Java 开发者需要研究 JDK，Linux 开发者需要研究 Kernel
2019 年是 Linux 内核诞生的第 28 年，1991 年 8 月 26 日，当年还是大学生的 Linus Torvalds 向 comp.os.minix 新闻组的成员透露了出于“业余爱好”而正在研究操作系统的消息。
Linux Kernel 是全球最大的开源项目，知名的科技公司几乎都参与其中，包括微软、谷歌、Red Hat、SUSE、Intel、Facebook、百度、阿里、华为、Oracle 与腾讯等。同时，基于 Kernel 衍生出的发行版与各种周边项目也让其生态多姿多彩。
另一方面，在当今云原生高速发展的时代，其底层也大多基于 Linux Kernel，甚至连微软也表示 Linux 运行了 Azure 工作负载的 50％ 以上。
Linux Kernel 短期内不会过气，而是会进一步影响到更多开发者，但是 Linux Kernel 的入门和实践却很困难，这让许多初学者望而却步，哪个开发者说自己是 Linux Kernel 领域的，那其他人必定会肃然起敬。
最近了解到有一本值得初学者学习的相关书籍《精通 Linux 内核——智能设备开发核心技术》，我们就如何学习 Linux Kernel、Linux Kernel 2019 年的发展与相关应用领域等问题采访了作者姜亚华，希望能给到想要了解、研究 Linux Kernel 的开发者一些启发。以下是对话内容，姜老师会抽取三位留言的读者送出图书。
2019 年 Linux Kernel 进入了 5.x 时代，虽然 Linus 自己说从 4.20 到 5.x 只是因为自己手指不够用，但是实际上以您的理解，这对于项目的生命周期管理、特性合并或者社区文档建设等方面有没有比较大的影响呢？
姜亚华：
5.x 其实更新蛮多的，patch 文件 40 多 M，涉及 10000 多个文件。
这是一个大版本更新，从用户意识角度来讲，4.x 已经是旧的了，就好像 iPhone 更新，Apple 维持两年一个大更新的节奏，买了一款 iPhone，下一年的小更新不会有啥感觉，但是第二年大更新后，才觉得我的手机不是最流行的了。
新的项目，文档等肯定都需要向 5.x 看齐了。
从代码角度来讲，我们可以从内核更新的过程中学习到很多优化的思路。我开始写作《精通 Linux 内核——智能设备开发核心技术》的时候内核还是 3.x，在书中也刻意保留了部分 3.x 的讨论（sysfs、进场切换等），就是为了通过对比总结这方面的经验。
书中讲到文件系统，但是没有关于最近微软件开放出来的 exFAT，猜想是因为您这书已经在此之前就写了，那目前您有没有继续研究 exFAT 相关的内容呢？目前 exFAT 也已经在 5.4 中支持，它的能力上会带来什么影响呢？
姜亚华：
是的，我接下来打算再深入一些模块，exFAT 是其中之一。它的未来如何还很难说，Linux 已经有很多优秀的文件系统了，它们都经过了多年的验证，bug 可能也相对少一些，exFAT 还需要在 Linux 上经过时间的考验。
近期另一个内核新特性也引起了广泛的讨论，那就是内核锁定，这个特性其实讨论了多年，最后它的表现形式似乎也挺让人不解的。该特性限制了 root 角色的权限，但是 root 是系统的最高级权限都有不能访问的地方，这对于 root 来说是挺奇怪的一件事情，在开发、运维或者日常使用上这会产生什么比较大的影响吗？
姜亚华：
内核锁定主要是为了防止 root 帐户篡改内核代码，从而在用户态进程和代码之间划清界限。启用锁定模块后，各种内核功能都会受到限制。其中包括对内核功能的访问限制；对 /dev/mem 的读写操作的阻止；对 CPU MSR 访问的限制；以及防止系统进入睡眠状态等等。
这对 root 来说其实并不奇怪，它依然是超级用户，可以访问所有正常的门。只不过内核锁定把一些“后门”去掉了，这些门常闭或者不存在了。
引入内核锁定（CONFIG_SECURITY）后，root 的访问受到限制，开发、运维等过程中使用的脚本或者 sequence 可能就不能工作了。比如 root 可以通过 /dev/mem 文件访问内存，引入内核锁定后可能会受到限制。
说句题外话，root 是个挺危险的东西，慎用。记得我负责管理部门服务器的时候，有一次供应商帮我移植驱动的过程中，安装软件的时候不小心删除了一些文件，服务器断电后就无法启动了。我带着光盘，在无数服务器轰鸣的实验室中，花了好几天才将它“抢救”回来。
相信很多开发者，或者刚在大学学计算机的人在了解了 Linux Kernel 之后都会想要去读它的源码，但是应该大部分都会不得其法，最终放弃。您是怎样阅读 Linux 内核源码的呢？有什么工具、方法与其它经验可以分享？
姜亚华：
我也是一行一行代码看下来的，几点建议供大家参考。
