tombstone分析笔记

最新推荐文章于 2025-06-05 21:58:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013377887/article/details/111569148
该博客聚焦于应用稳定性优化，着重探讨Android Crash/Tombstone问题的分析与定位，还介绍了Android tombstone文件的生成方式，并提供了相关分析笔记及多个参考链接，助力解决应用稳定性问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/Donald_Zhuang/article/details/108046889

tombstone分析笔记01 - 反汇编篇

 

https://source.android.com/devices/tech/debug?hl=zh-cn

 

 

应用稳定性优化系列（二），Crash/Tombstone问题分析及定位

https://www.china-sga.com/sga/news/article/article-20201105164955059.html

 

https://www.china-sga.com/sga/news/article/article-20201113161137355.html

 

https://www.china-sga.com/sga/news/article/article-20201030143708555.html

 

Android tombstone文件是如何生成的

https://blog.youkuaiyun.com/longwang155069/article/details/104855469

Sunnie_ge
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10-18 524
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stack工具用于分析tombstone文件
07-19
参考 http://blog.youkuaiyun.com/koffuxu/article/details/37959071
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10-20 1950
1.什么是tombstone 当一个动态库（native 程序）开始执行时，系统会注册一些连接到debuggerd 的signal handlers，当系统 crash 的时候，会保存一个 tombstone 文件到/data/tombstones目录下（Logcat中也会有相应的信息），文件的确就像墓碑一样记录了死亡了的进程的基本信息（例如进程的进程号，线程号），死亡的地址（在哪...
android 之 Tombstone
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06-05 561
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tombstone 分析
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tidb v6 数据管理303 笔记
qq_18810345的博客
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恢复时间目标（Recovery Time Objective，RTO）恢复点目标（Recovery Point Objective，RPO）TiDB 支持 CP，不支持 AP，出现网络隔离时，保证一致性，不保证可用性TiDB 数据库提供强一致性，如不能保证强一致性，则拒绝服务故障解决会伴随有服务的降级。
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11-11 626
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netty5笔记-线程模型4-无锁队列MpscLinkedQueue
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12-18 6390
NioEventLoop里面使用了MpscLinkedQueue作为taskQueue，替换了父类中默认的LinkedBlockingQueue队列。taskQueue主要用于存放可执行任务，其调用的频率非常高，因此使用一个更高效的队列能带来很大的收益。 为什么在NioEvnetLoop里用MpscLinkedQueue替换了LinkedBlockingQueue，是使用了更好的算法？还是通过舍弃
Android tombstone文件是如何生成的
01-03
本节内容我们聚焦到androidQ上，分析android中一个用于debug的功能，那就是tombstone，俗称“墓碑”。现实生活中墓碑一般是给死人准备的，而在android系统中“墓碑”则是给进程准备的。 为何Android要设计出这样一个东西呢？ 因为android系统是运行在Linux Kernel内核之上的，当内核出现异常，则内核异常机制会分辨出是什么原因，处理不了的直接panic。而对于运行在Linux Kernel内核之上的android系统，如果出现异常，一般会自动重启android层的，这就导致问题很难复现定位debug，则当android层出现异常，通常会将进程的上下文信息
