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这篇文章主要讲解了“什么是C语言动态库”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“什么是C语言动态库”吧！
我们以这个 repo 为例: https:// github.com/aklomp/base6 4 . 这是一个 C 编写的 Base64 编码/解码库, 而且支持SIMD.
可以简单运行下这个库的 benchmark:
karminski@router02:/data/works/base64$ make clean && SSSE3_CFLAGS=-mssse3 AVX2_CFLAGS=-mavx2 make && make -C test ... Testing with buffer size 100 KB, fastest of 10 * 100 AVX2 encode 12718.47 MB/sec AVX2 decode 14542.81 MB/sec plain encode 3657.40 MB/sec plain decode 3433.23 MB/sec SSSE3 encode 7269.55 MB/sec SSSE3 decode 8173.10 MB/sec ...
我的 CPU 是 Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1246 v3 @ 3.50GHz, 可以看到CPU如果支持 AVX2 的话, 可以达到 12GB/s 以上, 这个性能非常强悍, 甚至连普通的SSD都跟不上了.
我们需要的第一步是把这个 repo 编译为动态库. 但是这个 repo 并没有提供动态库的编译选项, 所以我们魔改下这个项目的 Makefile.
CFLAGS += -std=c99 -O3 -Wall -Wextra -pedantic # Set OBJCOPY if not defined by environment: OBJCOPY ?= objcopy OBJS = \ lib/arch/avx2/codec.o \ lib/arch/generic/codec.o \ lib/arch/neon32/codec.o \ lib/arch/neon64/codec.o \ lib/arch/ssse3/codec.o \ lib/arch/sse41/codec.o \ lib/arch/sse42/codec.o \ lib/arch/avx/codec.o \ lib/lib.o \ lib/codec_choose.o \ lib/tables/tables.o SOOBJS = \ lib/arch/avx2/codec.so \ lib/arch/generic/codec.so \ lib/arch/neon32/codec.so \ lib/arch/neon64/codec.so \ lib/arch/ssse3/codec.so \ lib/arch/sse41/codec.so \ lib/arch/sse42/codec.so \ lib/arch/avx/codec.so \ lib/lib.so \ lib/codec_choose.so \ lib/tables/tables.so HAVE_AVX2 = 0 HAVE_NEON32 = 0 HAVE_NEON64 = 0 HAVE_SSSE3 = 0 HAVE_SSE41 = 0 HAVE_SSE42 = 0 HAVE_AVX = 0 # The user should supply compiler flags for the codecs they want to build. # Check which codecs we're going to include: ifdef AVX2_CFLAGS HAVE_AVX2 = 1 endif ifdef NEON32_CFLAGS HAVE_NEON32 = 1 endif ifdef NEON64_CFLAGS HAVE_NEON64 = 1 endif ifdef SSSE3_CFLAGS HAVE_SSSE3 = 1 endif ifdef SSE41_CFLAGS HAVE_SSE41 = 1 endif ifdef SSE42_CFLAGS HAVE_SSE42 = 1 endif ifdef AVX_CFLAGS HAVE_AVX = 1 endif ifdef OPENMP CFLAGS += -fopenmp endif .PHONY: all analyze clean all: bin/base64 lib/libbase64.o lib/libbase64.so bin/base64: bin/base64.o lib/libbase64.o lib/libbase64.so $(CC) $(CFLAGS) -o $@ $^ lib/libbase64.o: $(OBJS) $(LD) -r -o $@ $^ $(OBJCOPY) --keep-global-symbols=lib/exports.txt $@ lib/libbase64.so: $(SOOBJS) $(LD) -shared -fPIC -o $@ $^ $(OBJCOPY) --keep-global-symbols=lib/exports.txt $@ lib/config.h: @echo "#define HAVE_AVX2 $(HAVE_AVX2)" > $@ @echo "#define HAVE_NEON32 $(HAVE_NEON32)" >> $@ @echo "#define HAVE_NEON64 $(HAVE_NEON64)" >> $@ @echo "#define HAVE_SSSE3 $(HAVE_SSSE3)" >> $@ @echo "#define HAVE_SSE41 $(HAVE_SSE41)" >> $@ @echo "#define HAVE_SSE42 $(HAVE_SSE42)" >> $@ @echo "#define HAVE_AVX $(HAVE_AVX)" >> $@ $(OBJS): lib/config.h $(SOOBJS): lib/config.h # o lib/arch/avx2/codec.o: CFLAGS += $(AVX2_CFLAGS) lib/arch/neon32/codec.o: CFLAGS += $(NEON32_CFLAGS) lib/arch/neon64/codec.o: CFLAGS += $(NEON64_CFLAGS) lib/arch/ssse3/codec.o: CFLAGS += $(SSSE3_CFLAGS) lib/arch/sse41/codec.o: CFLAGS += $(SSE41_CFLAGS) lib/arch/sse42/codec.o: CFLAGS += $(SSE42_CFLAGS) lib/arch/avx/codec.o: CFLAGS += $(AVX_CFLAGS) # so lib/arch/avx2/codec.so: CFLAGS += $(AVX2_CFLAGS) lib/arch/neon32/codec.so: CFLAGS += $(NEON32_CFLAGS) lib/arch/neon64/codec.so: CFLAGS += $(NEON64_CFLAGS) lib/arch/ssse3/codec.so: CFLAGS += $(SSSE3_CFLAGS) lib/arch/sse41/codec.so: CFLAGS += $(SSE41_CFLAGS) lib/arch/sse42/codec.so: CFLAGS += $(SSE42_CFLAGS) lib/arch/avx/codec.so: CFLAGS += $(AVX_CFLAGS) %.o: %.c $(CC) $(CFLAGS) -o $@ -c $< %.so: %.c $(CC) $(CFLAGS) -shared -fPIC -o $@ -c $< analyze: clean scan-build --use-analyzer=`which clang` --status-bugs make clean: rm -f bin/base64 bin/base64.o lib/libbase64.o lib/libbase64.so lib/config.h $(OBJS)
看不懂没关系, Makefile 是如此的复杂, 我也看不懂, 仅仅是凭着感觉修改的, 然后他就恰好能运行了... 注意 Makefile 的缩进一定要用 "\t", 否则不符合语法会报错.
然后我们进行编译:
AVX2_CFLAGS=-mavx2 SSSE3_CFLAGS=-mssse3 SSE41_CFLAGS=-msse4.1 SSE42_CFLAGS=-msse4.2 AVX_CFLAGS=-mavx make lib/libbase64.so
这样我们就得到了libbase64.so 动态库 (在 lib 里面). 这里还顺便开启了各种 SIMD 选项. 如果不需要的话可以关闭.
当然这只是魔法, 不是炼金术, 所以是需要付出努力的, 我们要手动实现动态库的桥接, 首先我们需要查看我们要调用的函数需要什么参数. 这两个定义很简单, 我们需要传入:
const char *src size_t srclen char *out size_t *outlen int flags
void base64_encode(const char *src, size_t srclen, char *out, size_t *outlen, int flags); int base64_decode(const char *src, size_t srclen, char *out, size_t *outlen, int flags);
然后我们就可以开始编写 ffi 桥接程序了. 首先把需要的库全都包含进来, 注意, 多用 local 没坏处, 使用 local 可以有效从局部查询, 避免低效的全局查询. 甚至其他包中的函数都可以 local 一下来提升性能.
动态库的话用专用的 ffi.load 来引用.
然后定义一个 _M 用来包裹我们的库. 这里跟 JavaScript 很像, JavaScript 在浏览器里有 window, Lua 有 _G. 我们要尽可能避免封装好的库直接扔给全局, 因此封装起来是个好办法.
