学习 frida 源码，先从 test 案例入口开始分析，以 https://bbs.kanxue.com/thread-278423.htm 作为指导进行学习，有理解不对的地方欢迎指正，谢谢。

测试文件 frida\subprojects\frida-gum\tests\core\arch-arm64\interceptor-arm64.c

你看到的这段代码是一个 单元测试（Unit Test）。

目标模块： Interceptor (拦截器)，这是 Frida 用来实现 Inline Hook 的核心组件。

目标架构： interceptor_arm64，这特指是为 ARM64 架构（目前绝大多数 64 位智能手机的 CPU 架构）编写的测试。

核心概念：lr 寄存器

测试的真正目的：一个棘手的边界情况

这部分很简单，只是一个目录，告诉测试框架：“嘿，我们要跑这两个测试。”

这个测试用例测试的是：Hook 一个“会读取 lr 寄存器”的*普通函数*。

这个测试用例测试的是：Hook 一个“会读取 lr 寄存器”的*Thunk 函数*。

这两个测试非常精彩，它们共同验证了 Interceptor 的一个核心能力：

这就是 Frida 强大的 稳定性（Robustness） 的体现。它不仅能 Hook 函数，还能在 Hook 的同时，保证原函数的（尤其是依赖 lr 这种易变状态的）逻辑不被破坏。

下面从“它做了什么” (What it does) 转向了“它是怎么做的” (How it does it)。

看上面两个 TESTCASE 中的公共函数 interceptor_fixture_attach 是 Frida 测试框架中用于“挂钩” (Hook) 的辅助函数 (Helper Functions)。让我们来解剖它们。

interceptor_fixture_attach 是一个 “必须成功”的包装器。

它存在的意义就是为了让 TESTCASE 里的代码更简洁。在测试中，我们 期望 Hook 总是成功的。所以我们用这个函数：它去尝试 Hook，如果失败了，就直接让测试失败。如果成功了，它就安静地返回。

这是真正的主菜。这个函数负责 创建并注册一个监听器 (Listener)，然后把它附加 (attach) 到目标函数上。

我们把测试需要的数据存放到“工具箱” ctx 中。

ctx->fixture = h;：把测试“固定装置”h 存进去。

ctx->enter_char = enter_char;：把 '>' 存进去。

ctx->leave_char = leave_char;：把 '<' 存进去。

回顾一下 Hooked 函数调用 的工作流：

目标函数被调用，Hook 触发。

Frida 调用 on_enter（即 arm64_listener_context_on_enter）。

Frida 把 user_data（即 ctx）传给 on_enter。

on_enter 函数内部：

(1). 通过 ctx 拿到 ctx->fixture（即 h）。
(2). 通过 ctx 拿到 ctx->enter_char（即 '>'）。
(3). 把 '>' 追加到 h->result->str 字符串的末尾。

Frida 调用原始的目标函数（ctx.run() 内部的原始逻辑）。

原始函数执行完毕，准备返回。Frida 在它真正返回 之前，调用 on_leave (即 arm64_listener_context_on_leave)。

on_leave 函数内部：

(1). 通过 ctx 拿到 ctx->fixture（即 h）。
(2). 通过 ctx 拿到 ctx->leave_char（即 '<'）。
(3) 把 '<' 追加到 h->result->str 字符串的末尾。

(此时，h->result->str 的内容变成了 "><")

on_leave 返回，Frida 将原始函数的返回值（如果有的话）交还给调用者。

这就是 fixture->result->str == "><" 这个断言的由来！

通过分析这两个函数，你实际上已经学通了 Frida Interceptor (C API 层面) 的标准工作流程：

分配上下文 (Context)：创建一个结构体（如 Arm64ListenerContext）来存放你需要的所有信息（回调函数、用户数据等）。

创建监听器 (Listener)：创建一个 GumInvocationListener 对象。

配置回调 (Callbacks)：设置 listener->on_enter 和 listener->on_leave 指向你自己的 C 函数。

设置 user_data：把你的 上下文 (Context) 地址赋值给 listener->user_data。这是连接回调函数和你的数据的桥梁。

调用 gum_interceptor_attach：传入目标函数和配置好的监听器，执行 Hook。

处理结果：

可以注意到，其中 on_enter 和 on_leave 是可以由用户自行重载的。然后再从 gum_interceptor_attach 进入，该函数包括了布置 hook 并启动 hook 的任务：

interceptor_fixture_try_attach 只是一个测试辅助函数，而你现在看到的 gum_interceptor_attach 则是 Frida Interceptor 模块的公开 C API 核心。所有语言（JavaScript, Python, Swift...）的 Interceptor.attach() 最终都会调用到这个 C 函数。

让我们来一步步解剖这个“引擎”。

这个函数的 真正工作 可以分为两个阶段：

这是在执行“高危操作”（修改正在运行的程序的代码）之前的标准 安全措施。

精妙的技巧！ 这行代码告诉 Interceptor：“嘿，接下来我（指当前这个线程）要执行一些内部操作了。如果我不小心调用了 其他 已经被 Hook 的函数，请不要 触发它们的 onEnter/onLeave 回调。”

为什么这么做？

在 Frida Hook 框架中，当我们对一个函数（如 open, recv, malloc）安装拦截（intercept）后，所有线程执行该函数时都会跳转到我们注入的 trampoline / replacement 函数。但有时，我们自己当前线程的代码 也会调用被 Hook 的函数（比如 Hook malloc 时，我们自己的日志模块也会用到 malloc），

这就可能导致：

当前线程陷入递归 hook → 死循环 → 崩溃。

为了避免这种情况，Frida 提供了：

最后，我们来看看那些 goto 语句。在 C 语言中，goto 经常被（正确地）用于 集中的错误处理和资源释放。这是一种非常标准的模式。

gum_interceptor_attach 是一个 非常健壮 的函数：

Inline Hook（也称内联钩子）是一种低级的函数钩子技术，它通过直接修改目标函数的机器码（通常是函数开头的几条指令）来实现钩子。具体来说，它会用跳转指令（如 jmp）替换函数的起始代码，将执行流重定向到自定义的钩子函数中，执行完钩子后再跳回原函数继续运行。这种方式效率高，但实现复杂，需要处理架构差异（如 ARM、x86）和指令对齐问题。

Inline Hook 可以看作是 Frida 等工具可能采用的一种底层技术，但 Frida 提供了更全面的生态和易用性。如果你是在开发钩子工具，Frida 更推荐入门；如果追求低级控制，则需掌握 Inline Hook。

当一个被 Hook 的函数（TargetFunction）被调用时，它首先会跳转（JUMP）到 Frida 的“总调度中心”（Dispatcher）。这个Dispatcher会先保存现场，然后循环调用所有已注册的 onEnter 监听器（Listener）。接着，它会通过“跳板机”（Trampoline）来执行被覆盖的几条原始指令，并跳回到原函数的“身体”部分继续执行。当原函数执行完毕返回时，Dispatcher会再次捕获返回，循环调用所有 onLeave 监听器，最后才恢复现场，将控制权和（可能被修改过的）返回值交还给最初的调用者。

关于 lr 寄存器、Thunk、Trampoline 的 所有 汇编层面的“脏活累活”，几乎都发生在这个函数调用的深处。

gum_interceptor_attach (我们上一步看的) 只是一个“前台接待”，它负责处理锁、事务和 Listener 列表。

gum_interceptor_instrument 则是“后台的建筑工头”。它的工作是：“去，给我把 function_address 这个地方的‘舞台’（function_ctx）建好！”

