linux高性能服务器编程

Ⅰ linux内核中select，poll和epoll的区别

在Linux Socket服务器短编程时，为了处理大量客户的连接请求，需要使用非阻塞I/O和复用，select、poll
和epoll是Linux API提供的I/O复用方式，自从Linux 2.6中加入了epoll之后，在高性能服务器领域得到广泛的
应用，现在比较出名的nginx就是使用epoll来实现I/O复用支持高并发，目前在高并 发的场景下，nginx越来越
收到欢迎。
select:
下面是select的函数接口：
[cpp] view plain
int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout);
select 函数监视的文件描述符分3类，分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞，直
到有描述副就绪（有数据 可读、可写、或者有except），或者超时（timeout指定等待时间，如果立即返回设为
null即可），函数返回。当select函数返回后，可以 通过遍历fdset，来找到就绪的描述符。
select目前几乎在所有的平台上支持，其良好跨平台支持也是它的一个优点。select的一 个缺点在于单个进程
能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，在Linux上一般为1024，可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的
方式提升这一限制，但 是这样也会造成效率的降低。
poll：
[cpp] view plain
int poll (struct pollfd *fds, unsigned int nfds, int timeout);
不同与select使用三个位图来表示三个fdset的方式，poll使用一个 pollfd的指针实现。

[cpp] view plain
struct pollfd {
int fd; /* file descriptor */
short events; /* requested events to watch */
short revents; /* returned events witnessed */
};

pollfd结构包含了要监视的event和发生的event，不再使用select“参数-值”传递的方式。同时，pollfd并没有
最大数量限制（但是数量过大后性能也是会下降）。 和select函数一样，poll返回后，需要轮询pollfd来获取
就绪的描述符。
从上面看，select和poll都需要在返回后，通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上，同时连接的
大量客户端在一时刻可能只有很少的处于就绪状态，因此随着监视的描述符数量的增长，其效率也会线性下降。
epoll:
epoll的接口如下：
[cpp] view plain
int epoll_create(int size)；
int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event)；
typedef union epoll_data {
void *ptr;
int fd;
__uint32_t u32;
__uint64_t u64;
} epoll_data_t;

struct epoll_event {
__uint32_t events; /* Epoll events */
epoll_data_t data; /* User data variable */
};
int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);
主要是epoll_create,epoll_ctl和epoll_wait三个函数。epoll_create函数创建epoll文件描述符，参数size并
'不是限制了epoll所能监听的描述符最大个数，只是对内核初始分配内部数据结构的一个建议。返回是epoll描
述符。-1表示创建失败。epoll_ctl 控制对指定描述符fd执行op操作，event是与fd关联的监听事件。op操作
有三种：添加EPOLL_CTL_ADD，删除EPOLL_CTL_DEL，修改EPOLL_CTL_MOD。分别添加、删除和
修改对fd的监听事件。epoll_wait 等待epfd上的io事件，最多返回maxevents个事件。
在 select/poll中，进程只有在调用一定的方法后，内核才对所有监视的文件描述符进行扫描，而epoll事先通
过epoll_ctl()来注册一 个文件描述符，一旦基于某个文件描述符就绪时，内核会采用类似callback的回调机制，
迅速激活这个文件描述符，当进程调用epoll_wait() 时便得到通知。
epoll的优点主要是一下几个方面：

1. 监视的描述符数量不受限制，它所支持的FD上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于2048,
举个例子,在1GB内存的机器上大约是10万左 右，具体数目可以cat /proc/sys/fs/file-max察看,一般来说这个
数目和系统内存关系很大。select的最大缺点就是进程打开的fd是有数量限制的。这对 于连接数量比较大的
服务器来说根本不能满足。虽然也可以选择多进程的解决方案( Apache就是这样实现的)，不过虽然linux上面
创建进程的代价比较小，但仍旧是不可忽视的，加上进程间数据同步远比不上线程间同步的高效，所以也 不是
一种完美的方案。
2. IO的效率不会随着监视fd的数量的增长而下降。epoll不同于select和poll轮询的方式，而是通过每个fd定义的
回调函数来实现的。只有就绪的fd才会执行回调函数。
3.支持电平触发和边沿触发（只告诉进程哪些文件描述符刚刚变为就绪状态，它只说一遍，如果我们没有采取
行动，那么它将不会再次告知，这种方式称为边缘触发）两种方式，理论上边缘触发的性能要更高一些，但是
代码实现相当复杂。
4.mmap加速内核与用户空间的信息传递。epoll是通过内核于用户空间mmap同一块内存，避免了无畏的内存拷贝。

