WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

GDB: [Источник недоступен]

Я написал ядро ​​для микроконтроллеров armv7-m (Cortex-Mx). Ядро способно динамически загружать файлы ELF. При отладке в GDB загружаются все символы ядра, и я могу без проблем пройти через исходный код C ++. При динамической загрузке символы приложения добавляются с помощью:

add-symbol-file app <base .text address> -s .data <base .data address> -s .bss <base .bss address>

Затем я могу установить точки останова, перейти в главное окно, используя представление сборки, и распечатать значение символов, таких как argc / argv. Все выглядит правильно.

За исключением просмотра исходного кода, он просто показывает [Нет доступных источников]. Я проверил, что приложение скомпилировано с помощью -O0 -ggdb. Пути в приложении ELF верны. Безуспешно возился с заданными каталогами GDB.

Каков механизм разрешения источника в GDB? Если символы загружены, полный ELF доступен с отладочной информацией, а источники остаются в том же месте, что и компиляция, что еще может быть не так?

gdb-multiarch GNU gdb (Ubuntu 8.1-0ubuntu3) 8.1.0.20180409-git

arm-none-eabi-gcc (Инструменты GNU для встроенных процессоров Arm 7-2018-q3-update) 7.3.1 20180622 (выпуск) [ARM / embedded-7-branch revision 261907]

Спасибо!

gcc c++ gdb
23.06.2019

Ответы:


1

Я смог исправить это, переместив определенный раздел выше .text в скрипт компоновщика. Понятия не имею, почему это что-то изменило ... Я подумал, что это должно изменить выравнивание раздела ниже, но ни один из моих экспериментов не дал результата.

  /* These MUST be before .text segment for proper symbolic debugging... */
  .dynstr         : { *(.dynstr) } > FLASH
  .hash           : { *(.hash) } > FLASH
  .dynsym         : { *(.dynsym) } > FLASH

Было бы очень признательно за любое объяснение того, почему это может быть. Может быть, из-за каких-то внутренних предположений GDB?

01.07.2019
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru