大致意思就是,他看了一个面经,说虚拟内存是 2G 大小,然后他看了我的图解系统 PDF 里说虚拟内存是 4G,然后他就懵逼了。
关于进程和线程,在 Linux 中是一对儿很核心的概念。但是进程和线程到底有啥联系,又有啥区别,很多人还都没有搞清楚。
多线程调试的主要任务是准确及时地捕捉被调试程序线程状态的变化的事件,并且GDB针对根据捕捉到的事件做出相应的操作,其实最终的结果就是维护一根叫thread list的链表。上面的调试命令都是基于thread list链表来实现的,后面会有讲到。
Linux内核在2.2版本中引入了类似线程的机制。Linux提供的vfork函数可以创建线程,此外Linux还提供了clone来创建一个线程,通过共享原来调用进程的地址空间,clone能像独立线程一样工作。Linux内核的独特,允许共享地址空间,clone创建的进程指向了父进程的数据结构,从而完成了父子进程共享内存和其他资源。clone的参数可以设置父子进程共享哪些资源,不共享哪些资源。实质上Linux内核并没有线程这个概念,或者说Linux不区分进程和线程。Linux喜欢称他们为任务。除了clone进程以外,Linux并不支持多线程,独立数据结构或内核子程序。但是POSIX标准提供了Pthread接口来实现用户级多线程编程。
前面文章介绍了Linux下进程的创建、管理、使用、通信,了解了多进程并发;这篇文章介绍Linux下线程的基本使用。
《原文出自http://blog.csdn.net/guosha, 转载请注明出处》
多线程编程在现代软件开发中是如此的重要,以至于熟练使用多线程编程是一名合格的后台开发人员的基本功,注意,我这里用的是基本功一词。它是如此的重要,所以您应该掌握它。本文将介绍多线程的方方面面,从基础的知识到高级进阶。让我们开始吧。
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章,有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程,也还有鲜为人知的坑?除此之外,微信与线程之间还有很多不得不说的故事,下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时,我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case,内存中充满了大量这样的块: 从 map entry 的名字与内存大小和权
线程存在于进程当中,是操作系统调度执行的最小单位。说通俗点线程就是干活,多线程也就是同时可以干不同的活而且还不会互相打扰,线程并没有自己的独立空间。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huangweiqing80/article/details/83088465
在(18条消息) 进程调度的基本过程_Y君的进化史的博客-CSDN博客一文中,我们初步了解了关于进程的知识,本文重点讲解进程和线程的区别和联系。
1.线程的概念 在linux操作系统下,线程的本质任然是进程。是轻量级的进程(light weight process)简称LWP,但线程与进程还是有很多的区别。
在计算机科学和软件工程中,多线程编程是一项关键技能,尤其在当今多核处理器和高并发应用程序的背景下显得尤为重要。本文将全面探讨Linux环境下的线程编程,涵盖基本概念、线程创建与管理、线程同步、性能优化以及实际应用,通过详细的C++示例代码帮助读者深入理解并掌握这一技术。
于是程序员就发明了一个 “线程”(Thread)的概念,线程在有些系统上也被叫做"轻量级进程".
我们知道在nodejs中可以使用new Worker创建线程。今天有个同学恰好问到,怎么判断创建线程成功,这也是最近开发线程池的时候遇到的问题。nodejs文档里也没有提到如何捕获创建失败这种情况。所以只能通过源码去找答案。不过坏消息是,我们无法捕获这个这个错误。下面看一下源码。我们直接从c++层开始分析。 当我们调用new Worker的时候,最后会调用c++的StartThread函数(node_worker.cc)创建一个线程。
1. 首先我们来看一个现象,当只有第一行代码时,编译是能通过的,但会报warning,当加了第二行代码时,编译无法通过,报error。 第一行代码能编过的原因是权限缩小,虽然ptr是可读可写的权限,但在指向常量字符串"hello world"之后,ptr的权限就变为了只读,所以如果仅仅修改一下权限,g++并不会报错,只是报个warning罢了,但当解引用ptr,将ptr指向的内容修改为"H"字符串后,编译器就会报错了,因为我们说ptr的权限是只读,因为常量字符串是不可修改的,你现在进行了ptr指向内容的修改,编译器则一定会报错。
关于linux中线程的知识:https://blog.csdn.net/wucz122140729/article/details/98588567 关于linux中线程同步的知识:https://blog.csdn.net/wucz122140729/article/details/98589012 linux线程是由进程模拟,和进程没有什么本质上的区别,相比于进程,线程在使用上便利很多,线程之间可以共享数据,但这也带来了一系列的问题。在我们在一个线程中对一个数据进行操作时,有时不希望别的线程修改数据
以往计算机是单核处理器的,某一时刻只能执行一个任务,由操作系统调度,每秒钟进行多次所谓的“任务切换”,这是一种并发的假象,不是真正的并发,这种切换叫上下文切换,是有时间开销的,比如操作系统要保存切换时的各种状态、执行的进度等信息,都需要时间,一会儿切换回来的时候需要复原这些信息。
这里也能解释为什么对于常量字符串类型为什么不能修改了,因为要修改的时候会从虚拟地址转化成物理地址,然后检查权限是否可以修改等等。
最近要写一个库往 influxdb 中打点, 因为要被很多程序使用, 而又要创建新的进程, 为了避免引起使用方的异常, 简单深入了解了下 Python 的并发控制, 这才发现标准库真是坑. 之前没过多考虑过, 只是凭感觉在 CPU 密集的时候使用 multiprocessing, 而默认使用 threading, 其实两个还是有很多不一样的, 除了都是并发执行以外还有很大的不同. Python 中试图用 threading 和 multiprocessing 实现类似的接口来统一两方面, 结果导致更混乱了. 本文探讨几个坑.
