最近在学习Level DB，希望实操一下，能够打断点调试一下，方便理解程序运行流程，但是通常Level DB在Linux环境下进行使用比较方便，但由于其他学习需求，电脑需要常开Windows，如果迁移到Visual Studio很麻烦，如果开虚拟机性能太差，因此考虑尝试下WSL，没有想到感觉是真香，非常的好用。
1 WSL2 安装流程
按Win+X启动Windows PowerShell(管理员)
# 开启linux子系统
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
# 开启虚拟机平台
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
效果如下：
执行以上命令后，之后设置WSL的版本为WSL2，执行WSL更新
wsl --set-default-version 2
重启电脑，执行以下步骤
wsl --list --online // 列出所有可安装的linux版本
wsl --install -d Ubuntu-20.04 // 安装Ubuntu-20.04
然后设定用户名和密码等信息就可以了，此时就可以愉快的运行各种linux中的命令了
主要参考如何在windows 11中安装WSLG(WSL2)，比我写的详细很多，可以参考这个。
2 VS Code配置
省略VS Code安装流程。
首先安装Remote-WSL插件：
安装完成后，依此点击：
- 左下角绿色的远程连接按钮
- 弹出窗口中的New WSL Window using Distro...
- 之前安装好的Ubuntu-20.04
此后，可在WSL中安装各种插件，如下所示：
当然还可以安装更多。
此时，可以利用”资源管理器“中的“打开文件夹”打开WSL中的文件夹：
之后就可以执行各种文件操作，比如新建一个名为“hello_test”的文件夹：
在以后，就可以利用远程连接按钮->Open Folder in WSL...的操作打开你创建的文件夹了。
3 程序运行与调试
继续以上步骤，点击终端-新建终端，此时可以打开了连接到Ubuntu的bash，首先执行一些基本的安装：
sudo apt install build-essential
sudo apt install gdb
在“hello_test”文件夹中，添加一个“main.cpp”文件，并添加如下内容后保存：
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
cout << "Hello world from WSL" << endl;
}
点击这个“Code runner”插件为我们提供的小三角，就可以看到“Hello world from WSL”了。
此时只可以运行程序，并不能调试，若希望调试程序，依此点击运行->启动调试->C++(GDB/LLDB)->g++ 生成和调试活动文件，此时就会，生成".vscode"文件夹及其下面的“launch.json”和"task.json"文件。
再打上断点，然后按“F5”就可以顺利进入调试了。
如果在调试进行到最后出现如下错误:
则参照解决Ubuntu下Vscode调试出现无法打开"libc-start.c"：无法读取文件...错误解决办法，主要步骤包括：
cd /
sudo mkdir build
cd build
sudo mkdir glibc-YYA7BZ # 注意这里文件夹名对应报错的文件夹名
cd glibc-YYA7BZ
sudo wget http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.31.tar.gz # 注意这里包的版本2.23对应报错版本
sudo tar -zxvf glibc-2.31.tar.gz
如果出现了VS Code无法连接WSL服务器的问题，可以通过重置网络设置的方式解决，在管理员模式下启动PowerShell，运行如下命令：
netsh winsock reset
然后重启电脑即可解决问题
4 LevelDB调试过程
sudo apt-get install devscripts debhelper libsnappy-dev # 安装解压所需要依赖
sudo wget https://hub.fastgit.org/google/leveldb/archive/v1.19.zip # 下载源码（采用镜像）
unzip v1.19.zip &&cd leveldb-1.19 # 解压并切换到解压后的路径
make # 通过makefile进行编译
利用vscode在WSL中打开leveldb文件夹，打开db/db_benchmark.cc，点击“运行->启动调试->C++(GDB/LLDB)->g++ 生成和调试活动文件”，此时会报错，点击取消，此时打开vscode所生成的"./vs code/launch.json"文件，将其中的“program”修改为${workspaceFolder}/out-static/db_bench,如下所示：
此时重新运行，就可以得到Level DB的benchmark结果。
主要参考Ubuntu 使用 vscode 调试 leveldb项目
5 为什么说好用？
5.1 更方便的文件管理
如果想查看项目中的某个文件，可以采用"右键->Reveal in Explorer"将该文件通过Windows的文件资源管理器打开，可以非常直观的操作文件：
整个Ubuntu子系统中的文件也可以非常直观的在文件资源管理器中显示：
5.2 更好用的终端
采用WSL进行程序开发，实际上就相当于远程连接了一个Linux系统，只不过这个系统运行与Windows之上，不过这也使得各种在ubuntu中可以用的命令基本都能跑，例如top命令：
netstat命令：
可以说是非常的直观了。
5.3 更低的性能损失，更流畅的使用体验
相比于虚拟机，WSL性能损失明显更低，使用WSL和虚拟机分别运行db_bench.cc结果分别为:
// 运行于WSL
fillseq : 1.732 micros/op; 63.9 MB/s
fillsync : 6767.802 micros/op; 0.0 MB/s (1000 ops)
fillrandom : 3.641 micros/op; 30.4 MB/s
overwrite : 4.942 micros/op; 22.4 MB/s
readrandom : 4.744 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readrandom : 3.972 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readseq : 0.171 micros/op; 646.4 MB/s
readreverse : 0.259 micros/op; 427.2 MB/s
compact : 824565.000 micros/op;
readrandom : 2.757 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readseq : 0.178 micros/op; 621.6 MB/s
readreverse : 0.210 micros/op; 526.1 MB/s
fill100K : 1456.213 micros/op; 65.5 MB/s (1000 ops)
crc32c : 2.611 micros/op; 1496.0 MB/s (4K per op)
snappycomp : 2.734 micros/op; 1428.8 MB/s (output: 55.1%)
snappyuncomp : 0.469 micros/op; 8336.2 MB/s
acquireload : 3.670 micros/op; (each op is 1000 loads)```
// 运行于虚拟机
fillseq : 4.176 micros/op; 26.5 MB/s
fillsync : 887.519 micros/op; 0.1 MB/s (1000 ops)
fillrandom : 5.212 micros/op; 21.2 MB/s
overwrite : 8.541 micros/op; 13.0 MB/s
readrandom : 9.909 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readrandom : 5.241 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readseq : 0.291 micros/op; 380.2 MB/s
readreverse : 0.463 micros/op; 239.0 MB/s
compact : 599158.000 micros/op;
readrandom : 4.510 micros/op; (1000000 of 1000000 found)
readseq : 0.239 micros/op; 463.7 MB/s
readreverse : 0.310 micros/op; 357.1 MB/s
fill100K : 1481.672 micros/op; 64.4 MB/s (1000 ops)
crc32c : 8.579 micros/op; 455.3 MB/s (4K per op)
snappycomp : 3.936 micros/op; 992.4 MB/s (output: 55.1%)
snappyuncomp : 0.813 micros/op; 4807.2 MB/s
acquireload : 6.376 micros/op; (each op is 1000 loads)
相比之下，采用WSL运行db_bench.cc，在各项性能指标上都有着明显的领先。