Tombstone 文件分析
over666的点滴记载
05-26 1736
Tombstone 文件分析 /* * 下面信息是dropbox负责添加的 **/ isPrevious: true Build: Rock/odin/odin:7.1.1/NMF26F/1500868195:user/dev-keys Hardware: msm8953 Revision: 0 Bootloader: unknown Radio: unknown Kernel: Linux
tombstone问题分析
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12-04 750
tombstone文件包含了发生问题的进程ID信息 I/DEBUG ( 241): pid: 244, tid: 244, name: mediaserver >>> /system/bin/mediaserver <<< 当 tid == pid 时，问题发生在父进程，反之问题发生在子进程，从上面的日志信息可以看出发生问题的进程是mediaserver的子...
【NDK系列】Android tombstone文件分析
csfchh的博客
03-02 3765
Android native crash分析方法及工具使用介绍
android tombstone分析
良知犹存的博客
02-12 1303
当一个动态库（native 程序）开始执行时，系统会注册一些连接到 debuggerd 的 signal handlers，当系统 crash 的时候，会保存一个 tombstone 文件到/data/tombstones目录下（Logcat中也会有相应的信息），文件的确就像墓碑一样记录了死亡了的进程的基本信息（例如进程的进程 号，线程号），死亡的地址（在哪个地址上发生了 Crash），死亡时的现场是什么样的（记录了一系列的堆栈调用信息）等等。
Android tombstone分析
weixin_41355766的博客
10-28 420
https://blog.youkuaiyun.com/haima1998/article/details/46429119 https://blog.youkuaiyun.com/u012900947/article/details/81390679
系统软件层级架构 本人主要是基于Gualcoom平台软件架构开发，Gualcoom平台是以QNX为Host OS，并且其中包含Hypervisor 功能，Type 2软件架构方案。 Android Automotive OS为guest OS， 对Type 2软件架构分级进一步详细，再加上MCU 软件部分。 先从SOC部分开始介绍，QNX启动GVM进程加载Android，Android主要分为APP、Framework、Native service、HAL 、BSP layer。 Android特别解释： Native Service：主要包含system分区除了framework 核心服务之外的一些外设服务，比如MDNSD（Multicast DNS daemon）、logcat、ADBD、Iptable、Radio Service、Factory Reset。还有和Vendor厂商相关的Native Service，比如：Thermal Engine、CNSS（Compass Navigation Satellite System）-Daemon、Power Daemon 、IPACM（IP Access Control Manager）。 Extend Service：主要是Vendor 厂商定制化的system Service，比如Speech Service、OMS（Occupation Monitor Service）、Car Audio Service。 Android Runtime：Ueventd 、VOLD、LMKD、 Tombstone、Zygote、Service Manager，这都是标准组件。 IPC OS：这个都是主机厂为了SOA Service所使用的模块，Android OS可以直接和外域OS通信。 QNX特别解释： Infrastructure Service：在QNX系统中提供核心服务的模块：收集QNX Log Service（一般会同时收集MCU log，然后通过UFS映射到Android 分区，直接通过ADB就可以查看，非常方便，不是需要通过MCU厂商提供的软件来导出MCU Log，很麻烦）、管理QNX power Service、接收Android系统界面信号vehicle Signal Service、接收整车车控信号的IPC Service、OMS、DMS、管理CSD屏幕和仪表屏幕的Display Service。 Cluster Service：主要是为仪控HMI APP提供基础服务能力，比如：接收IPC Service发送过来的车控信号，在仪表界面显示的各种状态灯提供处理分析逻辑；在多屏互动过程中提取Android map的图像数据和设置显示图层的基础Service；接收ADAS传输过来的自动驾驶感知数据Service。 APP：主要指HMI 模块，这个layer一般都会使用Unity或者Unreal Engine提供的解决方案和产品，让仪表屏幕能够显示各种图像和数据。再包括一些数据消息缓存队列 MCU软件架构主要是以AUTOSAR为标准进行搭建的，主要是处理总线信号的功能（包括各种车控信号和整车电源信号），主机厂能够开发的应该是SWC Layer，其他部分都是买的定制化AUTOSAR系统组件。 AUTOSAR（Automotive Open System Architecture）是一个全球性的汽车行业合作组织，同时也是一个开放的标准化软件架构，旨在为汽车电子系统提供一个标准化的开发框架。框架就相当于是把接口定义好，但是实现是需要自己写代码的，所以主机厂的AUTOSAR都是买的供应商的。 结合这篇文章的这些部分 展开描述一下智能座舱系统架构师的工作和所需要的技能？以一种科普笔记的视角和方式？