并发 两个或者更多的任务(独立的活动)同时发生(进行):一个程序同时执行多个独立的任务。 以往计算机,单核cpu(中央处理器)—— 某一个时刻只能执行一个任务:由操作系统调度,每秒钟进行多次所谓的“任务切换”。 并发的假象(不是真正的并发),这种切换(上下文切换)是要有时间开销的。 比如操作系统要保存你切换时的各种状态,执行进度等信息,都需要时间,一会切换回来的时候要复原这些信息。 硬件发展,出现了多处理器计算机:用于服务器和高性能计算领域。 台式机:在一块芯片上有多核(多个)cpu:双核,4核,8核
与线程有关的函数构成了一个完整的系列,大多数函数名都是以“pthread_”为开头的,要使用这些函数需要引入头文件pthread.h。链接这些线程函数库需要使用编译器命令的-lpthread选项。
多线程 多线程(multiple thread)是计算机实现多任务并行处理的一种方式。 在单线程情况下,计算机中存在一个控制权,并按照顺序依次执行指令。单线程好像是一个只有一个队长指挥的小队,整个小队
经常提到 6 核 12 线程,4 核 8 线程是什么意思?一核会定义处理一个线程,但是为提高效率,经常会将物理虚拟成逻辑处理单元,让一个物理核为2个虚拟核,每个核两个线程。
首先要隆重介绍的肯定是《深入理解高并发编程:JDK核心技术》的作者:冰河,作为互联网资深技术专家、数据库技术专家、分布式与微服务架构专家。他多年来一直致力于分布式系统架构、微服务、分布式数据库、分布式事务与大数据技术的研究,在高并发、高可用、高扩展性、高维护性和大数据等领域拥有丰富的架构开发经验。
引用一句经典的话:“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
地址空间是进程能看到的资源窗口:一个进程能看到代码区、共享区、内核区、堆栈区,大部分的资源都是在地址空间上看到的
多线程是多任务处理的一种特殊形式,多任务处理允许让电脑同时运行两个或两个以上的程序。一般情况下,两种类型的多任务处理:基于进程和基于线程。
程序在没有流程控制的前提下,代码都是从上而下逐行依次执行的。基于这样的机制,如果我们使用程序来实现边打游戏,边听音乐的需求时,就会很困难;因为按照执行顺序,只能从上往下依次执行;同一时刻,只能执行听音乐和打游戏的其中之一。
很久之前人们为了继续享用并行化带来的好处而不想使用进程,于是创造出了比进程更轻量级的线程。以linux为例,创建一个进程需要申请新的自己的内存空间,从父进程拷贝一些数据,所以开销是比较大的,线程(或称轻量级进程)可以和父进程共享内存空间,让创建线程的开销远小于创建进程,于是就有了现在多线程的繁荣。 但是即便创建线程的开销很小,但频繁创建删除也是很浪费性能的,于是人们又想到了线程池,线程池里的线程只会被创建一次,用完也不会销毁,而是在线程池里等待被重复利用。这种尤其适用于多而小的任务。举个极端点的例子,如果一个小任务的执行消耗不及创建和销毁一个线程的消耗,那么不使用线程池时一大半的性能消耗都会是线程创建和销毁。 最开始学java的时候,一直不理解线程池,尤其是理解不了线程是如何被复用的,以及线程池和我创建的Thread/Runnable对象有什么关系,今天我们就来写一个建议的线程池来理解这一切。(不依赖java concurrent包) 首先纠正很多人的一个误解,我们new一个Thread/Runnable对象的时候,并不是创建出一个线程,而是创建了一个需要被线程执行的任务,当我们调用Thread.start()方法的时候,jvm才会帮我们创建一个线程。线程池只是帮你执行这些任务而已,你submit的时候只是把这个任务放到某个存储里,等待线程池里空闲的线程来执行,而不是创建线程。知道了这点,所以我们首先得有个东西来存储任务,还要支持多线程下的存取,最好还支持阻塞以避免无任务时的线程空转。 除了存储外,我们还需要一些线程来消费这些任务,看到这你可能就很明白的知道了这其实是个生产者消费者模型,Java有好多种生产者消费者的实现,可以参考我之前的博客Java生产者消费者的几种实现方式。如果实现线程池,我们可以选择使用BlockingQueue来实现。虽然java concurrent包里已经实现了好多BlockingQueue,但为了让大家理解BlockingQueue做了啥,我这里用LinkedListQueue简单封装了一个简易BlockingQueue,代码如下。