Ⅱ 如何看懂《Linux多线程服务端编程

一：进程和线程
每个进程有自己独立的地址空间。“在同一个进程”还是“不在同一个进程”是系统功能划分的重要决策点。《Erlang程序设计》[ERL]把进程比喻为人：
每个人有自己的记忆（内存），人与人通过谈话（消息传递）来交流，谈话既可以是面谈（同一台服务器），也可以在电话里谈（不同的服务器，有网络通信）。面谈和电话谈的区别在于，面谈可以立即知道对方是否死了（crash,SIGCHLD），而电话谈只能通过周期性的心跳来判断对方是否还活着。
有了这些比喻，设计分布式系统时可以采取“角色扮演”，团队里的几个人各自扮演一个进程，人的角色由进程的代码决定（管登录的、管消息分发的、管买卖的等等）。每个人有自己的记忆，但不知道别人的记忆，要想知道别人的看法，只能通过交谈（暂不考虑共享内存这种IPC）。然后就可以思考：
·容错：万一有人突然死了
·扩容：新人中途加进来
·负载均衡：把甲的活儿挪给乙做
·退休：甲要修复bug，先别派新任务，等他做完手上的事情就把他重启
等等各种场景，十分便利。

线程的特点是共享地址空间，从而可以高效地共享数据。一台机器上的多个进程能高效地共享代码段(操作系统可以映射为同样的物理内存)，但不能共享数据。如果多个进程大量共享内存，等于是把多进程程序当成多线程来写，掩耳盗铃。
“多线程”的价值，我认为是为了更好地发挥多核处理器(multi-cores)的效能。在单核时代，多线程没有多大价值（个人想法：如果要完成的任务是CPU密集型的，那多线程没有优势，甚至因为线程切换的开销，多线程反而更慢；如果要完成的任务既有CPU计算，又有磁盘或网络IO，则使用多线程的好处是，当某个线程因为IO而阻塞时，OS可以调度其他线程执行，虽然效率确实要比任务的顺序执行效率要高，然而，这种类型的任务，可以通过单线程的”non-blocking IO+IO multiplexing”的模型（事件驱动）来提高效率，采用多线程的方式，带来的可能仅仅是编程上的简单而已）。Alan Cox说过：”A computer is a state machine.Threads are for people who can’t program state machines.”（计算机是一台状态机。线程是给那些不能编写状态机程序的人准备的）如果只有一块CPU、一个执行单元，那么确实如Alan Cox所说，按状态机的思路去写程序是最高效的。

二：单线程服务器的常用编程模型
据我了解，在高性能的网络程序中，使用得最为广泛的恐怕要数”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型，即Reactor模式。
在”non-blocking IO + IO multiplexing”这种模型中，程序的基本结构是一个事件循环（event loop），以事件驱动（event-driven）和事件回调的方式实现业务逻辑：
[cpp] view plain
//代码仅为示意，没有完整考虑各种情况
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
处理错误，回调用户的error handler
}else{
处理到期的timers,回调用户的timer handler
if(retval>0){
处理IO事件，回调用户的IO event handler
}
}
}

这里select(2)/poll(2)有伸缩性方面的不足（描述符过多时，效率较低），Linux下可替换为epoll(4)，其他操作系统也有对应的高性能替代品。
Reactor模型的优点很明显，编程不难，效率也不错。不仅可以用于读写socket，连接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式进行，以提高并发度和吞吐量(throughput)，对于IO密集的应用是个不错的选择。lighttpd就是这样，它内部的fdevent结构十分精妙，值得学习。
基于事件驱动的编程模型也有其本质的缺点，它要求事件回调函数必须是非阻塞的。对于涉及网络IO的请求响应式协议，它容易割裂业务逻辑，使其散布于多个回调函数之中，相对不容易理解和维护。

三：多线程服务器的常用编程模型
大概有这么几种：
a：每个请求创建一个线程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，这是Java网络编程的推荐做法。可惜伸缩性不佳（请求太多时，操作系统创建不了这许多线程）。
b：使用线程池，同样使用阻塞式IO操作。与第1种相比，这是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高级模式。
在默认情况下，我会使用第3种，即non-blocking IO + one loop per thread模式来编写多线程C++网络服务程序。

1：one loop per thread
此种模型下，程序里的每个IO线程有一个event loop，用于处理读写和定时事件（无论周期性的还是单次的）。代码框架跟“单线程服务器的常用编程模型”一节中的一样。
libev的作者说：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.