首先，先大概弄清原理，再仔细研究代码，事半功倍。对于已经成熟的模块，可以先借助书籍和博客大致理解它的基本信息。
其次，边读代码边做笔记，防止看了后面忘记前面。做笔记的软件蛮多的（比如微软的 OneNote），选择用的习惯的就好。
最后，自我激励，坚持到底，最好是兴趣使然。
好在大家不需要从头开始了，我已经把自己看过的代码的截图放在随书资料中了，算是一小段捷径吧。这些截图里面，某函数、它调用的函数等函数调用关系使用红线标示（如下图），内容包括内存管理、文件系统和进程管理三大模块。
大家遇到疑问也可以联系我，共同探讨，OSC 站内信（always_first_meet）或者邮件（linux_kernel_os@163.com）都可以。
Linux 内核十分庞大，阅读源码的时候哪些部分是最开始的时候必须的，而哪些部分可以作为后续针对性的补充？
姜亚华：
内核代码量庞大，模块间的关系也错综复杂，建议初学者可以从相对简单而且独立的模块入手，比如一个简单设备的驱动。
先了解驱动本身的逻辑，之后是它的上下游，然后扩展到相关模块，最后自由发挥。
举个例子，在 drivers/input/keyboard 下面的文件是键盘驱动，我们选择一个文件。
第 1 阶段，查看 xxx_probe 等函数，梳理控制和数据流程，理解驱动需要做什么。
第 2 阶段，适当拓展，代码内调用的函数大概是如何实现的，驱动涉及的中断、定时器、input 子系统等机制的原理，这些机制相对独立，文档也多，多花些时间即可。
第 3 阶段，追根溯源，研究 xxx_probe 是如何被调用的，i2c 总线的驱动（假设键盘接 i2c 总线），device/device_driver/bus 的关系（驱动架构）。
阶段 2 与 3 可以同时进行。
第 4 阶段，自由发挥，按照工作需要和兴趣，进军内存管理、文件系统和进程管理等模块。
就算是能够阅读源码，另一个问题也会出现，就是读了源码，理解了它的逻辑，但是有什么用呢？最简单的是增长了自己的见识，但是实际上这就像阅读了一本书但是不输出自己的理解与观点，没有太大的作用。您是怎么看待并且怎么解决这个问题的呢？
姜亚华：
研究内核有什么用，这是一个值得深思的问题。
中国现在这个时候的确需要沉下心玩底层系统的人，中国渴望自主操作系统已经很久了，尤其是现在这种多事之秋。但是如果没有大批工程师在这个领域积淀的话，操作系统无疑是一种空谈。
先不论未来的国产操作系统是否一定是 Linux 内核的，研究 Linux 内核本身也是很好的技术积累途径。
仅仅从个人职业生涯角度出发，研究内核对个人技术的成长有极大帮助，可以分多个层次看待。
第 1 层次，初识，对内核有大概的了解，需要花时间深入工作相关的模块。研究内核会占用大量时间，产出并不明显。
第 2 层次，入门，熟悉工作相关的模块，理解内核模块间的关系。研究内核会让你豁然开朗，经常有“原来 xxx 是这么实现的”之类的感叹。
第 3 层次，熟悉或精通，对内核常用模块有一定研究，熟悉代码。即使是新模块，也可以快速厘清脉络。
除了第 1 层次“浪费”时间外，花时间研究内核可以反过来提高我们的效率。研究到了一定程度后就可以进入一个良性循环，研究得越多，效率越高，节省的时间越多，可以研究的越多。
另外，看的代码越多，越有能力解决错综复杂的问题，金老爷子也说“重剑无锋，大巧不工”，绝对的实力才是硬道理。
还是 xxx_probe 的例子，如果我们的 probe 没有被调用，新手可能会检查 device 和 device_driver 的名字是否匹配，研究过驱动架构的工程师可能分 device、device_driver 和 match 三部分检查。
如果三部分看似都没有问题，但是 probe 依然没有调用呢？研究过代码的工程师可能会想到 device 是不是已经和另一个 device_driver 匹配了。
经验可以帮助我们看到问题的关键部分，真正研究过代码才能看到问题的本质。庖丁看到的不是牛，而是肌理结构，到了这种境界换成羊也是一样的。
最近经常听到一句话，“工作 xx 年，就是一年的工作经验重复 xx 年”，如果只是要求“会用”的层次，的确一年足够，但工程师在这种情况下早晚会失去核心竞争力。
有人倾向于使用结论，但要做的应该是总结和解释结论。
现在学习 Linux Kernel，主要有哪些工作方向呢？又是哪些类型的公司、业务会主要需要这种能力？
姜亚华：
驱动工程师、嵌入式工程师、系统工程师、Linux 程序开发工程师，甚至运维工程师这些岗位都需要了解内核，就像从事 Java 开发的工程师需要研究 JDK 一样，并不是只有从事内核相关工作的工程师才需要研究内核，反过来懂内核的人向上发展也是很容易的。
有半导体相关业务的公司都需要这类人才，以前传统的半导体公司需求大一些，但近几年互联网公司也纷纷涉足半导体领域，BAT 都包括在内。美国一系列动作之后，近期中国进入了芯片和操作系统研发热潮，一大批芯片公司成立，燧原、平头哥、寒武纪与商汤科技等等，它们也都需要内核相关的人才。