03-18
<think>嗯，用户现在希望了解智能座舱系统架构师的工作和所需技能，特别是结合他们提到的基于Gualcoom平台的软件架构开发。用户已经详细描述了系统软件层级架构，包括QNX、Android Automotive OS和MCU的部分，还有AUTOSAR的应用。我需要把这些技术细节和架构师的职责结合起来，用科普笔记的方式呈现。 首先，用户的结构已经比较详细，我需要从中提取架构师在每一个层级中的职责。比如在SOC部分，QNX和Android的交互，架构师需要负责系统整合和资源分配。然后Hypervisor的管理，特别是Type 2架构，这里需要考虑实时性和安全性。Android的各个层级，如Native Service、Extend Service等，架构师需要确保这些服务与硬件和其他系统的兼容性。QNX部分的基础服务，比如Log收集和电源管理，架构师要设计高可用的服务。MCU方面，AUTOSAR的标准下，架构师需要协调供应商和内部开发。 接下来，用户可能需要架构师技能的部分，包括跨平台整合、需求转化、模块化设计、资源优化、安全可靠性和协作能力。这些技能需要结合具体的例子，比如使用数学建模来量化需求，或者用决策矩阵进行技术选型。同时，用户之前提到的案例和工具，如Draw.io和LaTeX，也可以作为补充建议。 需要注意的是，用户希望以科普笔记的形式，所以语言要通俗易懂，避免过于技术化的术语，但又要准确。可能需要用一些比喻或实际案例来解释复杂的概念。例如，将Hypervisor比作交通警察，管理不同OS的运行，这样读者更容易理解。 另外，用户的结构中已经包含了系统层级的详细分解，我需要将这些内容与架构师的工作对应起来，比如在SOC启动流程中，架构师需要优化启动时间，处理依赖关系。在IPC通信部分，设计高效的通信协议，保证实时性。 还要考虑用户可能没有明确提到的点，比如热管理、功耗平衡，这些在智能座舱中也是重要的，架构师需要在这些方面做出决策。同时，安全标准如ASIL和ISO 26262的合规性也是必须涵盖的内容。 最后，总结部分需要强调架构师的多方面能力，不仅是技术深度，还有沟通和项目管理能力。可能还需要推荐一些学习路径或工具，帮助读者进一步了解。</think>以下是以科普笔记形式整理的**智能座舱系统架构师职责与技能解析**，结合您提供的Gualcoom平台架构细节，采用**"技术分层解析+架构师工作映射"**结构： --- ### 一、系统架构分层与架构师职责映射 #### 1. **SOC层：异构系统整合** **技术架构**： - **QNX Host OS**：负责实时性任务（仪表显示、ADAS信号处理） - **Type 2 Hypervisor**：创建GVM进程加载Android Automotive - **Android Guest OS**：承载娱乐与扩展服务（导航、语音、第三方APP） **架构师核心任务**： - **启动时序设计**：优化QNX→Hypervisor→Android的启动流程 $$ T_{boot} = t_{QNX_{冷启动}} + t_{Hypervisor_{初始化}} + t_{Android_{热加载}} $$ 需确保总时间<5秒（车规级要求） - **资源隔离策略**：为QNX/Android分配CPU核、内存带宽 - 示例：QNX独占2个A76核（实时性），Android使用4个A55核（计算密集型） - **跨OS通信机制**：设计共享内存或IPC（如DBus）实现数据同步 --- #### 2. **Hypervisor层：Type 2架构管理** **技术特点**： - 运行在Host OS（QNX）之上，非裸机虚拟化 - 优势：快速部署，兼容现有驱动 - 挑战：延迟比Type 1高20-30% **架构师关键决策**： - **虚拟机监控**：设计QoS策略防止Android抢占QNX资源 $$ \text{CPU预留} = \begin{cases} QNX: 70\% \text{（硬实时任务）} \\ Android: 30\% \text{（动态调整）} \end{cases} $$ - **安全隔离**：通过内存保护单元（MPU）隔离关键数据 - 例如：仪表车速数据禁止Android直接访问 --- #### 3. **Android层：服务与扩展性** **分层架构**： ```mermaid graph TB A[APP] --> B[Framework] B --> C[Native Service] C --> D[HAL] D --> E[BSP] ``` **架构师工作重点**： - **Native Service优化**： - 热管理：建立Thermal