这种方式的好处是：
a：线程数目基本固定，可以在程序启动的时候设置，不会频繁创建与销毁。
b：可以很方便地在线程间调配负载。
c：IO事件发生的线程是固定的，同一个TCP连接不必考虑事件并发。

Event loop代表了线程的主循环，需要让哪个线程干活，就把timer或IO channel（如TCP连接）注册到哪个线程的loop里即可：对实时性有要求的connection可以单独用一个线程；数据量大的connection可以独占一个线程，并把数据处理任务分摊到另几个计算线程中（用线程池）；其他次要的辅助性connections可以共享一个线程。
比如，在dbproxy中，一个线程用于专门处理客户端发来的管理命令；一个线程用于处理客户端发来的MySQL命令，而与后端数据库通信执行该命令时，是将该任务分配给所有事件线程处理的。

对于non-trivial（有一定规模）的服务端程序，一般会采用non-blocking IO + IO multiplexing，每个connection/acceptor都会注册到某个event loop上，程序里有多个event loop，每个线程至多有一个event loop。
多线程程序对event loop提出了更高的要求，那就是“线程安全”。要允许一个线程往别的线程的loop里塞东西，这个loop必须得是线程安全的。
在dbproxy中，线程向其他线程分发任务，是通过管道和队列实现的。比如主线程accept到连接后，将表示该连接的结构放入队列，并向管道中写入一个字节。计算线程在自己的event loop中注册管道的读事件，一旦有数据可读，就尝试从队列中取任务。

2：线程池
不过，对于没有IO而光有计算任务的线程，使用event loop有点浪费。可以使用一种补充方案，即用blocking queue实现的任务队列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //线程安全的全局阻塞队列

//计算线程
void workerThread()
{
while (running) //running变量是个全局标志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在产品代码中需要考虑异常处理
}
}

// 创建容量（并发数）为N的线程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //启动线程
}

//向任务队列中追加任务
Foo foo; //Foo有calc()成员函数
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);

除了任务队列，还可以用BlockingQueue<T>实现数据的生产者消费者队列，即T是数据类型而非函数对象，queue的消费者从中拿到数据进行处理。其实本质上是一样的。

3：总结
总结而言，我推荐的C++多线程服务端编程模式为：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定时器；
thread pool用来做计算，具体可以是任务队列或生产者消费者队列。

以这种方式写服务器程序，需要一个优质的基于Reactor模式的网络库来支撑，muo正是这样的网络库。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具体用几个loop、线程池的大小等参数需要根据应用来设定，基本的原则是“阻抗匹配”（解释见下），使得CPU和IO都能高效地运作。所谓阻抗匹配原则：
如果池中线程在执行任务时，密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1)，而系统一共有 C 个 CPU，为了让这 C 个 CPU 跑满而又不过载，线程池大小的经验公式 T = C/P。（T 是个 hint，考虑到 P 值的估计不是很准确，T 的最佳值可以上下浮动 50%）
以后我再讲这个经验公式是怎么来的，先验证边界条件的正确性。
假设 C = 8，P = 1.0，线程池的任务完全是密集计算，那么T = 8。只要 8 个活动线程就能让 8 个 CPU 饱和，再多也没用，因为 CPU 资源已经耗光了。
假设 C = 8，P = 0.5，线程池的任务有一半是计算，有一半等在 IO 上，那么T = 16。考虑操作系统能灵活合理地调度 sleeping/writing/running 线程，那么大概 16 个“50%繁忙的线程”能让 8 个 CPU 忙个不停。启动更多的线程并不能提高吞吐量，反而因为增加上下文切换的开销而降低性能。
如果 P < 0.2，这个公式就不适用了，T 可以取一个固定值，比如 5*C。

