想要实现跨平台编译且可运行的程序,那么我们就需要静态链接,这样生成程序才不会因为动态链接库的原因运行失败。
这篇文章我会介绍如何为Rust应用创建小且快速的Docker镜像。 我将会从创建一个小的测试应用开始,然后不断构建迭代Dockerfile。
最近有一个用户反馈, 他使用 golang:1.13.1-alpine3.10 这个镜像来编译的可执行程序无法在云函数的环境运行, 报错信息如下:
构建最精简的 Docker 映像,以用来部署 Rust,将会带来很多益处:不仅有利于安全(减少攻击面),而且还可以缩短部署时间、降低成本(减少带宽和存储),并降低依赖项冲突的风险。
将golang编译的二进制文件 opena 拷贝到容器的 /usr1 下面,执行显示:
不算很复杂的musl堆题,但是用了musl 1.2.2。相比于musl 1.1.x中使用的以链表为主的类似dlmalloc的内存管理器,musl 1.2.2则采用了:malloc_context->meta_arena->meta->gropu (chunks)这样的多级结构,并且free掉的chunk有bitmap直接管理(而不是放入某些链表中)。但是meta依然存在无检查的unlink操作,所以大部分攻击的思路仍然是构造出fake meta,然后触发dequeue条件完成任意地址写一个指针。做到任意地址写之后的思路就比较多了:
去年我发表了文章对Docker基础镜像的思考,该不该选择alpine,其中对于Alpine Linux镜像如此之小的原因我解释为它使用了musl而不是glibc
2021 年 11 月,我们决定评估 arm64 架构在 Uber 的可行性。我们的大多数服务是用 Go 或 Java 编写的,但我们的构建系统只能编译成 x86_64。现在,得益于开源合作,Uber 拥有了一个独立于系统的构建工具链,可以无缝地支持多种架构。我们使用这个工具链来引导 arm64 主机。本文将分享我们是如何着手去做这件事情的,以及我们早期的想法、遇到的问题、达成的一些成就和未来的方向。
平时我们构建的 Docker 镜像通常比较大,占用大量的磁盘空间,随着容器的大规模部署,同样也会浪费宝贵的带宽资源。本文将介绍几种常用的方法来优化 Docker 镜像大小,这里我们使用 Docker Hub 官方上的 Redis 镜像进行说明。
rust/compiler/rustc_target/src/spec/armv7_unknown_linux_musleabihf.rs 文件是 Rust 编译器源代码中的一个特定平台规范文件,用于指定目标平台为 armv7-unknown-linux-musleabihf 的情况下的编译规格和特性。
可以看到如下结果(列表很长,已把wasm相关的筛选出来),这几个是 Rust 支持的 wasm 相关的编译目标。
Linux 从某种意义上来说就是一堆相互依赖的静态和动态库。对于 Linux 系统新手来说,库的整个处理过程简直是个迷。但对有经验的人来说,被构建进操作系统的大量共享代码对于编写新应用来说却是个优点。
比赛题目很简单:构造一个程序,在 stdout 上打印出自身的 MD5,程序越短越好。按最终程序文件大小字节数排名,文件越小,排名越靠前。 只能使用 ld-linux-x86-64.so, libc.so, libdl.so, libgcc_s.so, libm.so, libstdc++.so 。 禁止了 socket, shmget, fork, execvc 等 syscall 。
对于刚接触容器的人来说,他们很容易被自己构建的 Docker 镜像体积吓到,我只需要一个几 MB 的可执行文件而已,为何镜像的体积会达到 1 GB 以上?本文将会介绍几个奇技淫巧来帮助你精简镜像,同时又不牺牲开发人员和运维人员的操作便利性。本系列文章将分为三个部分:
当我们刚开始接触Docker,并尝试使用docker build构建镜像时,通常会构建出体积巨大的镜像。而事实上,我们可以通过一些技巧方法减小镜像的大小。本片博文,我将介绍一些优化技巧,同时也会探讨如何在减小镜像大小和可调试性取舍。这些技巧可以分为两部分:第一部分是多阶段构建(multi-stage builds), 正确使用多阶段构建能够极大减小构建物镜像的大小,同时还会解释静态链接(static link)和动态链接(dynamic link)之间的区别以及为什么我们需要了解它们;第二部分是使用一些常见的基础镜像,这些基础镜像仅包含我们所需要的内容,而无需引入其他文件。
文件riscv64gc_unknown_fuchsia.rs位于Rust源代码中的rustc_target/src/spec目录下,它的作用是为RISC-V 64位架构提供目标特定的配置和特性定义。
mmap/munmap接口是用户空间的最常用的一个系统调用接口,无论是在用户程序中分配内存、读写大文件,链接动态库文件,还是多进程间共享内存,都可以看到mmap/munmap的身影。
一个python语言子集的的JIT,可以生成x64汇编代码,题目给出了一个相对于原工程的diff文件,通过比对发现:题目版本删除了部分代码并在末尾通过mmap开辟一个可执行段,将汇编成二进制的机器码放到里面执行并取出返回值。
开发者Natanael Copa今天正式推出了Alpine Linux 3.11.0重大版本更新,在修复BUG、更新组件和进行安全升级的同时引入了大量新功能。新版本基于最新的Linux Kernel 5.4内核,添加了对树莓派4 Model B单板计算机的支持,可以使用AArch64 (ARM 64-bit)和ARMv7架构镜像进行安装。
在本系列的第 1 部分和第 2 部分,我们介绍了 eBPF 虚拟机内部工作原理,在第 3 部分我们研究了基于底层虚拟机机制之上开发和使用 eBPF 程序的主流方式。
若要安装最新版 dotnet-gcdump NuGet 包,请使用 dotnet tool install 命令:
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包,然后他问我使用那个底层镜像,我说你直接去docker hub上找一个,他打开之后问我这么多我该使用那个,他们之间有什么不一样呢?
