深入Linux内核架构与底层原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘京洋 著

图书标签:

• Linux内核
• 内核架构
• 操作系统
• 底层原理
• 系统编程
• C语言
• 计算机科学
• 技术
• 深入学习
• 源码分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121322907

版次：1

商品编码：12233973

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：453000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：希望深入理解linux底层原理的中高级运维人员和嵌入式开发人员。

解释透彻：深入浅出地将Linux内核架构与底层原理和盘托出。

实践性强：对Linux内核形成了深刻、独到的理解。

指路明灯：将Linux内核架构与底层原理的精髓娓娓道来。

与时俱进：在很多方面覆盖了Linux较新的功能，对从业者有较大帮助。

内容简介

本书主要描述Linux系统的总体框架和设计思想，包含很多可以直接操作的实例，目的是希望读者对Linux系统背后的逻辑有一个全面的了解。本书力求贴近实际的工作使用，在比较核心且常用的技术点有更加深入的解释，对实际使用Linux系统工作大有裨益。本书共13章，其中第1~3章是总览，第4~13章是分领域阐述。第1~3章总体介绍Linux的基本知识；第4章以Linux系统的启动开始深入叙述；第5章是Linux系统运行中使用者*常接触到的进程概念，重点介绍进程的原理；第6章是Linux内核的内存管理方法与用户端使用内存的底层方法，即重点介绍glibc底层到内核之间的内存管理过程；第7~13章分别是关于安全机制、网络、总线与设备变动、二进制、存储、虚拟化与云、硬件专用子系统的内容。这些子系统都是Linux系统运行中非常重要的领域，是深入理解Linux系统原理不可或缺的知识补充。

作者简介

刘京洋，中山大学双学士、硕士，创建中山大学嵌入式组，在嵌入式实验室工作6年。工作早期担任创业公司总经理，投资公司总裁助理，后来专心技术，先后就职于TP-LINK、YY直播和网易游戏，从事内核和网络安全研发，对Linux系统底层有深入的理解。很高兴与大家沟通探讨相关学术问题。

韩方，武汉大学研究生毕业，先后就职于华为和YY直播，具有多年安全领域的攻防对抗、安全体系建设和开发经验，精通Linux内核开发和应用开发，申请过多项发明专利，多次参加国内外技术峰会并进行分享。

目录

第一章 linux总览
1． 简介
2． Linux学习曲线和职业曲线
3． 如何形成一个内核
第二章 Linux内核架构
1． 常见架构范式与核心系统
2． 基础功能元素
3． 特殊硬件框架
4． 特殊软件机制
5． 系统调用
第三章 内核数据结构
1． 链表与哈希表
2． LRU
3． 树
4． 其他常见数据结构
第四章 Linux系统的启动
1． 启动的硬件支持
2． Bootloader和内核二进制
3． 启动原理
第五章 进程（重点）
1． 进程原理
2． 进程调度
3． 资源锁
4． 多进程与进程通信
5． 进程对资源的使用

第六章 内存管理（重点）
1． 内存的组织方式
2． 内核内存的申请和释放
3． 内核页面回收算法（PFRA）
4． 内核内存压缩技术
5． 其他内核内存基础服务
6． 用户端对内核内存管理系统的调整
7． 用户端进程的内存管理
8． 相关系统调用和API
第七章 安全
1． Linux安全体系概览
2． 安全的核心：加密与机制
3． Linux用户和权限系统
4． 分布于其他功能模块的安全机制
第八章 网络（重点）
1． Linux内核支持的网络特性概览
2． Linux网络架构与socket模型
3． IP实现架构
4． IP路由系统
5． TCP子系统
6． Filter子系统
7． 网络服务质量
第九章 总线
1． PCI
2． USB
3． Platform
第十章 二进制（重点）
1． 函数调用
2． 二进制的兼容性
3． ELF文件的执行原理
4． ELF安全性
第十一章 存储（重点）
1． 磁盘管理
2． 存储协议：linux下SCSI子系统架构
3． 通用块抽象层
4． 缓存层
5． 文件系统层
6． 分布式存储
7． 常用存储管理高级命令
第十二章 虚拟化与云
1． 常见虚拟化方案
2． 分布式文件系统
3． 虚拟化专用文件系统
4． Docker
第十三章 其他重要模块与高级管理工具
1． 内核到用户空间设备管理
2． 内核调试
3． 专用子系统

