# 20.7 Evaluation: HLL benefits

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Biscuit的实现与其他内核，例如XV6，非常相似，除了Biscuit比XV6性能要高的多。Biscuit采用了很多Linux内核的优化和聪明的设计：

* 我们对于内核文本采用了大页，以避免TLB的代价。
* 我们有针对每个CPU的网卡队列，这样可以避免CPU核之间同步。
* 我们有RCU实现了不需要读锁的Directory Cache。
* ……

通常为了高性能而做的优化，编程语言并不会成为阻碍。Golang并没有成为阻碍这些优化实现的因素。这些优化之前是在C和Linux中实现，我们现在只是在Golang中又实现它们。在实现这些优化时有很多的工作，但是这些工作与编程语言本身无关。

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今天[论文](https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2020/readings/biscuit.pdf)的出发点就是了解用高级编程语言实现操作系统的收益和代价。所以我们将分两部分来评估，首先是收益，其次是代价。

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有关高级编程语言，我们要回答三个问题：

* 首先，我们有没有作弊？或许我们避免使用了所有Golang提供的高级编程语言中代价较高的功能。
* 其次，高级编程语言是否有简化Biscuit代码？
* 最后，高级编程语言是否能阻止前面提到的内核漏洞？

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首先，我们有没有使用高级编程语言的特性？我们会对比一下Biscuit与其他两个大的Golang项目在使用语言特性上是否类似，这样我们才可以说我们的内核以类似的方式利用了相同的语言特性。这里我们使用了相同的静态分析工具来分析两个大的Golang项目，它们都有超过100万行代码，其中一个项目是Go runtime以及包含的所有包，另一个是一个叫做Moby的系统。

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之后我们画出了一些高级语言特性在每1000行代码中的使用量。图中X轴是语言特性：

* allocation对应于new
* maps就是hashtable
* slice是动态数组
* channel是同步的工具，如你所见我们用的很少，Go runtine和Moby也用的很少
* 很明显我们最喜欢的特性就是函数返回多个值
* 我们使用了Closure（闭包）
* 我们稍微使用了defer
* 我们使用了Interface
* 使用了Type assertion来以一种类型安全的方式将一个类型转换成另一个类型
* 同时我们也import了很多包，Biscuit内核是由很多个包构建出来的，而不是一个大的单一的程序

如你所见，有些特性Biscuit用的比Go runtime和moby更少，有些特性Biscuit用的更多，这里没有很明显的区别。所以从这张图中可以得出的主要结论是：Biscuit使用了Golang提供的高级编程语言特性，而不是为了得到好的性能而避开使用它们。

> 学生提问：你这里是怎么统计的？是不是使用了静态分析工具？
>
> Frans教授：是的，这里使用的就是静态分析工具。通过写一个小程序利用静态分析工具来查看这些项目的每一行代码，并记录对应的特性是什么，这样就能统计这些特性的使用数量。

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第二个问题有点主观，高级编程语言有没有简化Biscuit代码？笼统的说我认为有的，我这里会讨论一两个例子。

使用Garbage allocation是极好的，你可以回想XV6，当你调用exit时，有大量的结构化数据需要被释放回给内核，这样后面的进程才能使用。如果使用Garbage Collector这里的工作着实容易，Garbage Collector会完成这里的所有工作，你基本不用做任何事情。如果你从地址空间申请了一段内存，对应这段内存的VMA会自动被GC释放，所以这里可以简化代码。

如之前所说的，函数返回多个值对于代码风格很好。闭包很好，map也很好。XV6中很多地方通过线性扫描查找数据，但是如果你有map和hashtable作为可以直接使用的对象，那么你就不用线性扫描了。你可以直接使用map，runtime会高效地为你实现相应的功能。所以直观上的感受是，你可以得到更简单的代码。

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但是前面只是定性的评估，下面会介绍一些更具体的例子。当有大量的并发线程，且线程有共享的数据时，GC如何起作用的。

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这里有个最简单的例子。假设你申请了一些动态的对象，比如说buffer，你fork一个线程来处理这个buffer，原线程也会处理同一个buffer。当两个线程都完成了工作，buffer需要被释放，这样内存才可以被后面的内核代码使用。这在C语言里面有点难协调，因为你需要有某种方式来决定buffer不再被使用。如果你使用GC，那么就没什么好决定的，因为当两个线程都处理完buffer之后，没有线程会指向那个buffer。GC会从线程栈开始追踪，并且在任何线程栈中都找不到buffer，因此GC会在稍后某个时间释放内存。所以在一个带GC的编程语言中，你完全不必考虑这个问题。

在C中你可以这样解决这个问题，为对象增加引用计数，引用计数需要被锁或者一些原子性操作保护，当引用计数到达0时，你可以释放内存。

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实际中锁加上引用计数代价稍微有点高。如果你想要高性能，并且并发可以扩展到CPU核数，这可能会是个瓶颈，我们在后面介绍RCU的时候会看这部分。所以，如果你想要高性能，好的并发能力，人们倾向于不给读数据加锁。

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在实际中，我们会使得读数据至少是不需要锁的，这样你就不需要付出额外的代价。上面是我们在Golang中的实现，我们有个get函数，它会读取并返回链表的头结点。这里就没有使用锁，而是使用了atomic\_load，它会读取头结点，但是又不需要锁。后面的pop函数使用了锁。这种风格在Linux内核中非常常见，写数据需要加锁，读数据不用加锁。这里pop函数会从链表中弹出头结点，这样你就可以重用头结点对应的内存。在C中实现这种风格会有点困难，因为有可能当你释放头结点内存时，其他并发的线程正好读取到了头结点的指针。这样当你做完atomic\_store，你不能释放指针内容，因为有可能有另一个线程的指针指向了这部分内容。如果你在这里释放了指针内容，你有可能会有use-after-free Bug。

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我们在这门课程的最后一节课会看到，Linux内核对这个问题有一种非常聪明的解决办法，被称为Read-Copy-Update或者是RCU。它的工作就是推迟释放内存，直到确定指针不再被使用，并且它有一种非常聪明的方案来决定什么时候可以安全释放内存。但是这个方案有各种各样的限制，程序员需要在RCU关键区域内遵守各种规则。比如说你不能在RCU关键区域sleep，也不能切换线程。

所以尽管实际中Linux内核非常成功的使用了RCU，但是RCU还是有点容易出错，并且需要小心编程来使得它能正确工作。在带有GC的编程语言，例如Golang，这就不是问题了，因为GC会决定某个对象不再被使用，只有这时才释放它。所以现在对于编程人员来说没有限制了，所有的限制都被GC考虑了。这是一种带有GC的编程语言的明显优势。

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接下来看看CVEs Bugs，这在前面提到过（注，20.1）。

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我们手动的检查了所有的CVEs Bug，并尝试确定Golang是否修复了问题。

* 第一行代表我们不能弄清楚这些Bug的结果是什么，它会怎么展现，我们知道如何修复这些问题，但是我们不能确定Golang是否能避免这些问题。
* 有很多逻辑Bug，可以认为Golang会有与C相同的Bug，所以结果是相同的
* 接下来是40个memory-safety Bugs，包括了use-after-free，double-free，out-of-bound。其中8个直接消失了，因为GC考虑了内存释放，32个会产生panic，比如说数组越界。当然panic并不好，因为内核会崩溃，但是或许要比直接的安全漏洞更好。所以在这40个Bug中，高级编程语言有帮到我们。

以上就是使用高级编程语言实现内核的优势，接下来讨论一些代价，也就是High Level Language Tax。


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