gdb结合coredump定位崩溃进程

gdb结合coredump定位崩溃进程
lazycat posted @ 2012年2月02日 09:35 in linux , 10522 阅读

Linux环境下经常遇到某个进程挂掉而找不到原因,我们可以通过生成core file文件加上gdb来定位。

如何产生core file?
我们可以使用ulimit这条命令对core file文件的大小进行设定。
一般默认情况下,core file的大小被设置为了0,这样系统就不dump出core file了。
这时用如下命令进行设置:ulimit -c unlimited这样便把core file的大小设置为了无限大,同时也可以使用数字来替代unlimited,对core file的上限值做更精确的设定。

生成的core file在哪里?
core file生成的地方是在/proc/sys/kernel/core_pattern文件定义的。
改动到生成到自己定义的目录的方法是:echo “pattern” > /proc/sys/kernel/core_pattern并且只有超级用户可以修改这两个文件。
“pattern”类似我们C语言打印字符串的格式,相关标识如下:
%%: 相当于%%p: 相当于%u: 相当于%g: 相当于%s: 相当于导致dump的信号的数字%t: 相当于dump的时间%h: 相当于hostname%e: 相当于执行文件的名称
这时用如下命令设置生成的core file到系统/tmp目录下,并记录pid以及执行文件名
echo “/tmp/core-%e-%p” > /proc/sys/kernel/core_pattern

测试如下代码
?
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include

0 0x080483ba in func (p=0x0) at main.c:5

5 *p = 0;
(gdb) backtrace

0 0x080483ba in func (p=0x0) at main.c:5

1 0x080483d4 in main () at main.c:10

如果是多线程环境下(gdb) thread apply all backtrace /* 显示所有线程栈回溯 */

2,(gdb) print [var] /* 查看变量值 */
(gdb) print p
1 = (int *) 0x0  
(gdb) print &p
2 = (int **) 0xbf96d4d4

3,(gdb) x/FMT [Address] /* 根据格式查看地址指向的值 */
其中
FMT is a repeat count followed by a format letter and a size letter.
Format letters are o(octal), x(hex), d(decimal), u(unsigned decimal),
t(binary), f(float), a(address), i(instruction), c(char) and s(string).
Size letters are b(byte), h(halfword), w(word), g(giant, 8 bytes).
The specified number of objects of the specified size are printed
according to the format.

(gdb) x/d 0xbf96d4d4
0xbf96d4d4: 0
(gdb) x/c 0xbf96d4d4
0xbf96d4d4: 0 ‘\000’

另外能导致产生core file文件的信号有以下10种

SIGQUIT:终端退出符

SIGILL:非法硬件指令

SIGTRAP:平台相关的硬件错误,现在多用在实现调试时的断点

SIGBUS:与平台相关的硬件错误,一般是内存错误

SIGABRT:调用abort函数时产生此信号,进程异常终止

SIGFPE:算术异常

SIGSEGV:segment violation,无效内存引用

SIGXCPU:超过了cpu使用资源限制(setrlimit)

SIGXFSZ:超过了文件长度限制(setrlimit)

SIGSYS:无效的系统调用

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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