让我们逐段解剖这个“工头”的施工流程。

这是 整个 Interceptor 中最重要的优化。

self->function_by_address 是一个 哈希表（HashTable），你可以把它想象成一个“全局登记册”。

g_hash_table_lookup(..., function_address) 的意思是：“去登记册里查一下，我们是不是已经为 function_address 这个地址建过‘舞台’（function_ctx）了？”

if (ctx != NULL)：

查到了！ 这意味着这是对该函数的 第二次（或第 N 次）attach。

“工头”一看：“哦，舞台（ctx）已经在了。”

它什么也不用做，直接返回之前建好的那个 ctx。

这就是为什么我们说“插桩 (Instrument) 只会发生一次”！

if (ctx->type != type)

type (类型) 这个参数，代表你 这次 想用 哪种方式 来 Hook 这个函数。

这个 if (ctx->type != type) 检查就是在说：

“OK，我发现这个函数（function_address）已经被 Hook 过了（ctx != NULL）。

“我检查一下当初 Hook 它的类型（ctx->type），是不是和你 这次 想用的类型（type）一样？

“如果不一样（比如你之前用 attach Hook 了它，现在又想用 replace 去 Hook 它），那对不起，这两种操作是 互斥 的！我不能让你这么做。”

这是一个 安全锁，它确保你 不能对同一个函数混用不同类型的 Hook（比如在 attach 之后又去 replace 它）。如果 Frida 发现你试图这么做，它会返回 GUM_INSTRUMENTATION_ERROR_WRONG_TYPE（类型错误）来拒绝这次操作。

if (ctx == NULL)：

_gum_interceptor_backend_create 关键函数

这是 最核心的施工步骤。

gum_interceptor_instrument 是 Interceptor 的“建築工頭”，它是一個 效率與安全並重 的函數，其核心職責是 “建造”（插樁）一個函數的“舞台”（ctx），並確保這個建造過程只發生一次。

先看【Interceptor的核心——gum_interceptor_instrument 】代码中的第 2 阶段：【准备施工队】—— “我的汇编工具在哪？”的_gum_interceptor_backend_create 函数

因此我们跟到 _gum_interceptor_backend_create 里看看它是如何实现的。该函数是平台相关的具体函数，由于打算分析 arm64 下的实现，因此这里的源代码应为 frida-gum/gum/backend-arm64/guminterceptor-arm64.c

你現在看到的 _gum_interceptor_backend_create 函數，就是 gum_interceptor_instrument (建築工頭) 在找不到“施工隊”(self->backend == NULL)時，調用的“HR/工具房管理員”。

它的職責是：創建並初始化一個特定於 CPU 架構（在這裡是 ARM64）的 backend（“施工隊”），並為其配備所有必需的工具。

_gum_interceptor_backend_create 是 Interceptor 的“军械库/工具房”。

gum_interceptor_backend_create_thunks 及其调用的所有函数，其唯一目的就是预先 JIT(即时编译) （创建）两个可重用的汇编代码块：enter_thunk 和 leave_thunk。

这正是我们之前所说的“性能优化”。Frida 无需在 每次 attach 时都重新生成这些通用的“桥接”代码，而是在启动时就将它们一次性造好。

让我们像搭乐高一样，从最小的零件（enter/leave thunk）开始，逐步拼装出完整的逻辑。

从底层向上层看代码

这是“进入 Thunk”（enter_thunk）的汇编代码 生成器。

enter_thunk 是一个标准化的汇编“零件”，它是在 Dispatcher（总调度中心）内部被调用的。它的工作是 从纯汇编的世界“桥接”到 C 语言的世界，去 调用那个真正执行 onEnter 循环的 C 函数。

这是“离开 Thunk”（leave_thunk）的汇编代码 生成器。

它几乎和 enter_thunk 一模一样，但它调用的是 C 函数 _gum_function_context_end_invocation。

这是“Thunk 布局引擎”。它调用上面的两个“生成器”，把 enter_thunk 和 leave_thunk 一前一后 地写（JIT, 即时编译）到一块内存里。