精彩书摘

　　《深入Linux内核架构与底层原理》：
　　（2）RTT
　　判断网络是否拥塞，不但可以通过窗口检测拥塞，还可以通过往返时间直接测量。窗口检测是观察，往返时间属于测量。最早的拥塞控制算法Vegas就是根据RTT来监测和控制的。但是RTT不是根据实际的丢包率来计算的，而是根据往返时间计算。而互联网，尤其是无线网，RTT变大并不意味着不可达或者拥塞，这时使用Vegas算法的就开始主动降低自己的速度了（因为它判断网络拥塞了），而其他的基于丢包率的算法则并不减小窗口。导致Vegas把可用带宽让给了别人。这种损己利他的做法和Nagle一样，是注定要消亡的。
　　但是RTT仍然对拥塞控制有至关重要的作用（除了后来的完全不依赖RTT的cubic算法），大部分算法都是在收到ACK回复的时候才将窗口增加一个MSS。这就是慢启动的部分（但是增长速度相当快）的原理。
　　……

前言/序言

要想深入研究并使用Linux内核，首先要知道Linux内核提供了什么，又能做到什么。很多初学者一进入公司就开始使用Linux内核开发内核模块，无论是使用通信方式、内存接口还是设备接口，都是早已被淘汰的内容。因为他们通常直接在网络上搜索一些很早之前发布的内容来指导自己如何完成开发工作，但他们手中却是最先进的内核代码。还有很多直接编写内核模块的人在嵌入式公司使用老版本的内核进行工作，虽然他们可能对内核之后的发展一无所知，但是他们能够一下子抓住主干，主干永远是在老版本的内核中就存在的东西。
很多刚入行的程序员认为自己能够征服一切，稍微在网上检索一下Linux的内容，就可以上手使用了。虽然写出可以用的程序不需要太多的知识积累，但是这么做相当于在信息不充分的情况下做决策。虽然一切操作系统理论的学习都不如实际去编写几行代码，但是理论又是十分重要的，因为它能够让经验升华成积累。
本书解释了Linux内核提供了什么，以及Linux系统底层是如何使用内核的。如果你对本书某一部分感兴趣，那么在深入阅读该部分的代码之前应先对该内容进行系统的学习，当你对内核系统有一个整体的把握时，方可挥洒自如。
本书的读者对象是有一定Linux基础的程序员，或者是有一定经验的嵌入式开发人员和运维人员，阅读本书像喝水一样，可轻松获得知识内容。若阅读本书遇到相对冷门的技术细节时，有兴趣的读者可以自行查阅其他相关资料。例如当列举文件系统的种类时提到exofs，书中不会过多解释这个名词，因为大部分用户只关注它是文件系统的一种。
在学习Linux内核，阅读相关图书时候限定版本是不必要的，因为即使版本变化，原理仍旧可用。本书也会注明某个技术点之前是什么样的，现在是什么样的，未来可能是什么样的。人们更希望了解整个内核框架的内容，以及一些重要细节的深层原理。本书就将重点放在这两方面内容上，而并不局限于内核的版本，尽可能以最终被选择的解决方案作为实验重点。也就是说，本书所涉及的内核版本都比较新，但是也会观察从老版本到新版本过渡时内核在功能上的变化，比如ip rule命令在新版本中去掉了reject等action。但是老版本的设计对于整体理解架构很有帮助，我们的根本目的是用实现抽象出概念，本书讲解的所有案例几乎都使用了占据较大市场份额的Ubuntu。
感谢韩方，他对本书的出版起到了提纲挈领的作用，若没有他的帮助，我一定会被淹没在一堆技术细节中而不知道如何选择。他编写并且修改了部分章节，概览性质的图书最需要高屋建瓴的能力和丰富的经验，韩方在这方面非常强。
由于时间仓促，加之水平有限，书中的缺点和不足之处在所难免，敬请读者批评指正。
刘京详
2017年10月

