Keil 编译输出信息分析:Program size: Code, RO-data , RW-data, ZI-data

2023-12-13 05:04

本文主要是介绍Keil 编译输出信息分析:Program size: Code, RO-data , RW-data, ZI-data,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在这里插入图片描述一般 MCU 包含的存储空间有:片内 Flash 与片内 RAM,RAM 相当于内存,Flash 相当于硬盘。编译器会将一个程序分类为好几个部分,分别存储在 MCU 不同的存储区。

如图所示,在Keil中编译工程成功后,在下面的Bulid Ouput窗口中会输出下面这样一段信息

Program Size: Code=28866 RO-data=958 RW-data=240 ZI-data=34224 

一、这一串字符含义

答:这是keil编译程序后,打印这个程序对应的内存分配信息。
Code:是指 程序所占用的ROM大小,存储在FLASH,程序运行期间 不变,单位为字节(B),28866 B
RO-data:read only,只读常量, 程序中所定义的指令和常量占空间的大小,程序运行期间 不变,如const型,存储在FLASH中。单位为字节(B),958 B
RW-data:read/write,可读可写变量, 已被初始化的可读写变量占空间的大小,存储在FLASH中。程序运行期间 会变,初始化时RW-data从flash拷贝到SRAM。单位为字节(B),240 B
ZI-data:zero initialize, 没有被初始化的可读写变量占空间的大小,就是 程序中用到的变量并且被系统初始化为0的变量的字节数,存储在SRAM中。keil编译器默认把你没有初始化的变量都赋予一个0,这些变量在程序运行时是保存在RAM中的。程序运行期间 会变。单位为字节(B), 34224 B简而言之
1)Code:代码段,存放程序的代码部分;
2)RO-data:只读数据段,存放程序中定义的常量;
3)RW-data:读写数据段,存放初始化为非 0 值的全局变量;
4)ZI-data:0 数据段,存放未初始化的全局变量及初始化为 0 的变量; 

二、代码存储位置

答:简单的说就是,在烧写的时候是FLASH( ROM)中的被占用的空间为: Code+RO Data+RW Data
程序运行的时候,芯片内部 RAM使用的空间为: RW Data + ZI Data

一、为什么ROM还要存RW?

答:因为掉电后RAM中的所有数据都丢失了,每次上电RAM中的数据都被重新赋值, 每次这些固定的值就是存储在ROM中的。

二、为什么不包含ZI段呢?

答:是因为ZI 数据都是0,没必要包含,只要程序运行之前将ZI数据所在的区域一律清零即可。包含进去反而浪费存储空间。 

三、MCU是怎么样的一个执行过程呢?

答:
①MCU执行过程是 先将RW从ROM中搬到RAM中,因为RW是变量,变量不能存在ROM中。
②然后 将ZI所在的RAM区域全部清零,因为ZI区域并不在Image中,所以需要程序根据编译器给出的ZI地址及大小来将相应的RAM区域清零。ZI中也是变量,同理:变量不能存在ROM中。ROM中的指令完成了这两项工作后C程序才能正常访问变量。否则只能运行不含变量的代码。程序运行之前,需要有文件实体被烧录到 STM32 的 Flash 中,一般是 bin 或者 hex 文件,该被烧录文件称为 可执行映像文件。如图左图所示,是可执行映像文件烧录到 STM32 后的内存分布,它包含 RO 段和 RW 段两个部分:其中 RO 段中保存了 Code、RO-data 的数据,RW 段保存了 RW-data 的数据,由于 ZI-data 都是 0,所以未包含在映像文件中。STM32 在上电启动之后 默认从 Flash 启动,启动之后会将 RW 段中的 RW-data(初始化的全局变量)搬运到 RAM 中, 但不会搬运 RO 段,即 CPU 的执行代码从 Flash 中读取,另外根据编译器给出的 ZI 地址和大小分配出 ZI 段,并将这块 RAM 区域清零。其中动态内存堆为未使用的 RAM 空间,应用程序申请和释放的内存块都来自该空间。 

在这里插入图片描述

参考文章

http://t.csdn.cn/j7fQn
http://t.csdn.cn/Fo6oJ

这篇关于Keil 编译输出信息分析:Program size: Code, RO-data , RW-data, ZI-data的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/487225

相关文章

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

MCU7.keil中build产生的hex文件解读

1.hex文件大致解读 闲来无事,查看了MCU6.用keil新建项目的hex文件 用FlexHex打开 给我的第一印象是:经过软件的解释之后,发现这些数据排列地十分整齐 :02000F0080FE71:03000000020003F8:0C000300787FE4F6D8FD75810702000F3D:00000001FF 把解释后的数据当作十六进制来观察 1.每一行数据

【北交大信息所AI-Max2】使用方法

BJTU信息所集群AI_MAX2使用方法 使用的前提是预约到相应的算力卡,拥有登录权限的账号密码,一般为导师组共用一个。 有浏览器、ssh工具就可以。 1.新建集群Terminal 浏览器登陆10.126.62.75 (如果是1集群把75改成66) 交互式开发 执行器选Terminal 密码随便设一个(需记住) 工作空间:私有数据、全部文件 加速器选GeForce_RTX_2080_Ti

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

MOLE 2.5 分析分子通道和孔隙

软件介绍 生物大分子通道和孔隙在生物学中发挥着重要作用,例如在分子识别和酶底物特异性方面。 我们介绍了一种名为 MOLE 2.5 的高级软件工具,该工具旨在分析分子通道和孔隙。 与其他可用软件工具的基准测试表明,MOLE 2.5 相比更快、更强大、功能更丰富。作为一项新功能,MOLE 2.5 可以估算已识别通道的物理化学性质。 软件下载 https://pan.quark.cn/s/57

maven 编译构建可以执行的jar包

💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」👈,「stormsha的知识库」👈持续学习,不断总结,共同进步,为了踏实,做好当下事儿~ 专栏导航 Python系列: Python面试题合集,剑指大厂Git系列: Git操作技巧GO

顺序表之创建,判满,插入,输出

文章目录 🍊自我介绍🍊创建一个空的顺序表,为结构体在堆区分配空间🍊插入数据🍊输出数据🍊判断顺序表是否满了,满了返回值1,否则返回0🍊main函数 你的点赞评论就是对博主最大的鼓励 当然喜欢的小伙伴可以:点赞+关注+评论+收藏(一键四连)哦~ 🍊自我介绍   Hello,大家好,我是小珑也要变强(也是小珑),我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾”

衡石分析平台使用手册-单机安装及启动

单机安装及启动​ 本文讲述如何在单机环境下进行 HENGSHI SENSE 安装的操作过程。 在安装前请确认网络环境,如果是隔离环境,无法连接互联网时,请先按照 离线环境安装依赖的指导进行依赖包的安装,然后按照本文的指导继续操作。如果网络环境可以连接互联网,请直接按照本文的指导进行安装。 准备工作​ 请参考安装环境文档准备安装环境。 配置用户与安装目录。 在操作前请检查您是否有 sud

论文翻译:arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述 文章目录 大规模语言模型的基准数据污染:一项综述摘要1 引言 摘要 大规模语言模型(LLMs),如GPT-4、Claude-3和Gemini的快