-- init local ffi = require "ffi" local floor = math.floor local ffi_new = ffi.new local ffi_str = ffi.string local ffi_typeof = ffi.typeof local C = ffi.C local libbase64 = ffi.load("./libbase64.so") -- change this path when needed. local _M = { _VERSION = '0.0.1' }然后是用 ffi.cdef 声明 ABI 接口, 这里更简单, 直接把源代码的头文件中的函数声明拷过来就完事了:
-- cdef ffi.cdef[[ void base64_encode(const uint8_t *src, size_t srclen, uint8_t *out, size_t *outlen, size_t flags); int base64_decode(const uint8_t *src, size_t srclen, uint8_t *out, size_t *outlen, size_t flags); ]]
接下来是最重要的类型转换:
-- define types local uint8t = ffi_typeof("uint8_t[?]") -- uint8_t * local psizet = ffi_typeof("size_t[1]") -- size_t * -- package function function _M.base64_encode(src, flags) local dlen = floor((#src * 8 + 4) / 6) local out = ffi_new(uint8t, dlen) local outlen = ffi_new(psizet, 1) libbase64.base64_encode(src, #src, out, outlen, flags) return ffi_str(out, outlen[0]) end function _M.base64_decode(src, flags) local dlen = floor((#src + 1) * 6 / 8) local out = ffi_new(uint8t, dlen) local outlen = ffi_new(psizet, 1) libbase64.base64_decode(src, #src, out, outlen, flags) return ffi_str(out, outlen[0]) end我们用 ffi_typeof 来定义需要映射的数据类型, 然后用 ffi_new 来将其实例化, 分配内存空间. 具体来讲:
我们定义了2种数据类型, 其中, local uint8t = ffi_typeof("uint8_t[?]") 类型用来传输字符串, 后面的问号是给 local out = ffi_new(uint8t, dlen) 中的 ffi_new 函数准备的, 它的第二个参数可以指定实例化该数据类型时的长度. 这样我们就得到了一个空的字符串数组, 用来装 C 函数返回的结果. 这里的 dlen 计算出了源字符串 base64 encode 之后的长度, 分配该长度即可.
同样, local psizet = ffi_typeof("size_t[1]") 指定了一个 size_t * 类型. C 语言里面数组就是指针, 即 size_t[0] 与 site_t* 是等价的. 因此我们分只有一个元素的 size_t 数组就得到了指向 size_t 类型的指针. 然后在 local outlen = ffi_new(psizet, 1) 的时候后面的参数写的也是1, 不过这里写什么已经无所谓了, 它只是不支持传进去空, 所以我们相当于传了个 placeholder.
在使用这个值的时候, 我们也是按照数组的模式去使用的: return ffi_str(out, outlen[0]) .
需要注意的是, 一定要将 require "ffi" 以及 ffi.load 放在代码最底层, 否则会出现 table overflow 的情况.
最后, 这个文件是这样子的:
--[[ ffi-base64.lua @version 20201228:1 @author karminski <code.karminski@outlook.com> ]]-- -- init local ffi = require "ffi" local floor = math.floor local ffi_new = ffi.new local ffi_str = ffi.string local ffi_typeof = ffi.typeof local C = ffi.C local libbase64 = ffi.load("./libbase64.so") -- change this path when needed. local _M = { _VERSION = '0.0.1' } -- cdef ffi.cdef[[ void base64_encode(const uint8_t *src, size_t srclen, uint8_t *out, size_t *outlen, size_t flags); int base64_decode(const uint8_t *src, size_t srclen, uint8_t *out, size_t *outlen, size_t flags); ]] -- define types local uint8t = ffi_typeof("uint8_t[?]") -- uint8_t * local psizet = ffi_typeof("size_t[1]") -- size_t * -- package function function _M.base64_encode(src, flags) local dlen = floor((#src * 8 + 4) / 6) local out = ffi_new(uint8t, dlen) local outlen = ffi_new(psizet, 1) libbase64.base64_encode(src, #src, out, outlen, flags) return ffi_str(out, outlen[0]) end function _M.base64_decode(src, flags) local dlen = floor((#src + 1) * 6 / 8) local out = ffi_new(uint8t, dlen) local outlen = ffi_new(psizet, 1) libbase64.base64_decode(src, #src, out, outlen, flags) return ffi_str(out, outlen[0]) end return _M好了, 大功告成, 我们写个 demo 调用一下试试:
-- main.lua local ffi_base64 = require "ffi-base64" local target = "https://example.com" local r = ffi_base64.base64_encode(target, 0) print("base64 encode result: \n"..r) local r = ffi_base64.base64_decode(r, 0) print("base64 decode result: \n"..r)root@router02:/data/works/libbase64-ffi# luajit -v LuaJIT 2.1.0-beta3 -- Copyright (C) 2005-2020 Mike Pall. https://luajit.org/ root@router02:/data/works/libbase64-ffi# luajit ./main.lua base64 encode result: aHR0cHM6Ly9leGFtcGxlLmNvbQ== base64 decode result: https://example.com
感谢各位的阅读，以上就是“什么是C语言动态库”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对什么是C语言动态库这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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