【FreeRTOS】堆栈使用和堆栈溢出检查和任务运行状态查询

一、任务创建堆栈分配原理

如果 使用 xTaskCreate() 创建任务, 则用作任务堆栈的内存会从 FreeRTOS 堆中自动分配, 并通过传递至 xTaskCreate() API 函数的参数来确定内存大小。

如果 使用 xTaskCreateStatic() 创建任务,则用作任务堆栈的内存由 应用程序编写者预先分配。

FreeRTOS 提供两个可选机制,用于协助检测并纠正 出现的堆栈溢出问题。使用的选项通过  configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 配置常量来配置。

Ps: 这些选项仅适用于内存映射未分段的架构。 此外,在 RTOS 内核溢出检查开始之前,某些处理器可能会因堆栈损坏而 发生故障或异常。

二、堆栈溢出检测

1. stm32cubeide 配置

2.函数原型

堆栈溢出检查会增加上下文切换的开销,因此建议只在开发或测试阶段使用 此检查。

// 函数原型
void vApplicationStackOverflowHook( TaskHandle_t xTask, char *pcTaskName );

 xTask 和 pcTaskName 参数分别将违规任务的句柄和名称传递给该钩子函数。 但请注意,根据溢出的严重程度,这些参数本身可能会损坏,在这种情况下, 可直接检查 pxCurrentTCB 变量。

3.栈溢出检测方法

1.堆栈溢出检测——方法 1

在 RTOS 内核使任务退出运行状态后,堆栈可能达到其最大(最深)值, 因为此时的堆栈会包含任务上下文。此时, RTOS 内核可以检查处理器堆栈指针是否仍处于有效堆栈空间内。如果堆栈指针 包含超出有效堆栈范围的值,则将调用堆栈溢出钩子函数。

特点:此方法很快,但不能保证可以捕获所有堆栈溢出。将 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 设置 为 1 即可使用此方法。

2.堆栈溢出检测——方法 2

任务首次创建时,其堆栈会填充一个已知值。任务退出运行状态时, RTOS 内核可以检查最后 16 个字节是否处于有效堆栈范围内,以确保这些已知值 未被任务或中断活动所覆盖。如果这 16 个字节中的任何一个不再为初始值, 则调用堆栈溢出钩子函数。

特点:这种方法比方法 1 效率低,但仍然相当快。它很可能会捕获堆栈溢出, 但仍无法保证能够捕获所有溢出。

将 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 设置为 2 即可使用此方法。

3.堆栈溢出检测——方法 3

此方法仅适用于选定的端口。如果可用,该方法将启用 ISR 堆栈检查。 检测到 ISR 堆栈溢出时,会触发断言。请注意,在这种情况下不会调用堆栈溢出钩子函数, 因为它只针对任务堆栈,而不是针对 ISR 堆栈。

将 configCHECK_FOR_STACK_OVERFLOW 设置为 3 即可使用此方法。

三、任务运行状态查询

1. stm32cubeide 配置

2.代码实现

void MonitorTask(void *argument)
{
  /* USER CODE BEGIN MonitorTask */
  static uint8_t mytaskstatebuffer[512];
  /* Infinite loop */
  for(;;)
  {
    memset(mytaskstatebuffer, 0, sizeof(mytaskstatebuffer));
    strcpy((char *)mytaskstatebuffer,
           "==================================\r\n"
           "任务名          任务状态    优先级     剩余栈   任务序号\r\n");

    // 假设 osThreadList 是追加写入的
    vTaskList(mytaskstatebuffer + strlen((char *)mytaskstatebuffer));
    size_t len = strlen((char *)mytaskstatebuffer);
    HAL_UART_Transmit_DMA(&huart6, mytaskstatebuffer, len);
    osDelay(3000);
  }
  /* USER CODE END MonitorTask */
}

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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