您这本书讲到关于智能设备的开发，Linux Kernel 与 AI 有什么特别大的关系呢？
姜亚华：
其实这个问题我在这次写的书里有解释。
如上图，“硬件厂商负责硬件，原语（primitives）库一般也由他们维护，比如 AMD 的 MIOpen、Intel 的 MKL 和 Nvidia 的 cuDNN，多数程序员并不会接触这部分内容，而是使用已有的 Framework。
Framework 的选择也是多样化的，Google 的 TensorFlow，Facebook 的 PyTorch，微软的 CNDK，亚马逊的 MXNet、Theano 和 Keras。很明显，目前依然是百花齐放的局面，但技术的发展终归只能是“三分天下”，甚至是“一统天下”。目前已经存在与这些 Framework 配套的工具，比如 Tensorboard，可以用来查看 TensorFlow 的训练状态。
由于深度学习计算量太大，并行计算技术也会有所涉及，比如 MPI（Message Passing Interface）通信协议、英伟达的 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）。
数据对深度学习十分重要，大数据是必不可少的。数据作为输入，模型作为输出，应用于数据中心、个人计算机、机器人和无人驾驶汽车等设备中。
纵观这整个过程，并没有哪一个环节提到了 Linux，但实际上多数环节都与 Linux 有关。虽然这些关系可能只有少数程序员关注，但随着技术的成熟，新的智能设备，甚至新的操作系统，又会转回到我们熟悉的内核。
在您研究 Linux 内核的过程中，有没有觉得 Linux 内核其实还可以用其它语言实现一次，这样对于入门学习会好很多，比如用 Python 这种简单理解的语言。这样的想法可行吗？会遇到什么技术问题？
姜亚华：
内核里面有很多代码采用的都是面向对象的思想，比如 VFS 采用了较多面向对象程序的设计模式，像 command 与 template method 等，使用其它语言尤其是面向对象语言来实现 Linux 内核是可行的，但是不得不说的是其它语言（比如 Python）很难有 C 语言的执行效率。
2019 年是 Linux Kernel 28 周年，分享一下您在这其中关于 Linux Kernel 印象最深的事情吧。
姜亚华：
Linux 内核是开源的，天生与微软（更确切的说是 Windows）就是宿敌。微软对 Linux 前期的敌对和近些年的转变是件很有趣的事情，敌对时期就不多说了，近几年微软宣布“爱 Linux”，也做了很多实事，Azure、SQL Server 和 Visual Studio Code 等都有了 Linux 的身影。
这对 Linux 是好是坏先不说，这起码说明了 Linux 的强大，有种“东方教主，千秋万代，一统江湖”的感觉哈哈。
这是一件关于 Linux Kernel 印象比较深的事情，还有另一件也值得一提，那就是我今年写了一本 Linux Kernel 相关的书籍《精通 Linux 内核——智能设备开发核心技术》，借此也宣传宣传，同时希望能够通过这本书为道友们提供些许帮助。
这本书基于 Linux 5.x，历时五年，研究数百万行代码总结而成，共分为五个部分，按照先易后难的顺序剖析内核。首先介绍基础知识，包括数据结构、中断处理、内核同步和时间计算等，它们是理解后续章节的前提，在此基础上详细讨论内存管理、文件管理和进程管理三个核心模块，最后一部分升华篇融合了前面多个模块。重点和难点部分均配以图表、代码或实验，力求深入浅出。
除此之外，本书列举了大量实例，分析了安卓操作系统的核心技术，使读者能够深刻的理解理论知识。本书的读者需要熟悉 C 语言，能够对内核有一定了解更好。推荐初学者按照本书的既定顺序阅读，熟悉内核的读者可以直接阅读三个核心模块。
当然了，借这个平台，也希望与道友们多多交流（包括但不限于本书的内容），欢迎大家跟我交流共同促进。另外本书是机械工业出版社《Linux 技术与应用丛书》的开篇之作，后续还会有一系列书籍出版，大家也可以关注关注。
采访嘉宾介绍
姜亚华，一直从事与 Linux 内核和 Linux 编程相关的工作，研究内核代码十多年，对多数模块的细节如数家珍。曾负责华为手机 Touch、Sensor 的驱动和软件优化（包括 Mate、荣耀等系列），以及 Intel 安卓平台 Camera 和 Sensor 的驱动开发（包括 Baytrail、Cherrytrail、Cherrytrail CR、Sofia 等）。现负责 DMA、Interrupt、Semaphore 等模块的优化与验证（包括 Vega、Navi 系列和多款 APU 产品）。