探索数据世界的奥秘：一套关于统计学、概率论与机器学习的入门指南 这套系列丛书旨在为那些希望深入理解数据驱动世界的读者提供坚实的基础。我们不再仅仅关注表面的应用，而是深入探讨驱动这些应用的底层逻辑和思维方式，帮助读者建立起一套严谨的科学分析体系。从最基本的概念出发，层层递进，最终触及前沿的机器学习算法，让数据不再是神秘的黑箱，而是可以被理解、操控和预测的强大工具。 第一卷：概率的语言——理解不确定性 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被各种不确定性所包围。天气预报的概率、股票市场的波动、甚至日常生活中一次简单的随机事件，都离不开概率论的解释。本书将带你走进概率的世界，领略这门学科的优雅与强大。 我们将从最基础的事件、样本空间、概率定义入手，逐步建立起对概率的直观理解。你将学习到如何计算不同事件发生的可能性，如何理解条件概率及其在决策中的重要性。集合论的概念在这里将发挥重要作用，帮助我们清晰地梳理和理解复杂的概率关系。 接下来，我们将深入探索随机变量的意义。离散型随机变量和连续型随机变量的定义、概率质量函数（PMF）与概率密度函数（PDF）的区别与联系，都将得到详尽的讲解。你将学习如何计算随机变量的期望值和方差，理解它们如何描述随机变量的“平均水平”和“分散程度”。 本书还会详细介绍几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布（高斯分布）等。我们将通过具体的例子，让你明白这些分布是如何在自然界和现实世界中出现的，以及它们在统计建模中的核心作用。特别是正态分布，作为“万物之源”，其重要性不言而喻。 为了更好地理解和应用概率，我们还将引入数理统计的基本概念。抽样分布、中心极限定理等核心理论将被清晰地阐述，帮助你理解如何从样本数据推断整体的特性。参数估计（点估计与区间估计）的原理和方法也将一一介绍，让你学会如何利用有限的数据来“猜测”和“估计”未知但重要的参数。 最后，本书将目光投向假设检验。你将学习如何提出科学的假设，如何设计检验方法，以及如何解读检验结果，从而做出基于证据的决策。从简单的t检验到卡方检验，你将掌握一套严谨的科学方法论，来验证你的假设。 核心内容概览： 基础概念： 事件、样本空间、概率公理、条件概率、贝叶斯定理。 随机变量： 离散与连续随机变量，概率质量函数（PMF）与概率密度函数（PDF）。 期望与方差： 描述随机变量的中心趋势与离散程度。 重要概率分布： 二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布、正态分布等及其应用。 数理统计入门： 抽样、抽样分布、中心极限定理。 参数估计： 点估计与区间估计。 假设检验： 原假设、备择假设、p值、显著性水平。 第二卷：统计的智慧——从数据中提取洞察 掌握了概率的语言，我们便拥有了理解不确定性的工具。而统计学，则是将这些工具转化为指导我们认识世界、解决问题的实际智慧的学科。本书将引领你进入统计学的殿堂，学习如何有效地收集、整理、分析和解释数据，从而从中挖掘有价值的信息。 我们将从描述性统计开始，学习如何用各种图表（如直方图、散点图、箱线图）和统计量（均值、中位数、众数、标准差、分位数）来直观地展现数据的分布特征和关键信息。理解数据的“长相”，是后续深入分析的第一步。 接着，本书将深入探讨数据之间的关系。相关性分析将教会你如何量化两个变量之间的线性关联程度，而回归分析则是本书的重点之一。你将学习简单线性回归的原理，理解如何建立一个模型来预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。我们还会探讨多重线性回归，理解如何引入多个自变量来更全面地解释因变量。 在回归分析中，模型的构建、参数的估计（最小二乘法）、模型的拟合优度检验（R方）以及残差分析都将得到详细的讲解，帮助你理解如何构建一个可靠的预测模型，并评估其有效性。误差的来源、异方差性、多重共线性等常见问题及其诊断与处理方法也将得到深入探讨。 本书还会介绍一些非参数统计方法，它们在数据不满足正态分布等假设时尤为重要。秩和检验、中位数检验等将为你提供更广泛的统计工具箱。 此外，我们还将涉足方差分析（ANOVA）。你将学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，这在实验设计和分组比较中至关重要。