这种对齐是如何工作的? ((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT)
How does this alignment works? ((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT)
我正在尝试了解这种对齐方式的工作原理。它应该将 uint32 地址与其最接近的 8 字节对齐地址对齐
static inline uint32_t
ZBI_ALIGN(uint32_t n) {
return ((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT);
我们以 n=10
和 ZBI_ALIGNMENT=8
为例。最近的地址应该是16
returns ((10 + 8 -1) & -8) = 17 & -8
为什么要对齐?
这个公式的关键是它只有在 ZBI_ALIGNMENT
恰好是 2 的幂时才有效,这没什么大不了的,因为对齐要求往往会满足该标准。
一个数字与 2 的幂对齐(也称为倍数)意味着所有小于 2 的幂的位都设置为 0。您可以通过查看几个 8- 轻松说服自己这一点位数:
15: 00001111
16: 00010000 <--- aligned to 16
17: 00010001
31: 00011111
32: 00100000 <--- aligned to 16
48: 00110000 <--- aligned to 16
假设我们有一个掩码恰好只设置了高于或等于 16 的位,N & mask
,对于所有 16 的倍数都是空操作,并给我们 previous 所有其他值都是 16 的倍数。
16: 00010000
mask for 16: 11110000
15 & mask -> 00000000 : 0
16 & mask -> 00010000 : 16
17 & mask -> 00010000 : 16
32 & mask -> 00100000 : 32
为了直接得到正确的值,我们可以使用(N + 15) & mask
代替。如果 N
已经是 16 的倍数,则 N + 15
将略低于下一个倍数。否则,它总是会将值“碰撞”到下一个范围。例如1+15 = 16
、16 + 15 = 31
等...这概括为 (N + (DESIRED_ALIGMENT - 1))
。
所以剩下要弄清楚的就是如何为给定的所需对齐计算掩码。
方便的是,在二进制补码表示中(所有有符号整数都必须使用),2 的幂的负值恰好是我们需要的掩码。
对于 8 位数字,它看起来像这样:
-1 -> 11111111
-2 -> 11111110
-4 -> 11111100
-8 -> 11111000
etc...
所以 mask
可以简单地计算为 -ZBI_ALIGNMENT
.
将所有这些放在一起,我们得到:
((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT)
我正在尝试了解这种对齐方式的工作原理。它应该将 uint32 地址与其最接近的 8 字节对齐地址对齐
static inline uint32_t
ZBI_ALIGN(uint32_t n) {
return ((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT);
我们以 n=10
和 ZBI_ALIGNMENT=8
为例。最近的地址应该是16
returns ((10 + 8 -1) & -8) = 17 & -8
为什么要对齐?
这个公式的关键是它只有在 ZBI_ALIGNMENT
恰好是 2 的幂时才有效,这没什么大不了的,因为对齐要求往往会满足该标准。
一个数字与 2 的幂对齐(也称为倍数)意味着所有小于 2 的幂的位都设置为 0。您可以通过查看几个 8- 轻松说服自己这一点位数:
15: 00001111
16: 00010000 <--- aligned to 16
17: 00010001
31: 00011111
32: 00100000 <--- aligned to 16
48: 00110000 <--- aligned to 16
假设我们有一个掩码恰好只设置了高于或等于 16 的位,N & mask
,对于所有 16 的倍数都是空操作,并给我们 previous 所有其他值都是 16 的倍数。
16: 00010000
mask for 16: 11110000
15 & mask -> 00000000 : 0
16 & mask -> 00010000 : 16
17 & mask -> 00010000 : 16
32 & mask -> 00100000 : 32
为了直接得到正确的值,我们可以使用(N + 15) & mask
代替。如果 N
已经是 16 的倍数,则 N + 15
将略低于下一个倍数。否则,它总是会将值“碰撞”到下一个范围。例如1+15 = 16
、16 + 15 = 31
等...这概括为 (N + (DESIRED_ALIGMENT - 1))
。
所以剩下要弄清楚的就是如何为给定的所需对齐计算掩码。
方便的是,在二进制补码表示中(所有有符号整数都必须使用),2 的幂的负值恰好是我们需要的掩码。
对于 8 位数字,它看起来像这样:
-1 -> 11111111
-2 -> 11111110
-4 -> 11111100
-8 -> 11111000
etc...
所以 mask
可以简单地计算为 -ZBI_ALIGNMENT
.
将所有这些放在一起,我们得到:
((n + ZBI_ALIGNMENT - 1) & -ZBI_ALIGNMENT)