1.kvm虚拟机（关于kvm虚拟机的源码基本详情介绍）
2.QEMU虚拟机、源码 虚拟化与云原生
3.虚拟机介绍
4.Xen应用领域
5.Lua5.4 源码剖析——虚拟机2 之 闭包与UpValue
6.深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的虚拟实现原理及源码剖析

kvm虚拟机（关于kvm虚拟机的基本详情介绍）

       Kernel-based Virtual Machine，简称KVM，源码是虚拟Linux系统中的一款开源虚拟化模块。自从集成在Linux 2.6.版本后，源码KVM在各个主要发行版本中得到了广泛采用。虚拟股票强弱值源码KVM使用Linux自身的源码调度器进行管理，相较于Xen，虚拟其核心源代码相对较少，源码因此在性能和资源消耗方面有着优势。虚拟

       KVM因其在学术界的源码广泛应用，已成为主流的虚拟系统虚拟化管理程序之一。为了实现虚拟化，源码KVM要求硬件支持，虚拟如Intel VT技术或AMD V技术，源码这使得它成为基于硬件的完全虚拟化解决方案。相较于早期基于软件模拟的Para-Virtualization方式的Xen，KVM在性能和稳定性上有着明显优势。尽管Xen拥有独立的进程调度器、存储管理模块等，但其代码量较大。

       在商业系统虚拟化软件领域，VMware ESX系列是基于软件模拟的Full-Virtualization的代表。与KVM相比，VMware ESX系列在功能、管理界面等方面更为成熟，但其硬件资源消耗和管理复杂性也相对较高。总体而言，KVM凭借其开源、性能稳定和资源高效的特点，在学术研究和中小企业应用中展现出强大的生命力。

QEMU虚拟机、源码 虚拟化与云原生

       QEMU，全称为Quick Emulator，是Linux下的一款高性能的虚拟机软件，广泛应用于测试、开发、教学等场景。QEMU具备以下特点：

       QEMU与KVM的关系紧密，二者分工协作，比对网页源码KVM主要负责处理虚拟机的CPU、内存、IO等核心资源的管理，而QEMU则主要负责模拟外设、提供虚拟化环境。KVM仅模拟性能要求较高的虚拟设备，如虚拟中断控制器和虚拟时钟，以减少处理器模式转换的开销。

       QEMU的代码结构采用线程事件驱动模型，每个vCPU都是一个线程，处理客户机代码和模拟虚拟中断控制器、虚拟时钟。Main loop主线程作为事件驱动的中心，通过轮询文件描述符，调用回调函数，处理Monitor命令、定时器超时，实现VNC、IO等功能。

       QEMU提供命令行管理虚拟机，如输入"savevm"命令可保存虚拟机状态。QEMU中每条管理命令的实现函数以"hmp_xxx"命名，便于快速定位。

       QEMU的编译过程简便，先运行configure命令配置特性，选择如"–enable-debug"、"–enable-kvm"等选项，然后执行make进行编译。确保宿主机上安装了如pkg-config、zlib1g-dev等依赖库。安装完成后，可使用make install命令将QEMU安装至系统。

       阅读QEMU源码时，可使用Source Insight 4.0等工具辅助。下载安装说明及工具文件，具体安装方法参考说明文档。QEMU源码可在官网下载，qemu.org/download/。

       QEMU与KVM的laya源码分析集成提供了强大的虚拟化能力，广泛应用于虚拟机管理、测试、开发等场景。本文介绍了QEMU的核心特性和使用方法，帮助初次接触虚拟化技术的用户建立基础认知。深入了解QEMU与KVM之间的协作，以及virtio、virtio-net、vhost-net等技术，将为深入虚拟化领域打下坚实基础。