ANOVA的原理、F检验以及事后检验都将得到清晰的阐释。 最后，本书将为你打开推断性统计的大门，让你能够从样本数据出发，对总体做出有把握的结论。置信区间的构建和解释，以及假设检验在实际应用中的进一步深化，都将帮助你提升数据分析的严谨性和科学性。 核心内容概览： 描述性统计： 数据可视化（直方图、散点图、箱线图），集中趋势度量（均值、中位数、众数），离散程度度量（方差、标准差、极差、四分位距）。 相关性分析： Pearson相关系数、Spearman秩相关系数。 回归分析： 简单线性回归：模型构建、最小二乘估计、拟合优度（R方）、残差分析。 多重线性回归：模型构建、变量选择、多重共线性诊断与处理。 回归的假设检验与置信区间。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、F检验、事后检验。 非参数统计： 秩和检验、符号秩和检验等。 推断性统计应用： 置信区间构建与解释，假设检验的实际应用。 第三卷：学习的艺术——机器学习入门 在掌握了概率和统计的理论基础后，我们便踏入了现代数据科学中最激动人心的领域之一——机器学习。本书将为你揭示机器学习的神秘面纱，让你理解计算机是如何通过学习数据来完成各种智能任务的。我们将从最经典的监督学习和无监督学习算法入手，构建起对机器学习核心思想的认知。 首先，我们将深入浅出地介绍监督学习的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和调优。你将学习几种核心的监督学习算法： 线性模型： 从简单的线性回归开始，到逻辑回归用于分类问题，理解它们如何建立输入特征与输出目标之间的线性关系。 决策树： 学习如何构建一棵“ if-then-else ”规则的树状模型，理解其在分类和回归中的直观性。 支持向量机（SVM）： 探索如何找到最佳的超平面来区分不同类别的数据，理解核技巧在高维空间的映射能力。 朴素贝叶斯： 学习基于贝叶斯定理的分类器，理解其“朴素”假设下的强大之处。 K近邻（KNN）： 理解基于距离的分类和回归方法，以及它在模式识别中的应用。 对于每种算法，我们都将详细讲解其背后的数学原理、算法流程、优缺点以及适用场景。你将不仅仅是“调用”一个函数，而是真正理解算法是如何工作的。 接下来，我们将目光转向无监督学习，它侧重于从未标记的数据中发现隐藏的结构和模式： 聚类算法： K-Means、层次聚类等，学习如何将数据点分组到具有相似特征的簇中。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，理解如何减少数据的维度，同时保留最重要的信息，用于可视化和特征提取。 本书还将介绍模型评估与选择的关键概念，如交叉验证、偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合的诊断与解决策略。你将学会如何使用各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）来全面评价模型的性能。 此外，我们还会触及一些更高级的概念，如集成学习（Bagging, Boosting）如何通过组合多个模型来提升整体性能。 整套丛书强调理论与实践的结合，通过清晰的数学推导和易于理解的解释，帮助读者构建起一套完整的数据科学知识体系。无论你是希望从事数据分析、机器学习工程师，还是对人工智能的底层原理感到好奇，这套书都将是你不可或缺的入门向导。 核心内容概览： 监督学习： 线性回归与逻辑回归。 决策树（ID3, C4.5, CART）。 支持向量机（SVM）与核技巧。 朴素贝叶斯。 K近邻（KNN）。 无监督学习： 聚类算法：K-Means，层次聚类。 降维算法：主成分分析（PCA）。 模型评估与选择： 训练集、验证集、测试集。 交叉验证。 偏差-方差权衡。 过拟合与欠拟合。 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线。 集成学习入门： Bagging, Boosting。 特征工程基础。 实际应用案例分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧非常吸引人，沉甸甸的质感，配上深邃而富有科技感的封面设计，第一时间就激起了我深入探索的欲望。我一直以来都对计算机底层 workings 充满了好奇，尤其是 Linux 这个开源且强大操作系统的内核，更是我渴望了解的知识宝库。