Linux内核学习笔记(1)-- 进程管理概述

本文详细介绍了Linux系统中进程与线程的概念、进程描述符、任务结构、进程状态、进程创建与终结的过程。深入探讨了Linux如何实现线程、进程状态的管理和进程资源的释放。

一、进程与线程

    进程是处于执行期的程序,但是并不仅仅局限于一段可执行程序代码。通常,进程还要包含其他资源,像打开的文件,挂起的信号,内核内部数据,处理器状态,一个或多个具有内存映射的内存地址空间及一个或多个执行线程,当然还包括用来存放全局变量的数据段等。在Linux内核中,进程也通常叫做任务

    执行线程,简称线程,是在进程中活动的对象。每个线程都拥有一个独立的程序计数器、进程栈和一组进程寄存器。内核调度的对象是线程,而不是进程。在传统的UNIX系统中,一个进程只包含一个线程,但在现在的系统中,包含多个线程的多线程程序司空见惯。在Linux系统中,线程和进程并不特别区分,对Linux而言,线程是一种特殊的进程

    Linux实现线程的机制很独特。从内核角度来说,它并没有线程这个概念。Linux把所有的线程都当做进程来实现。内核并没有准备特别的调度算法或是定义特别的数据结构来表征线程。相反,线程仅仅被视为一个与其他进程共享某些资源的进程。每个线程都拥有唯一隶属于自己的 task_struct ,所以在内核中,它看起来就像是一个普通的进程。

 

二、进程描述符及任务结构

  1)进程描述符 

    内核把进程的列表存放在任务队列中,任务队列是一个双向循环链表如图1所示。链表中每一项都是类型为 task_struct 的结构体,被称为 进程描述符,该结构定义在 <linux/sched.h>文件中。进程描述符中包含一个具体进程的所有信息。进程描述符中包含的数据能完整地描述一个正在执行的程序:它打开的文件、进程的地址空间、挂起的信号、进程的状态以及其他信息。 

图1 进程描述符及任务队列

    Linux通过slab分配器分配 task_struct 结构,这样能达到对象复用和缓存着色的目的,为了找到 task_struct,只需在栈底(对于向下增长的栈)或栈顶(对于向上增长的栈)创建一个新的结构 struct thread_info,该结构存放着指向任务实际 task_struct 的指针。结构的定义如下:

struct thread_info{
    struct task_struct     *task;
    struct exec_domain     *exec_domain;
    _u32                   flags;
    _u32                   status;
    _u32                   cpu;
    int                    preempt_count;
    mm_segment_t           addr_limit;
    struct restart_block   restart_block;
    void                   *sysenter_return;
    int                    uaccess_err;
};

2)进程状态    

    进程描述符中的 state 域描述了进程的当前状态。系统中进程的状态大致有以下这几种:

TASK_RUNNING(运行)表示进程正在执行,或者在运行队列中等待执行;
TASK_INTERRUPTIBLE(可中断)

表示进程正在睡眠(被阻塞),等待某些条件的达成。一旦这些条件达成,内核就会把进程状态设置为运行,处于此状态的进程也会因为接收到信号而提前被唤醒并随时准备投入运行;

 TASK_UNINTERRUPTIBLE(不可中断)除了就算接收到信号也不会被唤醒或者准备投入运行外,这个状态与可中断状态相同。这个状态通常在进程必须等待时不受干扰或者等待事件很快就会发生时出现;
__TASK_TRACED被其他进程跟踪的进程;
 __TASK_STOPPED(停止)

进程停止执行,进程没有投入运行也不能投入运行。通常,这种状态发生在接收到 SIGSTOP、SIGTSTP、SIGTTIN、SIGTTOU等信号的时候。此外,在调试期间接收到任何信号,都会使进程进入这种状态。

EXIT_ZOMBIE(僵死状态)

进程已经退出,但是进程本身所占的内存还没有被释放,如进程描述符等结构还保留着,以便父进程能够获得其停止运行的信息。当父进程获得需要的信息或者通知内核剩余的信息没用时,进程所占有的剩余的资源将被释放

EXIT_DEAD(死亡状态)进程所占用的所有资源完全被释放

可以使用 set_task_state(task,state) 函数来设置当前进程状态:

set_task_state(task,state);        // 将进程task的状态设置为 state

 

三、进程创建

    linux使用 fork() 和 exec() 函数来创建进程。首先,使用 fork()函数拷贝当前进程创建一个子进程,这个子进程与父进程之间的区别仅在于 PID、PPID 以及某些资源统计量不同;然后调用 exec() 函数,把当前进程映像替换成新的进程文件,得到一个新程序。

    传统的 fork() 系统调用直接把所有的资源复制给新创建的进程。这种实现过于简单且效率低下,因为它拷贝的数据也许并不共享。Linux 的 fork() 使用写时拷贝页实现,写时拷贝是一种可以推迟甚至免除拷贝数据的技术。内核此时并不复制整个进程地址空间,而是让父进程和子进程共享同一个拷贝。只有在需要写入的时候,数据才会被复制,从而使各个进程拥有各自的拷贝。也就是说,资源的复制只有在需要写入的时候才会进行,在此之前,只是以只读的方式共享。这种技术使得地址空间上的页的拷贝被推迟到实际发生写入的时候才进行。在页根本不会被写入的情况下,它们就无须复制了。

 

四、进程终结

     调用 do_exit() 来终结进程。当一个进程被终结时,内核必须释放它所占有的资源,并告知其父进程。

     在调用 do_exit() 之后,尽管线程已经僵死不能再运行了,但是系统还是保留了它的进程描述符。在父进程获得已终结的子进程的信息后,或者通知内核它并不关注那些信息后,子进程的 task_struct 结构才被释放。调用 release_task() 来释放进程描述符。

转载于:https://www.cnblogs.com/tongye/p/9495824.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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