我们来详细分解 gum_emit_thunks 这个“布局引擎”的工作流程：

总结一下：

“一前一后”的实现非常简单：

这就好像 用笔在纸上写字，enter_thunk 写完了不换行，紧接着写 leave_thunk。

这是“Thunk 生产线经理”。它负责申请内存、“隐藏”内存，并启动“布局引擎”（gum_emit_thunks）。

gum_interceptor_backend_create_thunks 是一个 性能优化。它在 Interceptor 启动时，预先 JIT 编译 了两个高度可重用的汇编“零件”：

Dispatcher（总调度中心）在 JIT 编译时，就不再需要自己生成这些复杂的“调用 C”的代码了，它只需要 JIT 编译两条简单的 BL（跳转）指令，分别跳转到这两个 已经预制好 的 thunk 地址即可。这就是“搭积木”的原理。

这个函数是真正执行 onEnter 逻辑的地方。它在纯 C 语言环境中运行，负责处理所有复杂的逻辑：比如递归保护、线程过滤、调用 onEnter 循环，以及决定下一步该做什么（是去执行原函数？还是去执行替换函数？）。

​ 让我们来详细拆解这个“大脑”的思维过程。

_gum_function_context_begin_invocation：

_gum_function_context_end_invocation：

在深入代码之前，我们必须先理解它的参数，尤其是最后两个，它们是 “出参”（out-parameters），这个函数通过 修改它们 来 告诉 外层（即 enter_thunk 汇编代码）接下来该跳到哪里去。

问题：之前的【第 4 部分（最上层）：gum_interceptor_backend_create_thunks】中的gum_cloak_add_range 已经“隐藏”了内存，避免无限递归，为什么还要做下面的保护措施呢？

gum_cloak_add_range 确实是“隐藏”了内存，但让我们搞清楚它们各自的 保护对象 是谁。

_gum_function_context_begin_invocation 里面的两个“保镖”（gum_tls_key_get_value 和 calling_replacement）不是 用来防 Stalker 的。

你设想的场景（onEnter(A) 调用 function_B）还不是最直接的递归。

让我们用一个更常见、更危险的真实场景来解释：onEnter 内部调用了 console.log。

想象一下，console.log 最终会调用底层的 write 函数来向屏幕输出。

你，作为用户，Hook 了底层的 write 函数：

JavaScript

现在，你的程序调用了 write（比如，printf("Hello")）。

下面是“无限递归”的开始（假设没有“守卫”）：

现在，我们看看 有了“守卫”，Frida 是如何优雅地处理这个灾难的：

“守卫”(gum_tls_key_get_value)的用途是：防止一个 onEnter 回调（或 replace 实现）不小心调用了 另一个（甚至是 同一个 ）被 Hook 的函数，从而导致 Interceptor 逻辑“重入”（Re-entrancy）而引发无限递归。

它就像一个“请勿打扰”的门牌：Frida 在进入 C 语言总控室时挂上门牌，如果它在挂着门牌时又有人来敲门（递归调用），它就知道这是“自己人”在办事，于是直接让他们“走旁门”（goto bypass）去执行原始函数，而不是再走一遍“总控室”逻辑。

我们来详细解释一下这个“干扰”是怎么发生的。

errno （在 Windows 上是 GetLastError()）并不是一个普通的变量，它是一个 保存在线程局部存储（TLS）中的“最后错误码”。

C 语言中很多函数的错误处理都依赖它。一个非常经典的“错误”流程是这样的：

现在，假设我们 Hook 了另一个函数，比如 write，而程序是这样执行的：

结果就是： 你的 onEnter 回调（通过 console.log）意外地““治愈”了”原始程序的错误状态，导致原始程序的错误处理逻辑（if (errno == 2) { ... }）失效 了，从而引发了 Bug。

