Разработка ядра Linux

Кроме этого, макрос list_for_each() также выполняет предварительную загрузку (prefetch) данных в память, если процессор поддерживает такую возможность, чтобы все данные следующих элементов списка гарантированно находились в памяти. Когда нет необходимости выполнять предварительную загрузку, можно использовать макрос __list_for_each(), который работает в точности, как цикл for. Если нет гарантии, что список содержит очень мало элементов или пустой, то всегда необходимо использовать версию с предварительной загрузкой. Никогда нельзя программировать цикл вручную, необходимо всегда использовать макрос.

Если необходимо выполнить прохождение по спискам в обратном порядке, то следует использовать макрос list_for_each_prev(), который использует для прохождения указатель prev, а не указатель next.

Обратите внимание, что при прохождении связанного списка ничто не мешает удалять элементы из этого списка. Обычно, чтобы предотвратить конкурентный доступ, следует использовать блокировки. Макрос list_for_each_safe() использует временные переменные, чтобы сделать прохождение списка безопасным при одновременном удалении элементов.

struct list_head *p, *n;

struct my_struct *my;

list_for_each_safe(p, n, &mine->list) {

 my = list_entry(p, struct my_struct, list);

 /*

 * указатель my указывает на каждый экземпляр

 * структуры my_struct в списке

 */

}

Обратите внимание, что этот макрос защищен только от операций удаления узлов списка. Для защиты отдельных элементов списка от конкурентного доступа необходимо использовать блокировки.

Приложение Б Генератор случайных чисел ядра

В ядре Linux реализован генератор случайных чисел, который теоретически может генерировать истинно случайные числа. Генератор случайных чисел собирает в пул энтропии шумы внешней среды, которые поступают из драйверов устройств. Этот пул доступен как в ядре, так и для пользовательских процессов в качестве источника данных, которые не только случайны внутри системы, но и недетерминированы для внешних источников атак. Такие случайные числа используются различными внешними приложениями, особенно для целей криптографии.

Истинно случайные числа отличаются от псевдослучайных чисел, которые генерируются библиотечными функциями языка С. Псевдослучайные числа создаются с помощью детерминированных функций. Хотя такие функции и могут генерировать последовательности чисел, которые обладают некоторыми свойствами истинно случайных чисел, тем не менее такие числа только статистически случайны. Псевдослучайные числа являются детерминированными, потому что если известно хотя бы одно число последовательности, то можно определить и все остальные. Если известно так называемое порождающее число последовательности (seed), то обычно по нему определяется и вся последовательность. Для приложений, которые требуют истинно случайных чисел, как, например, криптография, псевдослучайные числа обычно не подходят.

В отличие от псевдослучайных чисел, истинно случайные числа не зависят от той функции, которая используется для их генерации. Более того, если известен некоторый член последовательности истинно случайных чисел, то внешний наблюдатель не сможет определить, какие числа будет выдавать генератор в будущем, т.е. такой генератор — недетерминированный.

Физический термин энтропия — это мера беспорядка и случайности в любой системе. Энтропия измеряется в единицах энергии на единицу температуры (Джоуль на градус Кельвина). Когда Клод Шеннон (Claude Shennon)[98], создатель информационной теории, искал термин для представления случайности информации, великий математик Джон фон Нейман (John von Neumann)[99] предложил ему использовать термин энтропия, потому что никто толком не понимает, что за этим понятием кроется. Шеннон согласился, и сегодня это звучит как энтропия Шеннона. Некоторые ученые считают, что такое двойное название только вносит путаницу, и когда речь идет об информации, то используют термин неопределенность. Разработчики ядра, наоборот, считают, что "энтропия" — это "круто", и поддерживают использование данного термина.