Engine与QNX的联动模型 $$ P_{throttle} = k \cdot (T_{soc} - T_{safe})^2 \quad (k=散热系数) $$ - 通信管理：配置IPACM规则限制非必要网络访问 - **扩展服务设计**： - 语音服务与DMS（驾驶员监控系统）的硬件加速调用 - OMS（乘员监控）与座椅控制信号的实时绑定 --- #### 4. **QNX层：实时性保障** **核心模块**： - **Infrastructure Service**：日志聚合、电源管理、信号转发 - **Cluster Service**：仪表渲染、ADAS数据显示 **架构师技能体现**： - **低延迟设计**：确保仪表刷新率≥60fps $$ \text{帧生成时间} = t_{信号采集} + t_{渲染} + t_{传输} < 16.6\text{ms} $$ - **多屏协同**：定义Android与QNX的显示层叠加规则 ```cpp // 图层优先级示例（数字越大层级越高） enum LayerPriority { ADAS_WARNING = 100, // 最高优先级 CLUSTER_UI = 80, ANDROID_MAP = 50 }; ``` --- #### 5. **MCU层：AUTOSAR标准化** **架构师角色**： - **SWC开发指导**：将车控信号转化为原子级服务 ```plaintext // 电源信号处理流程 总线信号 → RTE层 → SWC逻辑 → 执行器控制 ``` - **工具链选型**：评估ETAS/Vector等工具的成本与效率 | 工具商 | 代码生成速度 | ASIL支持 | 单价（万美元） | |----------|--------------|----------|----------------| | Vector | 1200行/分钟 | D级 | 15 | | ETAS | 800行/分钟 | C级 | 9 | --- ### 二、架构师核心技能矩阵 #### 1. **跨平台整合能力** - 掌握QNX-Android通信机制（如SocketCAN/VHCI） - 理解Hypervisor调度原理（Credit Scheduler vs. FIFO） #### 2. **需求转化能力** - 将用户需求转化为数学模型： ```markdown **案例**：用户抱怨“语音唤醒慢” - 分解指标： $$ t_{唤醒} = t_{麦克风启动} + t_{NPU推理} + t_{服务响应} < 300\text{ms} $$ - 优化路径： 1. 麦克风预供电（-50ms） 2. 模型量化（-30ms） ``` #### 3. **模块化设计思维** - 定义标准化接口（参考您提到的IPC OS设计） ```cpp // SOA服务接口示例 struct VehicleSignal { uint32_t id; // 信号ID（符合DBC规范） float value; // 归一化值[0,1] uint64_t timestamp; // 同步至PTP时钟 }; ``` #### 4. **资源优化能力** - 构建功耗-性能平衡模型： $$ \text{能效比} = \frac{\text{DMIPS}}{\text{功耗}(W)} \quad \text{目标值} > 200 $$ - 典型优化：关闭Android未使用传感器（节省~3%功耗） #### 5. **安全与可靠性设计** - ASIL分解（以DMS系统为例）： | 组件 | ASIL等级 | 保障措施 | |--------------|----------|---------------------------| | 人脸检测算法 | B | 双模型交叉验证 | | 疲劳判断逻辑 | C | 多传感器融合+心跳包监测 | --- ### 三、典型工作流示例 **场景**：新增AR-HUD功能 1. **需求分析**： - 用户需求：导航箭头与路面实时贴合 - 技术指标：定位延迟<100ms，图像畸变率<0.1% 2. **架构设计**： ```mermaid graph LR A[Android地图服务] --> B{坐标转换} B --> C[QNX渲染引擎] C --> D[HUD投影控制] D --> E[MCU校准信号] ``` 3. **冲突解决**： - **问题**：Android定位数据抖动导致AR箭头偏移 - **方案**：在QNX侧增加卡尔曼滤波器 $$ \hat{x}_k = F_k \hat{x}_{k-1} + K_k (z_k - H_k F_k \hat{x}_{k-1}) $$ --- ### 四、学习路径建议 1. **理论工具**： - 实时系统理论：《QNX Neutrino RTOS System Architecture》 - 汽车电子：《AUTOSAR Explained》（您提到的SWC开发适用） 2. **实践工具**： - 性能分析：QNX Momentics IDE的System Profiler - 虚拟化调试：Wind River Simics（支持Hypervisor行为模拟） --- 这种将技术架构与岗位职责深度绑定的科普式解析是否符合您的需求？如需聚焦某个具体技术点（如Hypervisor调度算法如何影响架构设计），可进一步扩展说明。
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