一、Mach-O结构
1. Mach-O术语：
- Executable（可执行文件）
- Dylib（动态库）
- Bundle —— iOS特有的动态库，不可链接，只能运行时使用dlopen()
Image —— Executable、Dylib、Bundle都是 Image
Framework —— 带有特殊目录结构的Dylib，用来保存资源和头文件。
2. Mach-O内部结构
Mach-O文件可以分成segment。通常大写字母表示，例如__TEXT, __DATA, __LINKEDIT。
segment的大小由硬件决定的，是页大小的整数倍。arm64的页大小是16KB，其他的是4KB。
- __TEXT：__TEXT位于文件的头部，包含Mach header，机器指令以及readonly的常量，例如c字符串。
- __DATA：readwrite，包含全局变量
- __LINKEDIT：包含函数的名称和地址相关的信息
3. Mach-O通用文件
为32位和64位设备编译会分别获得一个Mach-O文件。将两个文件合并后会获得一个Mach-O通用文件，可以同时运行在32位和64位的设备上。
Fat Header记录其中的架构以及偏移位置。
二、虚拟内存
every problem can be solved by adding a level of indirection.
虚拟内存解决的问题是，多进程系统如何管理物理内存。
每个进程是由物理内存页映射的逻辑地址空间。这种映射并不是一一对应的，例如有的逻辑地址不对应物理内存空间，也有可能不同的逻辑地址对应着相同的物理内存。
Page fault
有些逻辑地址没有对应的内存空间，当程序访问该逻辑地址时，会触发page fault。
此时内核就会停下当前的线程看下一步应该如何做。
共享内存
不同的进程中的逻辑地址空间可以映射相同的物理内存空间，这两个进程共享内存中的内容。
file backed pages
可以通过mmap()调用，告诉虚拟内存，将文件中的某一片段映射到进程中的某段地址空间，而不是将整个文件都读进内存。没当第一次访问之前没有访问过的地址空间，都会触发一个page fault，内核会从文件中读取一页。从而实现了文件的懒读取，提升加载速度。
copy on write
当两个进程访问__DATA内容的时候，一个进程只读，一个进程想要写，这是就会出现copy on write。内核会将这一页copy到新的地址空间，然后重新映射。这时，进程都有自己copy出来的这一页。只读的那一页是clean page，拷贝出来的进行写操作的这一页叫做dirty page。dirty page意味着其中包含了进程相关的信息。对于clean page，内核之后可以重新生成，重新从硬盘中读取。dirty page代价更为昂贵。
加载动态库的过程
假设动态库的大小为8页，两个进程需要加载这个动态库。
进程1：
- dyld需要加载Mach-O的header，即图中RAM1。发现没有映射，所以触发page fault，将RAM1读取到物理内存中，然后映射到进程1的虚拟内存中。
- dyld读取Mach-O header，然后发现还需要一些信息在__LINKEDIT中。此时加载__LINKEDIT中的信息，触发page fault，将RAM2读取到物理内存中，然后映射到进程1的虚拟内存中。
- dyld读取__LINKEDIT内容，需要修改__DATA page的内容使动态库可运行。此时同上，加载__DATA中的信息，触发page fault，将RAM3读取到物理内存中，然后映射到进程1的虚拟内存中。
- 当dyld要往__DATA page中写内容的时候，就会触发copy on write。RAM3就变成的dirty page。
进程2：
- dyld需要加载Mach-O的header，即图中RAM1。内核会告诉dyld，内存中已经有这个页了。直接映射到进程2的虚拟内存中，无需IO。
- 同理，RAM2也是。
- 读取RAM3的时候，内核会查看RAM3的clean page依然在内存中，如果在，直接映射，如果不在，重新加载进内存。当dyld需要往__DATA page中写内容的时候，就会触发copy on write。RAM3就变成的dirty page。
只有dyld加载动态库的时候，才会需要__LINKEDIT，一旦完成后，__LINKEDIT中的内容可以回收。
此时，一共用了2个dirty page 和1个clean page。如果是直接读取整个文件到内容中，则一共产生了16个dirty page！
main()之前
参考
- 深入理解iOS App的启动过程
- WWDC 2016: Optimizing App Startup Time
- WWDC 2017: App Startup Time: Past, Present, and Future