另外，公式里的 C 不一定是 CPU 总数，可以是“分配给这项任务的 CPU 数目”，比如在 8 核机器上分出 4 个核来做一项任务，那么 C=4。

四：进程间通信只用TCP
Linux下进程间通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息队列、共享内存、信号(signals)，以及Socket。同步原语有互斥器(mutex)、条件变量(condition variable)、读写锁(reader-writer lock)、文件锁(record locking)、信号量(semaphore)等等。

进程间通信我首选Sockets（主要指TCP，我没有用过UDP，也不考虑Unix domain协议）。其好处在于：
可以跨主机，具有伸缩性。反正都是多进程了，如果一台机器的处理能力不够，很自然地就能用多台机器来处理。把进程分散到同一局域网的多台机器上，程序改改host:port配置就能继续用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用来收发字节流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是双向的，Linux的pipe是单向的，进程间双向通信还得开两个文件描述符，不方便；而且进程要有父子关系才能用pipe，这些都限制了pipe的使用；
TCP port由一个进程独占，且进程退出时操作系统会自动回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不会给系统留下垃圾，程序重启之后能比较容易地恢复，而不需要重启操作系统（用跨进程的mutex就有这个风险）；而且，port是独占的，可以防止程序重复启动，后面那个进程抢不到port，自然就没法初始化了，避免造成意料之外的结果；
与其他IPC相比，TCP协议的一个天生的好处是“可记录、可重现”。tcpmp和Wireshark是解决两个进程间协议和状态争端的好帮手，也是性能（吞吐量、延迟）分析的利器。我们可以借此编写分布式程序的自动化回归测试。也可以用tcp之类的工具进行压力测试。TCP还能跨语言，服务端和客户端不必使用同一种语言。

分布式系统的软件设计和功能划分一般应该以“进程”为单位。从宏观上看，一个分布式系统是由运行在多台机器上的多个进程组成的，进程之间采用TCP长连接通信。
使用TCP长连接的好处有两点：一是容易定位分布式系统中的服务之间的依赖关系。只要在机器上运行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服务的客户端地址（Foreign Address列），然后在客户端的机器上用netstat或lsof命令找出是哪个进程发起的连接。TCP短连接和UDP则不具备这一特性。二是通过接收和发送队列的长度也较容易定位网络或程序故障。在正常运行的时候，netstat打印的Recv-Q和Send-Q都应该接近0，或者在0附近摆动。如果Recv-Q保持不变或持续增加，则通常意味着服务进程的处理速度变慢，可能发生了死锁或阻塞。如果Send-Q保持不变或持续增加，有可能是对方服务器太忙、来不及处理，也有可能是网络中间某个路由器或交换机故障造成丢包，甚至对方服务器掉线，这些因素都可能表现为数据发送不出去。通过持续监控Recv-Q和Send-Q就能及早预警性能或可用性故障。以下是服务端线程阻塞造成Recv-Q和客户端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服务端连接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客户端连接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572

五：多线程服务器的适用场合
如果要在一台多核机器上提供一种服务或执行一个任务，可用的模式有：
a：运行一个单线程的进程；
b：运行一个多线程的进程；
c：运行多个单线程的进程；
d：运行多个多线程的进程；

考虑这样的场景：如果使用速率为50MB/s的数据压缩库，进程创建销毁的开销是800微秒，线程创建销毁的开销是50微秒。如何执行压缩任务？
如果要偶尔压缩1GB的文本文件，预计运行时间是20s，那么起一个进程去做是合理的，因为进程启动和销毁的开销远远小于实际任务的耗时。
如果要经常压缩500kB的文本数据，预计运行时间是10ms，那么每次都起进程 似乎有点浪费了，可以每次单独起一个线程去做。
如果要频繁压缩10kB的文本数据，预计运行时间是200微秒，那么每次起线程似 乎也很浪费，不如直接在当前线程搞定。也可以用一个线程池，每次把压缩任务交给线程池，避免阻塞当前线程（特别要避免阻塞IO线程）。
由此可见，多线程并不是万灵丹(silver bullet)。