虚拟机介绍

       虚拟机（virtual machine）是计算机科学中一种特殊的软件，它可以在计算机平台和终端用户之间创建一种环境，使用户在该环境中操作软件。

       市面上有许多虚拟机软件，以下列举几种常用：

       1. Virtual PC：适合运行各种Windows操作系统，操作简便，占用资源小，直接联网无需额外设置。

       2. VMware：兼容性好，具备强大的工具和快照功能，方便调试软件，虚拟网卡需设置使用桥接，无需NAT。

       3. VirtualBox：轻量级开源平台，安装包小，功能精简，快照功能相对不便，文件共享需设置数据空间。

       4. KVM：Linux下全功能虚拟化解决方案，提供私有硬件支持，如网卡、磁盘和图形适配卡。

       5. Xen：开放源代码虚拟机监视器，支持多种操作系统，无需特殊硬件，高性能虚拟化。

       以上是常用虚拟机软件的介绍，还有更多选择。

       最佳虚拟机软件推荐如下：

       1. VMware

       2. VMware Fusion

       3. Oracle VM VirtualBox

       4. Parallels 桌面

       5. QEMU

       6. Virtual Box

       7. Boot Camp

       8. Citrix Hypervisor

       9. HyperV

       . Red Hat Virtualization

Xen应用领域

       Xen凭借其卓越的opencpn源码讲解虚拟化性能，在多个领域中展现出广泛应用的潜力。首先，服务器整合方面，Xen通过在单个物理主机上创建多个虚拟服务器，允许用户安装并管理不同的应用程序，从而高效利用硬件资源，实现服务器应用的灵活迁移。

       在软件开发和测试环节，利用Linux的低成本特性，Xen使得开发者能够轻松构建和测试多个平台，显著节省了开发成本，提高了开发效率。这种灵活性极大地推动了软件开发流程的优化。

       在集群运算中，与管理单个物理主机相比，Xen的虚拟机管理更为便捷，负载均衡控制和隔离性能优秀，为复杂的集群环境提供了强大的支持。

       对于多操作系统配置，Xen提供了理想的环境，特别适合于开发和测试目的，允许用户在同一时间运行多个操作系统，便于并行测试和比较。

       在内核开发领域，Xen的虚拟机环境作为安全的沙箱，为内核测试和调试提供了便利，无需额外配置独立机器，节省了资源和时间。

       最后，Xen还支持为客户操作系统提供硬件技术支持，开发者可以利用现有的操作系统广泛的硬件兼容性，如Linux，来开发和优化新的操作系统，这进一步扩展了其应用范围。

扩展资料

       Xen 是一个开放源代码虚拟机监视器，由剑桥大学开发。它打算在单个计算机上运行多达个满特征的操作系统。操作系统必须进行显式地修改（“移植”）以在Xen上运行（但是提供对用户应用的兼容性）。这使得Xen无需特殊硬件支持，华夏游戏源码就能达到高性能的虚拟化。

Lua5.4 源码剖析——虚拟机2 之 闭包与UpValue

       故事将由我们拥有了一段 Lua 代码开始，我们先用 Lua 语言写一段简单的打印一加一计算结果的 Lua 代码，并把代码保存在 luatest.lua 文件中：

       可执行的一个 Lua 文件或者一份单独的文本形式 Lua 代码，在 Lua 源码中叫做 "Chunk"。无论我们通过什么形式去执行，或者用什么编辑器去执行，最终为了先载入这段 Lua 的 Chunk 到内存中，无外乎会归结到以下两种方式：1）Lua 文件的载入：require 函数 或 loadfile 函数；2）Lua 文本代码块的载入：load 函数；这两种方式最终都会来到下面源码《lparse.c》luaY_parser 函数。该函数是解析器的入口函数，负责完成代码解析工作，最终会创建并返回一个 Lua 闭包（LClosure），见下图的红框部分：

       另外，上图中间有一行代码最终会调用到 statement 函数，statement 函数是 Chunk 解析的核心函数，它会一个一个字符地处理我们编写的 Lua 代码，完成词法分析和语法分析工作，想要了解字符处理整个状态流程的可以自行研读该部分源码，见源码《lparse.c》statement 函数部分代码：

       完成了解析工作之后，luaY_parser 函数会把解析的所有成果放到 Lua 闭包（LClosure）对象之中，这些存储的内容能保证后续执行器能正常执行 Lua 闭包对应的代码。

       Lua 闭包由 Proto（也叫函数原型）与 UpValue（也叫上值）构成，见源码《lobject.h》LClosure 定义，我们下面将进行详细的讲解：

       UpValue 是 Lua 闭包数据相关的，在 Lua 的函数调用中，根据数据的作用范围可以把数据分为两种类型：1）内部数据：函数内部自己定义的数据，或者通过函数参数的形式传入的数据（在 Lua 中通过参数传入的数据本质上也是先赋值给一个局部变量）；2）外部数据：在函数的更外层进行定义，脱离了该函数后仍然有效的数据；外部数据在我们的 Lua 闭包中就是 UpValue，也叫上值。