逻辑： 这一长串 if 语句在做一个决定：gboolean invoke_listeners = ?（我们到底要不要运行 onEnter？）

检查 1： selected_thread_id。你是否 attach 时只指定了某个特定线程？如果是，我们现在是那个线程吗？

检查 2： ignore_level。gum_interceptor_ignore_current_thread()（attach 里的那个）就是增加了这个 ignore_level。如果 > 0，就 不 调用。

invoke_listeners 目前是 true

interceptor_ctx->ignore_level 是什么？

(interceptor_ctx->ignore_level <= 0) 的判断

这行代码是 ignoreCurrentThread() 功能的“执行者”。它确保了：

这和我们之前讨论的 “递归保镖”（gum_tls_key_get_value）是两个 不同 的机制：

“递归保镖”（gum_tls_key_get_value）：是 自动的，防止 onEnter 调用 console.log 这种 意外 的无限递归。

“忽略计数器”（ignore_level）：是 手动的，让你（用户）可以 主动地 在一段时间内关闭当前线程的所有 Hook。

检查 3： unignorable_listener（不可忽略的 Listener）。这是一个例外：即使上面两项检查都说“不要调用”，但如果存在一个“不可忽略”的 Listener，我们 必须 调用它。

逻辑： 这是在为 onLeave 做准备。

will_trap_on_leave = ?（我们需要 onLeave 吗？）

如果这是一个 replace 操作（replacement_function != NULL），是。

如果我们要调用 Listener（invoke_listeners）并且 它们中有任何一个注册了 onLeave，是。

否则，否。

解释说明：

这行代码是在决定：“Frida 是否需要在目标函数执行完毕、即将返回时，再次‘劫持’控制权？”

will_trap_on_leave 是一个布尔值（true 或 false），它的意思是“是否要在离开时设置陷阱？”

所以，Frida 必须在 onEnter 阶段就决定是否需要 onLeave。它只在以下两种情况下才 必须（||，或）去劫持返回：

if (will_trap_on_leave)（如果需要 onLeave）：

else if (invoke_listeners)（如果只需要 onEnter，不需要 onLeave）：

gum_function_context_fixup_cpu_context(...)：

if (invoke_listeners)：

invocation_ctx->cpu_context = cpu_context;

关键！ 这行代码把“存包小票”(invocation_ctx)和“CPU 状态”(cpu_context)关联 起来。

invocation_ctx 的真正意思是“调用上下文”（Invo cation C on t e x t），它是一个 “句柄” (Handle)，代表了 “这一次” 函数调用。

想象一下你去一个需要“存包”和“取包”的地方（比如游乐园）：

现在，当 JS 回调中执行 this.context.x0 = 0x123 时，它修改的就是 cpu_context->x0，也就是 堆栈上真实的 X0！

for (i = 0; ...)：

这就是 循环，遍历所有 listener。

listener_entry->listener_interface->on_enter(...)：

执行！ 这就是调用 C 回调（arm64_listener_context_on_enter）的地方，C 回调再去调用 JS 的 onEnter。

我们最开始分析的测试代码 interceptor_fixture_try_attach ，在那里面做了这件事：

现在，for 循环里的 listener_entry->listener_interface->on_enter(...) 调用的，正是我们当初注册的回调函数 arm64_listener_context_on_enter！

从而达成 完整的调用链：

_gum_function_context_begin_invocation 是 Interceptor 的 “C 语言总控室”。

它在 enter_thunk（汇编桥梁）之后、onEnter（JS 回调）之前运行。它负责：

通过 gum_tls_key_get_value 防止无限递归。

通过 selected_thread_id 和 ignore_level 过滤 掉不应触发的调用。

通过 gum_invocation_stack_push 保存 onLeave 所需的状态（“存包”）。

通过 invocation_ctx->cpu_context = cpu_context 将 JS 的 this.context 链接 到真实的 CPU 寄存器，从而可以修改读取寄存器值。