一直很想去试试搭建KMS服务器,一直也没有时间。最近空闲下来,专门研究了一下,其实十分简单。 而且vlmcsd支持几乎所有操作系统作为KMS服务器。 通过搭建后,支持Windows, Office激活。
编程相关缩写 缩写 | 全称 | 说明 — | — | — cc | C Compiler | gcc | Gnu Compiler Collection | 作为一个软件集被你下载下来编译安装的时候 gcc | Gnu C Compiler | 作为一个软件被你调用来编译C程序的时候 g++ | Gnu c++ compiler | 其实g++只是调用gcc,然后连接c++的库,并且作相应的一些编译设置而已 gcj | Gnu Compiler for Java | gdb | Gnu DeBug |
其中,“-shared” 表示要生成的为动态链接库文件; “-soname, libstr.so” 表示生成的动态链接库的别名为“libstr.so”; “-o libstr.so” 表示生成名字为“libstr.so.1”的实际动态链接库文件;
ldd 命令打印程序和库的共享库依赖项。注意:ldd 不是一个可执行程序,而只是一个 Shell 脚本。
我们很多人喜欢一些网站或者博客,有时候会错过好东西或者福利,今天介绍下如何用 Telegram 做一个自己的 RSS 订阅机器人,这样我们可以非常方便的通过它来实现在 Telegram 里订阅网站并快速推送 RSS 内容。
注意,ldd 本身不是一个二进制程序,而是一个 Shell 脚本,使用文本编辑器 vim 可以查看其内容,具体目录可以使用 which 命令查看:
Linux利用CGroup实现了对容器资源的限制,但是在容器内部还是默认挂载宿主机 /proc 目录下的资源信息文件,如:meminfo,cpuinfo,stat,uptiem,等。当进入Containers执行free,df,top等命令的时候,这时候默认读取的是 /proc 目录内的资源信息文件内容,而这些资源信息文件使用的是宿主机的,所以我们看到的是宿主机的使用信息。
曾经创建独立 Linux 发行版 Solus 的开发人员 Ikey Doherty 宣布了他的新项目:Serpent OS。
描述:前面我们学习并且记录了 Dockerfile 最佳实践的一些规则,但是仅仅停在理论中并不是我的风格,所以出现了本篇文章同时也加深学习; 从最佳实践原则我们知道要缩小镜像大小,与选择的基础镜像是非常有关系的,比如buysbox (工具箱)与alpine (操作系统)镜像小的您超出您的想象,需要
2022-07-25:xiu是用rust语言编写的流媒体服务器软件项目。k8s安装xiu,drone文件如何写?
Alpine 的意思是“高山的”,比如 Alpine plants高山植物,Alpine skiing高山滑雪、the alpine resort阿尔卑斯山胜地。
首先需要安装交叉编译工具链,可以用apt安装riscv64的gcc编译工具链。我是自己编译了一个musl-gcc,下载:
针对于程序的逻辑了解我们可以编写两个模块,一个是程序自身的代码模块,另一个是共享对象模块。以此来学习动态链接的程序是如何进行模块内的函数调用和数据访问,共享文件如下:
参考 【Android 逆向】Android 进程注入工具开发 ( Visual Studio 开发 Android NDK 应用 | VS 自带的 Android 平台应用创建与配置 ) 博客 , 使用 Visual Studio 2019 安装 " 使用 C++ 的移动开发 " 开发库 , 并创建 " 动态共享库(Android) " 类型应用 ;
这边文章不是一个如何引导,尽管它确实展示了如何编译和调试共享库和可执行文件。为了解动态加载的内部工作方式进行了优化。写这篇文章是为了消除我在该主题上的知识欠缺,以便成为一名更好的程序员。我希望它也能帮助您变得更好。
一、前言 假设我们有一个Car类,用了表示一个车,它有id,名字,牌照等许多东西,还有一个表示车的部件CarPart。 但出于某方面的考虑,我们不打算在产生car这个对象的时候,就生产
对我来说,它可以让我基于自己的服务器自由的分享自己的文件给亲人或者朋友,而不是依赖第三方平台,但是它强大也强大在可以依赖各个云盘实现共享而不占用自己服务器,官方支持的云盘如下:
在《如何制作属于自己的静态库》中简单介绍了静态库的制作方法,但实际上动态库的使用更为广泛,至于原因,在《静态库和动态库的区别》一文中已有说明。本文介绍动态库的制作方法以及两种使用方式。
虽然我主要使用C++,但是最近也想学点现代化的新语言。初步想的是从golang和Rust里先选一个。
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新) 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积,提升 DevOps 效率,另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中,我会解释静态链接和动态链接的区别,它们对镜像带来的影响,以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接:两个奇技淫巧,将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
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