Linux:进程信号

本文详述了Linux系统中的进程信号,包括信号的概念、种类、产生方式、注册注销、处理方式以及阻塞流程。通过实例解析了信号如何影响进程行为,如SIGINT、SIGQUIT和SIGSTOP等,并探讨了信号的注册涉及的内核数据结构和位图管理。


前言

本篇文章将介绍进程间信号的具体概念,也是对学习内容的一个总结。希望对大家有所帮助,如有什么意见或建议欢迎大家提出,一起交流!!!

一、信号的概念

进程间信号的概念在Linux的学习中也是个重点,我们使用命令启动一个前台进程后,常常会使用ctrl+c来结束一个进程。其实,进程退出的原因就是键盘输入产生一个硬件中断,被操作系统获取,解释成信号,发送给目标前台进程,前台进程因为收到信号,进而引起进程退出。
信号概念:信号是进程之间事件异步通知的一种方式,属于软中断。
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二、信号的种类

用kill -l命令可以察看系统定义的信号列表,每个信号都有一个编号和一个宏定义名称,这些宏定义可以在signal.h中找到,可以使用man 7 signa查看信号的详细信息
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①1~31号信号为非可靠信号(非实时信号),信号有可能会丢失
②34~64号信号为可靠信号(实时信号),信号不会丢失

三、信号的产生方式

①由终端按键产生
如:使用ctrl+c产生2号信号SIGINT的默认处理动作是终止进程;使用ctrl+ | 产生3号信号SIGQUIT的默认处理动作是终止进程并且产生Core Dump文件;使用ctrl+z产生的是20号信号,默认处理动作是暂停一个前台进程。

介绍一下Core Dump文件:当一个进程要异常终止时,可以选择把进程的用户空间内存数据全部 保存到磁盘上,文件名通常是core,这叫做Core Dump。进程异常终止通常是因为有Bug,比如非法内存访问导致段错误,事后可以用调试器检查core文件以查清错误原因,这叫做Post-mortem Debug(事后调试)。一个进程允许产生多大的core文件取决于进程的Resource Limit(这个信息保存 在PCB中)。默认是不允许产生core文件的,因为core文件中可能包含用户密码等敏感信息,不安全。在开发调试阶段可以用ulimit命令改变这个限制,允许产生core文件。
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信号的动作:
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②使用系统调用方式产生(软件方式产生)
使用kill函数
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参数pid表示想对哪个进程产生信号,sig为具体的信号
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使用raise函数:
raise函数为库函数,是封装了kill函数,谁调用给谁发信号。
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abort函数:发送的是6号信号
alarm函数:发送的是14号信号

四、信号的注册

1.从内核角度理解信号的注册

一个进程收到一个信号的过程称之为信号的注册。信号的注册和注销是两个独立的过程。信号的注册分两个过程,可靠信号的注册和非可靠信号的注册。
1.在操作系统内核PCB(struct task_struct结构体)中,有一个变量:“struct sigpending pending”
2.内核定义的结构体struct sigpending当中有两个变量:第一个是内核定义的双向链表,第二个是sigset_t signal,
3.sigset_t为一个结构体,结构体内部有一个变量,该变量为一个无符号长整型的数组unsigned long sig[NSIG_WORDS],信号注册的本质就是在使用sig数组,但并不是按照数组的方式在使用,而是使用位图的方式,某一个信号注册,就将该信号对应的比特位置为1,且sig数组的比特位远远大于62,剩下的比特位为保留位。

2.可靠信号与非可靠信号的注册

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五、信号的注销

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六、信号的处理方式

1.默认处理方式
宏:SIG_DFL,在操作系统内核中已经定义好了
2.忽略处理方式
宏:SIG_IGN,收到信号忽略处理(进程即使收到信号也不会做任何事情)
如僵尸进程,子进程先于父进程退出,子进程在退出时回向父进程发送一个SIGCHILD信号,而父进程对这个信号忽略处理
3.自定义处理方式: ①需要用到signal函数
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②用到sigaction函数
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七、信号的捕捉流程

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八、信号的阻塞

信号的阻塞,不会影响信号的注册,信号的阻塞指的是当准备处理信号时,会判断当前信号是否为阻塞,如果该信号为阻塞,则暂时不处理该信号。
内核当中除了sig位图还有block位图,block位图是定义在struct task_struct结构体当中的。sig位图的作用时当由信号注册时,就将sig位图当中的比特位置为1。block位图与之类似:
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信号阻塞的接口:sigprocmask函数
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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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