翻开书页，一股浓郁的油墨香混合着知识的芬芳扑面而来，让我仿佛置身于一个神秘的知识殿堂。纸张的触感也非常细腻，翻阅起来非常舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。封面上的文字清晰有力，排版也很讲究，整体给人一种专业、严谨、值得信赖的感觉。我相信，这本书的出版不仅仅是一次简单的信息传递，更是一种对技术探索精神的致敬。它在书架上独树一帜，散发出一种低调而强大的光芒，让人忍不住想将它带回家，与它共度一段充实的学习时光。每一次看到它，都让我对即将展开的知识之旅充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我最看重一本技术书籍的实用性和深度。市面上关于 Linux 的书籍不少，但很多要么过于浅显，要么过于晦涩，难以找到真正适合我这种既想打牢基础又想深入钻研的读者。这本书在未读内容之前，单凭其名字就给我一种“货真价实”的预感。它没有使用那些花哨的标题党式宣传，而是直截了当点明了核心内容——“深入”和“底层原理”，这正是我一直以来都在寻找的。我希望它能带领我拨开 Linux 内核那些复杂而迷人的面纱，理解它之所以强大的根本原因。我期待它能够详细阐述各种核心组件的运作机制，比如进程调度、内存管理、文件系统、系统调用等等，并解释它们是如何相互协作，共同构建起一个稳定高效的 Linux 操作系统的。如果它能结合实际的调试技巧和案例分析，那就更加完美了。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书，其实也是一种“押宝”。我希望这次的“押宝”是值得的。我非常期待它能够帮助我建立起一个清晰、完整的 Linux 内核知识体系。我希望它能够解答我心中关于 Linux 内核的种种疑问，比如，当我在终端输入一个命令时，背后到底发生了哪些不为人知的故事？一个程序的启动和运行，内核又是如何参与其中的？CPU、内存、硬盘这些硬件资源，是如何被 Linux 有效管理的？这些问题，如果能在这本书中得到详尽的解释，那将是对我学习路上的巨大帮助。我希望它能成为我案头必备的参考书，在我遇到技术难题时，能为我指点迷津。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书产生浓厚的兴趣，很大程度上是因为我对 Linux 生态的深深热爱。Linux 如此普及，从服务器到嵌入式设备，再到我们日常使用的很多软件，都离不开它的身影。然而，正是因为它的普及，很多人往往只停留在使用的层面，而对其底层运作机制知之甚少。我坚信，只有深入理解了它的内核，才能真正地掌握 Linux，才能在 Linux 平台上做出更优秀、更高效的开发。这本书的出现，正是填补了我在这一领域知识上的空白，给了我一个绝佳的学习机会。我希望通过阅读这本书，能够提升我的技术视野，培养更深刻的系统理解能力，从而在未来的技术道路上走得更远。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的整体风格来看，我预感它会是一本非常“硬核”的读物。所谓的“硬核”，在我看来，意味着它不会回避技术细节，不会为了迎合大众而牺牲内容的准确性和深度。它需要作者拥有深厚的 Linux 内核开发经验和扎实的理论功底，才能将那些复杂的技术概念清晰地阐述出来。我期待它在描述技术原理时，能够做到逻辑严谨，层层递进，让读者能够循序渐进地理解。同时，我也希望它能包含一些作者的独到见解和经验总结，这对于提升读者的实际解决问题的能力至关重要。一本好的技术书籍，不仅仅是知识的搬运工，更是思想的启迪者。我希望这本书能够在我阅读的过程中，不断激发我的思考，让我能够举一反三，将学到的知识融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

一般般，太简单

评分☆☆☆☆☆

在京东买了很多书，都非常不错，信赖京东自营！

评分☆☆☆☆☆

东西不错，很有用，值得推荐购买

评分☆☆☆☆☆

太基础，适合中专生

评分☆☆☆☆☆

老公买来学习用的

评分☆☆☆☆☆

比较基础。内容不及老外的

评分☆☆☆☆☆

本书主要是起到提纲性质。但内容的确是作者思考所得。

评分☆☆☆☆☆

书很不错，一直想要了解一下内核。

评分☆☆☆☆☆

本书主要是起到提纲性质。但内容的确是作者思考所得。