关于面试题

打个比方，如果把找工作理解成考大学，面试就是高考，市面上的“真题”就是模拟试卷。我们会很容易倾向于在面试前寻找对应公司的面试“真题”，重点准备，期待“押题”成功。但实际上，即使面试同一家公司，它会有不同部门，不同业务线，不同面试官，即使遇到同一面试官，他也不一定就每次考察完全一样的内容。想想高考中那些考的好的同学，他们肯定不是靠“押题”才能取得好成绩吧，他们大多靠的是平常积累及对知识点灵活掌握，那面试也一样啊。执着于搜题，把面试题当做重点进行“复习”，还不如自己划出“考纲”，各个知识点逐一检查掌握情况，复习的更全面呢。

我对于面试题的看法一直是相对保守的，这类文章一般只是内容搬运，它会存在一些偏差和误读，最重要的那就是几道题往那一扔，并没有产出有价值的东西。这也是为什么我上篇面试总结，会加了一些面试技巧，整理面试题时，也没提他们是出自哪家公司，就是不希望大家把题目区别看待。

说了这些并不是说面试题没用啊，而是希望大家不要迷信面试题，更多地去关注那些有质量有深度的技术文章。面试考核的是知识点而不是具体的某些题目，面试题的作用在于，衡量我们的知识掌握情况，便于我们查漏补缺，越说越像是针对一次“考试”了。

Scudo是一种用户模式分配器，旨在提供额外的mitigation 来防止堆的漏洞的方法，同时保持良好的性能。它是开源的，是LLVM的editor-rt项目的一部分。

Scudo当前是Fuchsia中的默认分配器，已在Android的某些组件中启用，并在某些Google生产服务中使用。虽然最初是在sanitizer_common的某些组件之上实现的，但现在它被重写为独立的，而无需依赖其他编译器-rt部件，从而易于使用（以及其他性能和安全性优势）。

Scudo由以下组件组成：

Primary 分配器

这是一个快速分配器，用于处理较小的请求（可在编译时配置）。它是“隔离的”，例如：相同大小的块最终位于相同的存储区域中，并与其他区域分隔开（64位的分隔更强，其中专门为主要区域保留了存储区域）；主节点分配的块被随机分配以避免可预测的地址序列（请注意，大小越大，地址彼此之间的可预测性就越高）。

Secondary 分配器

包装平台内存分配原语，因此速度较慢，用于服务较大的分配。辅助服务器完成的分配被保护页面包围；

本地缓存

这些是线程专用的存储，持有指向空闲块的指针，以减轻对全局空闲列表的争用。有两种模式：独占模式和共享模式。使用排他性模型，每个线程都有一个唯一的缓存，这会占用更多的内存，但几乎没有争用。使用共享模型，线程可以共享一定数量的缓存，这些缓存可以在运行时根据竞争情况进行动态重新分配-与专用模型相比，它使用的内存更少，通常可以更好地满足最终用户平台的需求。

隔离区

可以等同于heap 范围内的延迟释放列表，在将其释放系统之前，将最近释放的块保留一段时间，直到满足条件（通常达到一定大小）为止。 有线程的隔离区和一个全局隔离区。就内存使用情况和某种程度上的性能而言，这是最有影响力的：即使是较小的隔离区也会对进程RSS产生很大影响。因此，默认情况下它是禁用的，并且可以在每个进程的基础上启用（并根据进程的需要调整大小）。

安全性

强制执行最大大小和对齐值，但还要检查提供的指针是否正确对齐；这些是便宜的检查，以避免整数溢出并捕获较低的挂起分配错误（或滥用）；

每个块之前都有一个header，该header存储有关分配的基本信息和校验码，并经过校验和以能够检测到该memory是否损坏。

header的校验和，要处理的指针以及header的内容-这并不意味着密码学上很强。至于存储在头文件中的数据，它保存分配的大小，块的状态（可用，已分配，隔离），其来源（malloc，new，new []）和一些内部数据。头是原子操作的，以检测在同一块上运行的线程之间的竞争尝试。

确保释放函数与返回目标块的分配函数一致（例如：free / malloc，delete / new）；我们会随机分配一切，以尽可能降低可预测性；线程缓存的附带好处之一是，如果攻击者利用不同线程中的分配原语，它们会使攻击者更难在所需的状态下获取所需的块。

让我们看一下Google生产服务的一些典型基准，其中涉及许多异步线程，protobuf，RPC和其他优点，所有这些都运行在具有512GB RAM的72核心Xeon机器上（并不是要进行最严格的比较，而是让您了解最新情况。）第一个指标是每秒的查询数，第二个指标是程序的RSS峰值（由/ usr / bin / time报告）。

最后

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