19、系统启动问题与调试壳深入解析

系统启动问题与调试壳深入解析

1. 系统启动故障现象与问题定位

在系统重启后,可能会遇到内核崩溃(Kernel Panic),导致系统无法正常启动的情况。例如,在控制台会出现一系列内存相关的信息:

[    4.596220] Mem-Info:
[    4.597455] active_anon:566 inactive_anon:1 isolated_anon:0
...
[    4.717805] Out of memory and no killable processes...
[    4.719861] Kernel panic - not syncing: System is deadlocked on memory

从这些信息可以判断,这是一个“内核崩溃”问题。内核崩溃可能由数千种情况引起,这里明显是由于系统内存不足,触发了“OOM-killer”机制。内核尝试从缓存中释放内存,甚至尝试使用交换空间,但最终失败,导致内核崩溃。

系统的内存不足(OOM)机制会在系统面临巨大内存压力时被触发。在启动过程中,OOM-killer 可能在以下三种情况下被调用:
- 系统安装的物理内存极低。
- 设置了错误的内核调优参数。
- 某些模块存在内存泄漏。

此系统配备了 4.9GB 的物理内存,对于 Linux 内核完成启动序列而言,这个内存量是足够的。虽然某些模块可能存在内存泄漏,但识别起来较为困难。因此,我们首先要验证是否有与内存相关的内核调优参数设置错误。

2. 排查内存相关内核调优参数 </
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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