tg-arceos-tutorial

tg-arceos-tutorial 是一个集合 crate，用于把与arceos相关的 app-* 教学 crate 的源码打包到一个压缩包里，便于通过 cargo clone 后离线解包恢复完整目录。

准备

cargo clone tg-arceos-tutorial # 或 git@github.com:rcore-os/tg-arceos-tutorial.git
cd tg-arceos-tutorial
bash scripts/extract_crates.sh

解包后会在当前目录生成以下 15 个 crate 目录：

unikernel

• app-helloworld : https://github.com/arceos-org/app-helloworld
• app-collections : https://github.com/arceos-org/app-collections
• app-readpflash : https://github.com/arceos-org/app-readpflash
• app-childtask : https://github.com/arceos-org/app-childtask
• app-msgqueue : https://github.com/arceos-org/app-msgqueue
• app-fairsched : https://github.com/arceos-org/app-fairsched
• app-readblk : https://github.com/arceos-org/app-readblk
• app-loadapp : https://github.com/arceos-org/app-loadapp

monolithic kernel

• app-userprivilege : https://github.com/arceos-org/app-userprivilege
• app-lazymapping : https://github.com/arceos-org/app-lazymapping
• app-runlinuxapp : https://github.com/arceos-org/app-runlinuxapp

hypervisor

• app-guestmode : https://github.com/arceos-org/app-guestmode
• app-guestaspace : https://github.com/arceos-org/app-guestaspace
• app-guestvdev : https://github.com/arceos-org/app-guestvdev
• app-guestmonolithickernel : https://github.com/arceos-org/app-guestmonolithickernel

运行

进入任意 app-* 目录即可独立构建/运行，如：

cd tg-arceos-tutorial/app-helloworld
cargo xtask run # 或 cargo xtask run --arch=riscv64
cargo xtask run --arch=aarch64
cargo xtask run --arch=loongarch64
cargo xtask run --arch=x86_64

或在所有 app-* 目录中执行，

cd tg-arceos-tutorial/
./scripts/batch_exec.sh -c "cargo xtask run"
./scripts/batch_exec.sh -c "cargo xtask run --arch=aarch64"
./scripts/batch_exec.sh -c "cargo xtask run --arch=loongarch64"
./scripts/batch_exec.sh -c "cargo xtask run --arch=x86_64"

练习

有5 个练习需要完成

• app-helloworld
• app-collections
• app-msgqueue
• app-loadapp
• app-runlinuxapp

维护者：重新生成 bundle

在包含 app-* 目录的路径中执行：

cd tg-arceos-tutorial
SOURCE_ROOT=.. bash scripts/compress_crates.sh

将生成：

• bundle/apps.tar.gz

该压缩包会被 Cargo.toml 的 include 字段打包进发布产物。