheduler:→決定哪個執行緒（Thread）在何時執行的機制。
- O(1) scheduler:→早期的 Linux 排程器，複雜度 O(1)，後來被 CFS 取代以提高 fairness。
- CFS (Completely Fair Scheduler)→前身 O(1) scheduler、Fairness: Linux 預設排程器，依照公平原則（virtual runtime）分配 CPU。
- EAS (Energy Aware Scheduler)→考慮能耗與 CPU 載入的排程器，用於行動裝置（big.LITTLE）等異質系統。
- EEVDF (Earliest Eligible Virtual Deadline First)→Linux 6.6 引入，考慮 latency 與 urgency，取代傳統 CFS，更公平。
- runqueue→儲存可執行執行緒的 queue，每個 CPU core 各自擁有一個。
- 同步原語
- mutex / futex→鎖定同步工具，mutex 是自己鎖自己解 futex 是 fast user-space mutex。mutex 則在 user/kernel space 都可存在。
- Deadlock→多個執行緒互相等待對方資源，形成無法繼續的狀態。
- priority inheritance mutex:→為防止 priority inversion，低優先權執行緒持鎖時會暫時提升其優先權。
- spinlock 一種簡單的鎖，使用 busy-wait 的方式等待資源可用。
- semaphore 一種同步原語，可以控制「資源數量」。 範例用途：限制同時能存取資料庫的連線數量。
- atomic operation 原子操作：不可被中斷的基本操作，常用來避免 data race。保證執行過程中不會被其他執行緒干擾。
- Critical Section: 程式處理過程中，不是和同時並行執行的地方稱作 Critical Section 關鍵區域 存取共享資源的區段。
- contention 競爭：多個 thread 同時想存取同一資源（例如鎖、cache line）時產生的衝突。
- 多工模式
- cooperative/preemptively multitasking:→前者需要主動讓出控制權；後者由排程器中斷並切換上下文。
- 協同機制
- Coroutine:→協同式多工，使用者控制的輕量執行緒，常用於 async programming。
- Thread Pool:→預先建立固定數量的執行緒以處理任務，減少動態建立開銷。
- cooperative thread pool: thread 共享同一執行資源池，彼此合作排程以避免過度競爭。 一種 **非搶佔式（cooperative）** 執行緒排程策略，所有 thread 共用一組執行資源，每個 thread 會主動讓出控制權，避免資源競爭，常見於 coroutine、event loop（如 libuv）中。
## I/O 模型與非同步處理（I/O & Async）
- 同步 vs 非同步
- I/O Blocking / Non-blocking I/O:→Blocking 會讓 thread 等待完成；Non-blocking 則立刻返回，靠輪詢或通知處理。
- Non-blocking I/O multiplexing:→多路監聽，如 select()、poll()、epoll()。適用於高並發伺服器。
- epoll:→Linux 下高效能的 I/O 多路複用 API，取代 select/poll。
- Chained Blocking:→多個等待鏈結，容易導致效率低與死鎖。
- 核心層非同步
- Asynchronous I/O (AIO):→真正由 kernel 負責完成，通知應用程式。
- io_uring:→Linux 新 I/O 框架，提供低延遲、非同步、高吞吐量的 I/O 模型。
- I/O Multiplexing:→同時等待多個 I/O 事件，常搭配 event loop 處理。
- duplex:→指雙向 I/O，可同時讀寫。
## 效能分析與偵錯（Profiling & Tracing）
- 工具
- perf:→Linux 原生的效能分析工具，可測量 CPU cycles、cache miss、branch 等。
- uftrace:→追蹤函式呼叫與時間分布（user-space trace）。
- strace:→追蹤所有系統呼叫與錯誤。常用於除錯程式與了解系統行為。
- ftrace:→內建於 Linux 的核心層 trace 工具。適合排查 kernel latency 問題。
- 效能概念
- microbenchmark:→小範圍的程式效能測試，常用於單一 API、演算法、函式比較。
- deterministic:→可重現的結果，不受排程器或資源變動影響。效能測試與分析中非常重要。
- Cache / cache miss:→CPU 快取記憶體，miss 時需從 RAM 讀取，增加延遲。
## 執行緒與程序（Thread / Process）
- API
- pthread: - POSIX thread，是 C/C++ 在 Unix/Linux 下的標準多執行緒 API。支援 thread 建立、join、lock（mutex）、condition variable 等基本同步機制。
- 單位定義
- 系統通訊與共享
- IPC (Inter-Process Communication):→多個 process 間的通訊方式，如 pipe、message queue、shared memory、socket。
- Shared memory:→高效的 IPC 方法，process 直接共用記憶體區塊，常搭配 mmap()。
- Rpmsg jobs:→在 ARM/NXP/SoC 上，remote processor messaging，用於 CPU 與 co-processor 間通訊。

- 並行運算與硬體加速
- SIMD (ingle Instruction, Multiple Data)→是一種 並行運算技術，廣泛應用於現代 CPU、GPU 中，用來加速向量與矩陣運算等資料密集型任務，例如音訊/影像處理、機器學習、數值模擬、壓縮演算法等等