       既然 Lua 支持函数嵌套，也知道了 UpValue 本质就是上层函数的内部数据。那么 UpValue 有必要存储于 Lua 闭包（LClosure）结构体当中吗？是为了性能考虑而做的一层指针引用缓存吗？回答：并不是基于性能的考虑，因为在实际的 Lua 运用场景中，函数嵌套的层数通常来说不会太多，个别函数多一层的查询访问判断不会带来过多的性能开销。需要在闭包当中存储 UpValue 主要原因是因为内存。Lua 作为一门精致小巧的脚本语言，设计初衷不希望占用过多的系统内存，它会尽量及时地清理内存中用不到的对象。在嵌套函数中，内层函数如果仍然有被引用处于有效状态，而外层函数已经没有被引用了已经无效了，此时 Lua 支持在保留内层函数的情况下，对外层函数进行清除，从而可以清理掉外层函数引用的非当前函数 UpValue 用途以外的大量数据内存。

       尽管外层函数被清除了，Lua 仍然可以保持内层函数用到的 UpValue 值的有效性。UpValue 如何能继续保持有效，我们在之前的基础教程《基本数据类型 之 Function》里面学习过，主要是因为 UpValue 有 open 与 close 两种状态，当外层函数被清除的时候，UpValue 会有一个由 open 状态切换到 close 状态的过程，会对数据进行一定的处理，感兴趣的同学可以回到前面复习一下。

       UpValue 有效性例子

       接下来我们举一个代码例子与一个图例，表现一下 UpValue 在退出外层函数后仍然生效的情况，看一下可以做什么样的功能需求，加深一下印象，请看代码与注释：

       上述代码在执行 OutFunc 函数后，外层的 globalFunc 函数变量完成了赋值，每次对它进行调用，都将可以对它引用的 UpValue 值即 outUpValue 变量进行正常加 1。

       函数的内部数据属于函数自身的内容，外部其它函数无法通过直接的方式访问其它函数的内部数据。函数自身的东西会存在于 LClosure 结构体的 Proto*p 字段中。Proto 全称 "Function Prototypes"，通常也可以叫做 "函数原型"，我们来看一下它的定义，见源码《lobject.h》Proto 结构体：

       结构体字段比较多，我们先不细看，后面用到哪个字段会再进行补充说明。函数的内部数据分为常量与变量（即函数局部变量），分别对应上图的如下字段：

       1）常量：TValue* k 为指针指向常量数组；int sizek 为函数内部定义的常量个数，也即常量数组 k 的元素个数。

       2）局部变量：LocVar* locvars 为指针指向局部变量数组；int sizelocvars 为函数定义的局部变量个数，也即局部变量数组 locvars 的元素个数。

       UpValue 的描述信息会存储在 Proto 结构体中的 Upvaldesc* upvalues 字段，解析器解析 Lua 代码的时候会生成这个 UpValue 描述信息，并用于生成指令，而执行器运行的时候可以通过该描述信息方便快速地构建出真正的 UpValue 数组。

       至此，我们知道了函数拥有 UpValue，有常量，有局部变量。外部数据 UpValue 也讲完，内部数据也讲完。接下来，我们开始学习函数运行的逻辑指令相关内容。

       函数逻辑指令存储于函数原型 Proto 结构体中，这些函数逻辑是由一行行的 Lua 代码构成的，代码会被解析器翻译成 Lua 虚拟机能识别的指令，我们把这些指令称为 "OpCode"，也叫 "操作码"。Proto 结构体存储 OpCode 使用的是下图中红框部分字段，见源码《lobject.h》Proto 结构体：

       至此，我们可以简单提前说一下 Lua 虚拟机的功能了，本质上来看，Lua 虚拟机的工作，就是为当前函数（或者当前一段 OpCode 数组）准备好数据，然后有序执行 OpCode 指令。

       对 OpCode 有了一定的认识了，接下来我们要补充一个 OpCode 相关的 Lua 闭包相关的内容，就是 Lua 闭包的运行环境。

       一个 Lua 文件在载入的时候会先创建出一个最顶层（Top level）的 Lua 闭包，该闭包默认带有一个 UpValue，这个 UpValue 的变量名为 "_ENV"，它指向 Lua 虚拟机的全局变量表，即_G 表，可以理解为_G 表即为当前 Lua 文件中代码的运行环境 (env)。事实上，每一个 Lua 闭包它们第一个 UpValue 值都是_ENV。

       ENV 的定义在我们之前提到的解析器相关函数 mainfunc 中，见源码《lparser.c》：

       如果想要设置这个载入后的初始运行环境不使用默认的 _G 表，除了直接在该文件代码中重新赋值_ENV 变量这种粗暴且不推荐的方式以外，通常是通过我们前面提到的加载 Lua 文件函数或加载 Lua 字符串代码函数传入 env 参数（Table 类型），就可以用自定义的 Table 作为当前 Lua 闭包的全局变量环境了，env 参数为上面两个函数的最末尾一个参数，'[' 与 ']' 字符中的内容表示参数可选，函数的定义摘自 Lua5.4 官网文档：