《java 核心技术》这本书真的不错,知识点很全面,翻译质量也还不错,本系列博文是对该书中并发章节的一个总结。
官方话就是:是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
本系列是对 陈莉君 老师 Linux 内核分析与应用[1] 的学习与记录。讲的非常之好,推荐观看
Python的线程因为解释器锁的设计,所以不能充分利用CPU,只能通过进程来实现多核利用 性能考虑的话,底层还是不要用Py,进程切换效率太低,Py多做为脚本层的胶水语言
本文介绍了多线程和多进程的区别,从多个方面进行对比,包括资源占用、调度开销、并发度、线程局部存储、线程间通信、资源竞争、性能评估等方面。同时,还介绍了多线程在操作系统、数据库、网络编程、高性能计算等领域的应用,以及多线程技术的未来展望。
哈喽,我是子牙。十余年技术生涯,一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现,对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核,很硬的那种。
进程:进程指正在运行的程序。确切的来说,当一个程序进入内存运行,即变成一个进程,进程是处于运行过程中的程序,并且具有一定独立功能。
玩内核的人怎么也懂 Java?这主要得益于我学校的 Java 课程和毕业那会在华为做 Android 手机的经历,几个模块从 APP/Framework/Service/HAL/Driver 扫过一遍,自然对 Java 有所了解。
进程中使用malloc/new都是在虚拟内存中开辟的空间,需要通过页表与物理内存建立联系以后才能拥有真正的物理空间,也就是说一个进程能看到多少资源取决于进程地址空间,但这个资源是否有效则取决于页表是否与物理内存之间建立映射关系,也即是进程地址空间是一个进程的资源窗口,页表决定进程到底有多少资源
什么是线程呢?下面我们直接说定义,再理解。线程就是进程内的一个执行分支,线程的执行粒度要比进程细。
很多C++同学的项目都是webserver,属于网络编程项目。今天来看看微信,是怎么考察网络和系统的,这次分享是校招实习的面经。
一个标准的线程有线程 ID ,当前指令指针,寄存器集合和堆栈组成,在许多系统中,创建一个线程比创建一个进程要快 1- 100 倍。
配送骑手端App是骑手用于完成配送履约的应用,帮助骑手完成接单、到店、取货及送达,提供各种不同的运力服务,也是整个外卖闭环中的重要节点。由于配送业务的特性,骑手App对于应用稳定性的要求非常高,体现App稳定性的一个重要数据就是Crash率,而在众多Crash中最棘手最难定位的就是OOM问题。对于骑手端App而言,每天骑手都会长时间的使用App进行配送,而在长时间的使用过程中,App中所有的内存泄漏都会慢慢累积在内存中,最后就容易导致OOM,从而影响骑手的配送效率,进而影响整个外卖业务。
前言: qemu发生了crash。这种类型的问题比较少见,这里说一下这个问题的分析过程。 分析: 1,coredump 生成的coredump,一种是配置了/proc/sys/kernel/cor
此文出处云时代架构,作者:李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年,当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新,每一个步骤都历历在目,感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持,得以让这个Java内存问题水落石出,经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造,现在基本没有OOM的问题了,线上服务运行非常健康,对可用性的保障起到了很大的作用,如果你在经历OOM,读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的,Jav
在执行sys_fork的时候,可能会引起切换,例如: 如果产生了阻塞或者时间片到期了
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云