- SIMT(Single Instruction, Multiple Threads)→GPU 中一種擴充概念，是「每個 thread 虛擬上看似獨立，其實是 SIMD 式同步執行」。
- Vectorization:→將普通 for-loop 自動轉成 SIMD 程式碼的過程（可以由編譯器完成）。
- Tuning for hybrid cores 為 P-core/E-core 調整參數與同步邏輯
-
- Thread / Process 管理與同步原語
- thread: 較輕量的執行單元，共享程序資源
- process: 執行中的程式單位，具有獨立的記憶體空間
- 管理概念
- Thread Pool:→預先建立固定數量的執行緒以處理任務，減少動態建立開銷。
- Deadlock→多個執行緒互相等待對方資源，形成無法繼續的狀態。
- **nice**（niceness): Linux/Unix 中用來調整 process 的**執行優先權**，數值越大代表「越 nice」，表示越願意讓出 CPU 時間（優先權越低）。範圍通常為 -20（最高）～19（最低）。
## 系統通訊與共享資源（IPC）
- IPC 技術
- IPC (Inter-Process Communication):→多個 process 間的通訊方式，如 pipe、message queue、shared memory、socket。
- Shared memory:→高效的 IPC 方法，process 直接共用記憶體區塊，常搭配 mmap()。
- mmap→將檔案或設備映射至虛擬記憶體，常用於共享記憶體、I/O 直接讀寫、模型 loading。
- SoC 通訊
- Rpmsg jobs:→在 ARM/NXP/SoC 上，remote processor messaging，用於 CPU 與 co-processor 間通訊。
## 同步與 Barrier 技巧（Barrier & Coordination）
- 技術
- Spin barrier 傳統的同步方式，執行緒會 busy wait（浪費 CPU）
- Yield barrier 一種讓執行緒遇到 barrier 時可以 futex wait，不再佔用 CPU 的方式
- do_spin() 先短暫 spin，如果其他執行緒沒來就進 futex 等待
- Counter / throttled 計數用來追蹤 barrier 狀態；throttle 是為了避免太早進入睡眠狀態
## 作業系統核心原理（OS Basics）
- 模式與呼叫
- kernel mode: **User Mode（使用者模式）**：應用程式執行的環境，無法直接存取硬體資源，只能透過系統呼叫（system call）請求作業系統代為執行。
- user mode: **Kernel Mode（核心模式）**：作業系統核心執行的模式，擁有完整硬體控制權，可執行關鍵作業如中斷處理、排程、記憶體管理。
- system calls: 系統呼叫是使用者程式與作業系統之間的接口，允許程式存取如檔案、網路、程序管理等核心服務。
- 標準與接口
- POSIX: 一組 IEEE 制定的作業系統 API 標準，目的是讓 Unix-like 系統之間具備可攜性與相容性。
- 調度邏輯
- CPU scheduling: 決定哪一個可執行程序（或執行緒）獲得 CPU 的機制。
## 開機與底層架構（Boot & Low-level）
- 開機流程
- bootrom: 系統開機時最早執行的唯讀記憶體程式碼，負責載入 bootloader 或作業系統核心。
## 並行計算與硬體加速（Parallelism & SIMD）
- 並行概念
- SIMD (ingle Instruction, Multiple Data)→是一種 並行運算技術，廣泛應用於現代 CPU、GPU 中，用來加速向量與矩陣運算等資料密集型任務，例如音訊/影像處理、機器學習、數值模擬、壓縮演算法等等
- SIMT(Single Instruction, Multiple Threads)→GPU 中一種擴充概念，是「每個 thread 虛擬上看似獨立，其實是 SIMD 式同步執行」。
- Vectorization:→將普通 for-loop 自動轉成 SIMD 程式碼的過程（可以由編譯器完成）。
- Tuning for hybrid cores 為 P-core/E-core 調整參數與同步邏輯
## 硬體執行風險（Hardware Hazard）
- pipeline 風險
- hazard: 一種在 **指令平行化與分支預測時的風險**，主要分為：
- **Control hazard**：分支指令尚未決定跳哪裡，CPU 卻已預先載入錯誤路徑
- **Data hazard**：一條指令需要前一條的執行結果，但前一條尚未完成會造成 pipeline stall 或錯誤執行結果。
## 中斷 / 非同步任務排程（**Interrupt / Async Scheduling**）
- 中斷機制
- IRQ/Interrupt: Interrupt Request 系統中斷機制，即時事件處理。
- software interrupt: tasklet, workqueue
- softirq: 即 software interrupt，在 interrupt context 內執行
- Softirq/Tasklet/Workqueue: Linux 非同步任務排程方法。
- 中斷延後處理
- tasklet:
- linux kernel 提供讓處理程序只須完成最重要部分即可，稍後再完成剩下的工作，這個機制稱作tasklet，只能在interrupt context執行
- 建構在 softirq 之上，動態註冊的軟體中斷，確保單一處理器核在特定時間內只能執行一個 tasklet
- workqueue:
- 允許中斷情形的後續處理排進wait queue的等待隊伍中
- 在 process context 內執行排入的工作，容許較長的延遲或執行可能引發休眠的操作，相較 tasklet 更有彈性，後者的操作必須為 atomic (一氣呵成)
- 風格差異
- `softirq`（interrupt context） vs `workqueue`（process context） vs `tasklet`（中間層）
- 核心概念
- `非同步任務排程`
- `延遲執行任務`
- `atomic context 限制`