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

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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