1：必须使用单线程的场合
据我所知，有两种场合必须使用单线程：
a：程序可能会fork(2)；
实际编程中，应该保证只有单线程程序能进行fork(2)。多线程程序不是不能调用fork(2)，而是这么做会遇到很多麻烦：
fork一般不能在多线程程序中调用，因为Linux的fork只克隆当前线程的thread of control，不可隆其他线程。fork之后，除了当前线程之外，其他线程都消失了。
这就造成一种危险的局面。其他线程可能正好处于临界区之内，持有了某个锁，而它突然死亡，再也没有机会去解锁了。此时如果子进程试图再对同一个mutex加锁，就会立即死锁。因此，fork之后，子进程就相当于处于signal handler之中（因为不知道调用fork时，父进程中的线程此时正在调用什么函数，这和信号发生时的场景一样），你不能调用线程安全的函数（除非它是可重入的），而只能调用异步信号安全的函数。比如，fork之后，子进程不能调用：
malloc，因为malloc在访问全局状态时几乎肯定会加锁；
任何可能分配或释放内存的函数，比如snprintf；
任何Pthreads函数；
printf系列函数，因为其他线程可能恰好持有stdout/stderr的锁；
除了man 7 signal中明确列出的信号安全函数之外的任何函数。

因此，多线程中调用fork，唯一安全的做法是fork之后，立即调用exec执行另一个程序，彻底隔断子进程与父进程的联系。

在多线程环境中调用fork，产生子进程后。子进程内部只存在一个线程，也就是父进程中调用fork的线程的副本。
使用fork创建子进程时，子进程通过继承整个地址空间的副本，也从父进程那里继承了所有互斥量、读写锁和条件变量的状态。如果父进程中的某个线程占有锁，则子进程同样占有这些锁。问题是子进程并不包含占有锁的线程的副本，所以子进程没有办法知道它占有了哪些锁，并且需要释放哪些锁。
尽管Pthread提供了pthread_atfork函数试图绕过这样的问题，但是这回使得代码变得混乱。因此《Programming With Posix Threads》一书的作者说：”Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.”。

b：限制程序的CPU占用率；
这个很容易理解，比如在一个8核的服务器上，一个单线程程序即便发生busy-wait，占满1个core，其CPU使用率也只有12.5%，在这种最坏的情况下，系统还是有87.5%的计算资源可供其他服务进程使用。
因此对于一些辅助性的程序，如果它必须和主要服务进程运行在同一台机器的话，那么做成单线程的能避免过分抢夺系统的计算资源。

Ⅲ 《Linux高性能服务器编程》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Linux高性能服务器编程》（游双）电子书网盘下载免费在线阅读

资源链接：

链接：https://pan..com/s/1yc7SJ6UluWS11Q6YOaPUAw

书名：Linux高性能服务器编程

作者：游双

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-5-1

页数：360

内容简介：

本书是Linux服务器编程领域的经典着作，由资深Linux软件开发工程师撰写，从网络协议、服务器编程核心要素、原理机制、工具框架等多角度全面阐释了编写高性能Linux服务器应用的方法、技巧和思想。不仅理论全面、深入，抓住了重点和难点，还包含两个综合性案例，极具实战意义。

全书共17章，分为3个部分：第一部分对Linux服务器编程的核心基础——TCP/IP协议进行了深入的解读和阐述，包括TCP/IP协议族、TCP/IP协议，以及一个经典的TCP/IP通信案例；第二部分对高性能服务器编程的核心要素进行了全面深入的剖析，包含Linux网络编程API、高级I/O函数、Linux服务器程序规范、高性能服务器程序框架、I/O复用、信号、定时器、高性能I/O框架库Libevent、多进程编程、多线程编程、进程池和线程池等内容，原理、技术与方法并重；第三部分从侧重实战的角度讲解了高性能服务器的优化与监测，包含服务器的调制、调试和测试，以及各种实用系统监测工具的使用等内容。

作者简介：

游双，资深Linux软件开发工程师，对Linux网络编程，尤其是服务器端的编程，有非常深入的研究，实战经验也十分丰富。曾就职于摩托罗拉，担任高级Linux软件工程师。此外，他还精通C++、Android、QT等相关的技术。活跃于Chinaunix等专业技术社区，发表了大量关于Linux网络编程的文章，深受社区欢迎。