       所以我们可以在 Lua 代码通过 _ENV 访问当前环境：

       在 Lua 的旧版本中，变量的查询最多会分为 3 步：1）先从函数局部变量中进行查找；2）找不到的话就从 UpValue 中查找；3）还找不到就从全局环境默认 _G 表查找。而在 Lua5.4 中，把 UpValue 与全局 _G 表的查询统一为 UpValue 查询，并把一些操作判断提前到了解析器解析阶段进行，例如函数内部使用的某个 UpVaue 变量在代码解析的时候就可以通过 UpValue 描述信息知道存储于 Lua 闭包 upvals 数组的哪个下标位置，在执行器运行的时候只需要直接在数组拿取对应下标的这个 UpValue 数据即可。

       从 OpCode 的层面来看，Lua 除了支持通过一个 UpValue 数组下标访问一个 UpValue 变量，在把 _G 表合并到 UpValue 之后，Lua 为此实现了通过一个字符串 key 值从某个 Table 类型的 UpValue 中查询变量的操作。

       至此，我们了解了 Lua 闭包的结构与运行环境，以及 OpCode 的基本概念。接下来，我们将深入学习 OpCode，掌握 OpCode 就掌握了整个 Lua 虚拟机数据与逻辑的流向。

深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       深入理解 Python 虚拟机：列表（list）的实现原理及源码剖析

       在 Python 虚拟机中，列表作为基本数据类型之一，能够存储各种类型的数据并支持多种操作。本文将详细解析列表在 cpython 实现中的结构和关键操作的源代码。

       列表结构解析

       在 cpython 实现中，列表由一系列元素构成，每个元素由一个指针指向 Python 对象。列表还包含一个表示元素数量的字段，一个用于存储列表长度的字段，以及一个用于存储对象引用计数的字段。

       创建和扩容机制

       创建列表时，不会直接分配内存，而是将需要释放的内存地址保存在数组中，以便下次创建列表时复用。列表扩容时，通过检查当前容量并相应地增加，以适应新添加的元素。

       插入和删除操作

       插入元素时，将插入位置及其后元素后移一位。删除元素时，将后续元素前移，直至空位。

       复制操作

       列表复制分为浅拷贝和深拷贝。浅拷贝仅复制对象的指针，改变原始列表中的元素会影响复制后的列表。深拷贝则复制对象及其内部内容，确保复制后的列表独立于原始列表。

       列表清理和反转

       清空列表时，将元素数量字段设置为零，并减少所有对象的引用计数，以便在计数为零时自动释放内存。反转列表使用交换元素指针实现，不改变元素值。

       总结

       本文深入介绍了 Python 列表的内部实现，包括创建、扩容、插入、删除、复制、清理和反转等操作的源代码。理解这些细节有助于更高效地编写 Python 代码并深入掌握 Python 的内部机制。

Java虚拟机（Java Virtual Machine，简称JVM）

       Java虚拟机（JVM）是Java语言的基础，负责执行Java字节码。它实现跨平台性，使Java程序能在不同硬件和操作系统上运行，无需修改代码。编写的Java源代码生成字节码，JVM加载并执行。提供内存管理、垃圾回收、安全性、线程管理等功能，确保程序稳定、安全、兼容。JVM适用于Windows、Linux、macOS等系统，实现代码一次编写，到处运行。

       核心功能包括：解释或编译字节码为本地机器代码，实现程序执行；提供丰富的内存管理、安全性和多线程支持，保障程序可靠性和安全性；确保跨平台兼容性，无需针对特定平台修改代码。字节码与不同系统的JVM结合，构成Java语言“一次编译，随处运行”的独特优势。

       综上所述，JVM作为Java程序运行的核心，其功能强大，确保了Java语言的跨平台性、稳定性和安全性。它将字节码转换为本地代码，执行程序。通过内存管理、垃圾回收、安全机制和线程管理，确保程序在各种环境下运行顺畅。字节码与不同操作系统上的JVM协同工作，实现了Java程序的“一次编写，到处运行”。

       Java虚拟机（JVM）作为Java程序执行的关键，实现跨平台性，确保程序在不同系统上稳定运行。它执行字节码，提供内存管理、垃圾回收、安全和线程支持，保障Java程序的可靠性和兼容性。通过将字节码转换为本地代码，JVM使Java程序能够在Windows、Linux、macOS等操作系统上运行，实现“一次编译，到处运行”的优势。