循环调用 所有 onEnter 回调。

决定 enter_thunk 的 “下一跳”（*next_hop）：是去原函数还是替换函数？

劫持 CPU 的 “返回地址”（*caller_ret_addr）：是返回给原调用者，还是返回给 on_leave_trampoline？

在以下两种情况下，will_trap_on_leave 会为 true，Frida 会 覆写返回地址：

在这两种情况下，Frida 都 必须 在函数返回时重新获得控制权（去执行 onLeave 循环或清理堆栈），因此它 必须 劫持返回地址。

返回给“原调用者”

在以下情况下，will_trap_on_leave 会为 false，Frida 不会 触碰返回地址：

在这种情况下，Frida 知道 onLeave 阶段无事可做，它会选择性能最高的路径：在 onEnter 执行完毕后，让原函数直接 RET（返回）给它的“原调用者”，Frida 不再介入。

分析完onEnter，我们再看onLeave： 第2部分gum_emit_leave_thunk（我们之前分析的）， 它调用的是这个 _gum_function_context_end_invocation C 函数。

gum_emit_leave_thunk（汇编桥梁）的工作就是调用这个 C 函数。

这个函数是 “C 语言总控室”的下半场。onEnter 阶段（begin_invocation）负责了 “存包”、决策、和“劫持”返回地址。而这个 end_invocation 函数（onLeave 阶段）则负责：“取包”、执行 onLeave 循环、清理、并最终“放行”。

_gum_function_context_end_invocation 是 Interceptor 的“C 语言收尾室”。

它在 on_leave_trampoline 劫持了函数返回后被调用。它负责：

现在我在返回【Interceptor的核心——gum_interceptor_instrument 】的代码中去分析 第 3 阶段：【施工！】—— “开工！建 Trampoline！”中的 _gum_interceptor_backend_create_trampoline 函数

我们终于抵达了 Interceptor 的 “施工现场”！

gum_interceptor_instrument（“工头”）在检查了“缓存”后，如果发现是第一次 Hook，就会调用这个 _gum_interceptor_backend_create_trampoline 函数。

这就是 “施工队” (backend) 实际在“建造” Trampoline（跳板机）和 Dispatcher（总调度中心）的地方。

我们最初关于 lr 寄存器的所有问题，都将在这个函数里找到最终的答案。

让我们开始“施工”！

gum_interceptor_backend_prepare_trampoline(...)：

gum_arm64_writer_reset (aw, ctx->trampoline_slice->data);：

ctx->on_enter_trampoline = gum_sign_code_pointer (gum_arm64_writer_cur (aw));：

这行代码的 核心目的 是：JIT 编译（即时编译）Dispatcher（总调度中心）的入口点，对其进行“安全签名”，然后把这个入口地址“登记”到“施工蓝图” (ctx) 中。

让我们从右到左，一步一步把它分解开：

gum_arm64_writer_cur (aw)

gum_sign_code_pointer ( ... )

ctx->on_enter_trampoline = ...

这就是 Dispatcher 的“JIT 编译”过程！

onEnter 部分：

LDR X17, [ctx_addr]：JIT 一条指令，把“舞台” (ctx) 的地址加载到 X17 寄存器。（然后回顾之前分析的 第 1 部分（最底层）：gum_emit_enter_thunk代码中 X17 在 enter_thunk 中被用作第一个参数）。

LDR X16, [enter_thunk_addr]：JIT 一条指令，把我们 预先造好 的 enter_thunk（还记得吗？那个 C 语言桥梁）的地址加载到 X16。

BR X16：JIT 一条指令，JUMP 到 enter_thunk。

实际调试演示：

特征检测相关文章：

onLeave 部分：

ctx->on_leave_trampoline = ...：“标记 onLeave 的入口！”

下面 JIT 了 一模一样 的代码，只是它加载的是 leave_thunk 的地址。（然后回顾之前分析的 第 2 部分（最底层）：gum_emit_leave_thunk代码中 X17 在 leave_thunk 中被用作第一个参数）。