Ⅳ Linux环境下C开发_linux搭建c语言开发环境

一：C语言嵌入式Linux工程师的学习需要具备一定的C语言基础，C语言是嵌入式领域最重要也是最主要的编程语言，通过大量编程实例重点理解C语言的基础编程以及高级编程知识。包括：基本数据类型、数组、指针、结构体、链表、文件操作、队列、栈等。

二：Linux基础Linux操作系统的概念、安装方法，详细了解Linux下的目录结构、基本命令、编辑器VI,编译器GCC，调试器GDB和Make项目管理工具,ShellMakefile脚本编写等知识，嵌入式开发环境的搭建。

三：Linux系统编程重点学习标准I/O库，Linux多任务编程中的多进程和多线程，以及进程间通信(pipe、FIFO、消息队列、共享内存、signal、信号量等)，同步与互斥对共享资源访问控制等重要知识，主要提升对Linux应用开发的理解和代码调试的能力。

四：Linux网络编程计算机网络在嵌入式Linux系统应用开发过程中使用非常广泛，通过Linux网络发展、TCP/IP协议、socket编程、TCP网络编程、UDP网络编程、Web编程开发等方面入手，全面了解Linux网络应用程序开发。重点学习网络编程相关API，熟练掌握TCP协议服务器的编程方法和并发服务器的实现，了解HTTP协议及其实现方法，熟悉UDP广播、多播的原理及编程方法，掌握混合C/S架构网络通信系统的设计，熟悉HTML,Javascript等Web编程技术及实现方法。

五：数据结构与算法数据结构及算法在嵌入式底层驱动、通信协议、及各种引擎开发中会得到大量应用，对其掌握的好坏直接影响程序的效率、简洁及健壮旅瞎性。此阶段的学习要重点理解数据结构与算法的基础内容，包括顺序表、链表、队列、栈、树、图、哈希表、各种查找排序算法等应用及其C语言实现过程。

六：C、QTC是Linux应用开发主要语言之一，本阶段重点掌握面向对象编程的基本思想以及C的重要内容。图形界面编程是嵌入式开发中非常重要的一个环节。由于QT具有跨平台、面向对象、丰富API、支持2D/3D渲染、支持XML、多国语等强大功能，在嵌入式领域的GUI开发中得到了广范的应用，在本阶段通过基于QT图形库的学习使学员可以熟练编写GUI程序，并移植QT应用程序到Cortex-A8平台。包括IDE使用、QT部件及布局管理器、信息与槽机制的应用、鼠标、键盘及绘图事件处理及文件处理的应用。

七：CortexA8、Linux平台开发通过基于ARMCortex-A8处理s5pv210了解芯片手册的基本阅读技巧，掌握s5pv210系统资源、时钟控制器、电源管理、异常中断控制器、nandflash控制器等模块，为底层平台搭建做好准备。Linux平台包括内核裁减、内核移植、交叉编译、GNU工具使用、内核调试、Bootloader介绍、制作与原理分析、根文件系统制作以及向内核中添加自己的模块，并在s5pv210实验平台上运行自己制作的Linux系统,集成部署Linux系统整个流程。同时了解Android操作系统开发流程。Android系统是基于Linux平台的开源操作系统，该平台由操作系统、中间件、用户界面和应用软件组成，是首个为移动终端打造的真正开放和完整的移动软件，目前它的应用不再局限于移动终端，还包括数据电视、机顶盒、PDA等消费类电子产品。

八：驱动开发拆颤空驱动程序设计是嵌入式Linux开发工作中重要的一部分，也是比较困难的一部分。本阶洞租段的学习要熟悉Linux的内核机制、驱动程序与用户级应用程序的接口，掌握系统对设备的并发操作。熟悉所开发硬件的工作原理，具备ARM硬件接口的基础知识，熟悉ARMCortex-A8处理器s5pv210各资源、掌握Linux设备驱动原理框架，熟悉工程中常见Linux高级字符设备、块设备、网络设备、USB设备等驱动开发，在工作中能独立胜任底层驱动开发。

以上就是列出的关于一名合格嵌入式Linux开发工程师所必学的理论知识，其实，作为一个嵌入式开发人员，专业知识和项目经验同样重要，所以在我们的理论学习中也要有一定的项目实践，锻炼自己的项目开发能力。