linux监控程序-程序自动重启方法

Linux系统编程 - 进程异常自动重启 在开发阶段,应优先查后台进程异常终止的原因。通常由系统配置生成coredump文件,配合gdb可以快速定位到crash代码行号。至于方案一偶尔收不到SIGCHLD,缩短处理函数的响应时间,排除信号处理函数不可重入因素,还是存在问题。网上查到的原因此信号不可靠,具体原因尚不清晰。经过此方案,在Linux系统部署用户进程时,加入此方案,能够避免进程异常导致的系统宕机等其他严重问题。 阅读详情

转:http://www.360doc.com/content/12/0425/14/6828497_206422294.shtml

大家在写server的时候,不管server写的是多么健壮,还是经常出现core dump等程序异常退出的,但是一般情况下需要在无人为干预情况下,能够自动重新启动,保证server程序能够服务用户。这时就需要一个监控程序来实现能够让程序自动重新启动,现在笔者在写portmap就遇到了这个问题,通过网上查找资料,找到了一个相对靠谱的exec+fork解决方法。

使用脚本实现自动重启

首先想到的最简单的使用shell脚本,大概思路:

ps -ef | grep “$1″ | grep -v “grep” | wc –l 是获取 $1 ($1 代表进程的名字)的进程数,脚本根据进程数来决定下一步的操作。通过一个死循环,每隔 1 秒检查一次系统中的指定程序的进程数,这里也可使用crontab来实现。

这种方法比较土,还是可以基本解决问题,但是有1s的延迟,笔者在应用中未采用这种方法,有关这个shell脚本,请参看文章后面的附件代码。

exec+fork方式

笔者最终采用的exec+fork方式来实现的,具体思想如下:

1,exec函数把当前进程替换为一个新的进程,新进程由path或file参数指定。可以使用exec函数将程序的执行从一个程序切换到另一个程序;

2,fork函数是创建一个新的进程,在进程表中创建一个新的表项,而创建者(即父进程)按原来的流程继续执行,子进程执行自己的控制流程;

3,wait 当fork启动一个子进程时,子进程就有了它自己的生命周期并将独立运行,我们可以在父进程中调用wait函数让父进程等待子进程的结束;

相信介绍到这里,读者已经能够想到解决方法了:1)首先使用fork系统调用,创建子进程,2)在子进程中使用exec函数,执行需要自动重启的程序,3) 在父进程中执行wait等待子进程的结束,然后重新创建一个新的子进程。

使用方法:

#./portmap 需要监控的程序的路径
#args portmap 需要的参数
$ ./supervisor ./portmap  args.....

代码如下:

/**
 *
 * supervisor 
 *
 * author: liyangguang (liyangguang@software.ict.ac.cn)
 *
 * date: 2011-01-21 21:04:01
 *
 * changes
 * 1, execl to execv
 */
 
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <errno.h>
#include <string.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <stdlib.h>
 
int
main(int argc, char **argv)
{
    int ret, i, status;
    char *child_argv[100] = {0};
    pid_t pid;
    if (argc < 2) {
 
        fprintf(stderr, "Usage:%s <exe_path> <args...>\n", argv[0]);
        return -1;
    }
    for (i = 1; i < argc; ++i) {
        child_argv[i-1] = (char *)malloc(strlen(argv[i])+1);
        strncpy(child_argv[i-1], argv[i], strlen(argv[i]));
        child_argv[i-1][strlen(argv[i])] = '\0';
    }
    while(1){
 
        pid = fork(); 
        if (pid == -1) {
            fprintf(stderr, "fork() error.errno:%d error:%s\n", errno, strerror(errno));
            break;
        }
        if (pid == 0) {
            ret = execv(child_argv[0], (char **)child_argv);
            //ret = execl(child_argv[0], "portmap", NULL, 0);
            if (ret < 0) {
                fprintf(stderr, "execv ret:%d errno:%d error:%s\n", ret, errno, strerror(errno));
                continue;
            }
            exit(0);
        }
 
        if (pid > 0) {
            pid = wait(&status);
 
            fprintf(stdout, "wait return");
        }
 
    }
 
 
    return 0;
}


shell脚本方式的代码如下:

# 函数: CheckProcess
# 功能: 检查一个进程是否存在
# 参数: $1 --- 要检查的进程名称
# 返回: 如果存在返回0, 否则返回1.
#------------------------------------------------------------------------------
CheckProcess()
{
  # 检查输入的参数是否有效
  if [ "$1" = "" ];
  then
    return 1
  fi
 
  #$PROCESS_NUM获取指定进程名的数目,为1返回0,表示正常,不为1返回1,表示有错误,需要重新启动
  PROCESS_NUM=`ps -ef | grep "$1" | grep -v "grep" | wc -l` 
  if [ $PROCESS_NUM -eq 1 ];
  then
    return 0
  else
    return 1
  fi
}
 
 
# 检查test实例是否已经存在
while [ 1 ] ; do
 CheckProcess "test"
 CheckQQ_RET=$?
 if [ $CheckQQ_RET -eq 1 ];
 then
 
# 杀死所有test进程,可换任意你需要执行的操作
 
 
  killall -9 test
  exec ./test &  
 fi
 sleep 1
done



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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【转】linux监控程序-程序自动重启方法

原文:http://blog.chinaunix.net/uid-26588712-id-3196464.html 1 #include 2 #include 3 #include 4 #include string.h> 5 #include 6 #include 7 #include 8

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lcathm
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