至此，“总调度中心” (Dispatcher) 建造完毕。 它包含两个部分，分别用于 onEnter 和 onLeave。

这就是我们所有分析的“风暴中心”！ 这就是对你最初 lr 测试用例的 生产环境 解决方案。

is_eligible_for_lr_rewriting = ...：

if (is_eligible_for_lr_rewriting)（如果启用）：

关于 Interceptor 如何（以及何时）决定修复 LR（链接寄存器）读取的核心逻辑。

问题 1：“矛盾”：为什么比较的长度不同？（8 字节 vs 16 字节）

答案： 因为 Frida “偷”的字节数（data->redirect_code_size）是 动态的，而不是固定的 8 字节。

在第 1 阶段：准备“施工地”和“入口”代码中的 gum_interceptor_backend_prepare_trampoline（“预分析”函数）会智能地分析目标函数，来决定“安全偷取”的最小字节数（决定是“偷”4 字节 or 8 字节 or 16 字节 等等）：

结论： 8 字节和 16 字节并不矛盾。它们是 Frida 为了 两种不同情况 而设置的 两种不同长度 的“高风险”签名。

问题 2：为什么是这两个“签名”？（目的）

答案： 这是一个 “启发式检查”（Heuristic Check），是 Frida 最重要的 性能优化 之一。

Frida 不会 在 每个 函数上都执行昂贵的 LR 修复（即逐条检查指令的 while 循环），因为太慢了。相反，它使用这两个“签名”作为 “高风险特征码”（Red Flags） 来 “快速筛选”：

总结： 这行代码的 唯一目的，就是 “解锁” 那个昂贵的 LR 修复逻辑（while 循环），只对“高风险分子”进行逐条扫描。

问题 3：假如“被偷”的指令中没有读取 LR，但是后续（函数“身体”里）有读取 LR，还会修复吗？

答案：会！但是通过*另一种*机制。

Frida 有 两套 LR 修复方案，互为补充：

结论：

问题 4：开头‘长得’像 "stp;mov;mov;bl" 的函数，第二个 mov 是不是就是 MOV Xn, LR？

答案：不是的。

这是一个非常常见的、也是非常合理的推测，但答案是否定的。

“签名” (signature->str) 是一个“傻瓜式”检查。

这个“签名” ("stp;mov;mov;bl") 只是一个“高风险特征码”。

打个比方：

while 循环（peek_next_write_insn）才是真正的“搜身”（Detailed Search）。它会逐个检查那 4 条“被偷”的指令的**“操作数”，去真正地寻找**那把“武器”（MOV Xn, LR）。

总结： "stp;mov;mov;bl" 里的 mov 不是 MOV Xn, LR。它只是一个“外貌特征”，这个“外貌”足以**“解锁”**那个真正会去检查 LR 的 while 循环。

问题 5：“解锁”那个昂贵的 while 循环，去逐条扫描，扫描多少字节？

答案：它扫描的不是“字节”，而是“被偷走的指令列表”。

while 循环（while ((insn = gum_arm64_relocator_peek_next_write_insn (ar)) != NULL)）不会再去内存中读取新的字节。

它扫描（遍历）的是已经被 do...while 循环“偷走”并暂存在 ar（“搬运工”）对象中的那个指令列表。

所以，这个 while 循环的迭代次数是固定的，它等于“被偷走”的指令数量：

结论： 这个昂贵的 while 循环，它的扫描范围仅限于被 do...while 循环（为了腾出空间而）“偷走”的那几条指令。它不会扫描函数“身体”的其余部分（这就是为什么我们还需要“运行时修复” gum_function_context_fixup_cpu_context）。

_gum_interceptor_backend_create_trampoline 是 Interceptor 中 最复杂 的 JIT 编译函数（“施工现场”）。

Stalker 的主要目标是跟踪一个线程的执行流（Code Execution Tracing），而不是监控内存访问。

它的大致原理是这样的：

Stalker 是一种非常精细的执行跟踪技术，它让您几乎可以在每条指令（或每个基本块）执行前后“挂钩”(hook)，从而实现代码覆盖率分析、路径跟踪等高级功能。

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