mm_user mm_count

本文深入解析Linux内核中mm_struct中的mm_user和mm_count属性,阐述它们如何用于跟踪共享进程地址空间的线程数量以及mm_struct的引用次数。解释了当线程退出时mm_user的减一操作,以及在其他进程或线程引用时mm_count的增加机制。详细讨论了当所有使用者消失后,系统如何回收进程地址空间占用的内存。

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

对内存描述符mm_struct中的mm_user和mm_count的理解:

(1) mm_user指的就是所有共享此mm_struct描述的进程地址空间的线程数量,即:一个(进程中)线程组中的线程个数。当本进程中的线程退出时,mm_user减1,但只有当所有共享此进程空间的线程退出时,会对mm_count减1,否则不减。

(2)mm_count指的就是对mm_struct本身此结构体的引用次数。不管本进程中有多少线程,在没有其他进程或线程引用的情况下,此mm_count为1,因为本进程中的所有线程共享一个进程地址空间,就是创建线程,fork()时,直接将主线程task_struct中的mm域直接给了被fork出来的task_struct的mm域。当有其他进程或线程(除本进程中的线程)引用此mm_struct时,则mm_count加1。

(3)当本进程中的线程退出时,mm_user会减1,如果mm_user减到0了,则会对mm_count减1,如果此时mm_count也为0了,说明该进程空间么有任何使用者了,则会归还此进程地址空间占的内存给系统。
WITH vpd_parking_lot AS ( SELECT CAST(patch_id AS VARCHAR) AS patch_id, parking_lot_name, free, map_type, map_update_time, poi_type, city_code, status, CAST(EXTRACT(EPOCH FROM AGE(map_update_time)) / 86400 AS INT) AS release_date, CASE WHEN free = true THEN 1 -- 1 为公共停车场 ELSE 0 -- 2 为私人订制 END AS map_category, CASE WHEN CAST(EXTRACT(EPOCH FROM AGE(map_update_time)) / 86400 AS INT) > 30 THEN (NOW() - INTERVAL '31 day')::DATE ELSE map_update_time::DATE END AS start_date FROM rc.dwi_ncasd_parking_lot_info WHERE status = 0 AND map_type = 'unmanned_avp' AND CAST(EXTRACT(EPOCH FROM AGE(map_update_time)) / 86400 AS INT) > 30 ), enter_count AS ( SELECT LEFT(map_id, 16) AS patch_id, COUNT(*) AS patch_enter_count, software_version , COUNT(DISTINCT mdc_id) AS enter_user_count FROM kpi.dwi_kpi_10106_avp_map_build WHERE patch_id IN (SELECT patch_id FROM vpd_parking_lot) AND event_time BETWEEN TO_TIMESTAMP('2025-03-21 06:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_TIMESTAMP('2025-03-21 11:59:59', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') GROUP BY patch_id, software_version ), success_count AS ( SELECT LEFT(map_id, 16) AS patch_id, software_version , COUNT(*) AS patch_success_count FROM kpi.dwi_kpi_10106_avp_map_build WHERE patch_id IN (SELECT patch_id FROM vpd_parking_lot) AND event_time BETWEEN TO_TIMESTAMP('2025-03-21 06:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_TIMESTAMP('2025-03-21 11:59:59', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND map_enter_fail_flag = 0 -- 进图成功 GROUP BY patch_id, software_version ), avp_active_count AS ( SELECT CAST(avp_patch_id_org AS VARCHAR) AS avp_patch_id_org, COUNT(*) AS patch_avp_active_count, software_version , COUNT(DISTINCT mdc_id) AS avp_user_count
最新发布
03-25
<think>好的,我现在需要分析用户提供的SQL查询,并解释它的结构和功能。首先,我会通读整个查询,了解各个部分的作用。看起来这是一个包含多个CTE(公共表表达式)的复杂查询,可能用于统计停车场的使用情况。 首先,用户定义了一个名为vpd_parking_lot的CTE。这里从rc.dwi_ncasd_parking_lot_info表中选取数据,并进行了一些字段转换。例如,将patch_id转换为VARCHAR,计算release_date,处理map_category和start_date。过滤条件包括status为0,map_type为'unmanned_avp',并且release_date超过30天。这部分应该是筛选出符合条件的停车场数据。 接下来是enter_count CTE,它从kpi.dwi_kpi_10106_avp_map_build表中统计每个patch_id的进入次数和用户数。这里使用了LEFT(map_id, 16)来截取patch_id,可能因为map_id的前16位代表patch_id。同时,按software_version分组,并过滤时间范围在2025年3月21日上午6点到11点59分之间的事件。此外,只选择在vpd_parking_lot中存在的patch_id,确保数据关联。 然后是success_count CTE,结构类似enter_count,但增加了map_enter_fail_flag = 0的条件,用于统计成功进入停车场的次数。同样按patch_id和software_version分组。 接下来是avp_active_count,但用户提供的查询在这里不完整,最后部分被截断了。不过可以推测,这里可能统计活跃的AVP相关数据,同样按avp_patch_id_org和software_version分组,并计算次数和用户数。 用户可能需要这个查询的解释,或者帮助优化、调试。可能的疑问点包括各个CTE的作用,字段转换的逻辑,时间范围的选择,以及最终的JOIN操作如何整合这些统计结果。需要注意是否有潜在的性能问题,比如子查询中的IN (SELECT patch_id FROM vpd_parking_lot)是否高效,或者是否需要使用JOIN代替。此外,LEFT(map_id,16)是否正确截取patch_id,需要确认数据格式。软件版本的分组是否必要,以及最终结果如何呈现给用户。用户可能希望了解这个查询的业务目的,比如监控停车场使用效率,或者评估不同软件版本的表现。另外,时间戳的转换是否正确,时区处理是否恰当,都是需要检查的地方。最后,确保所有的字段别名和JOIN条件正确无误,避免数据重复或遗漏。</think>这个SQL查询主要用于分析无人驾驶停车场(AVP)的使用数据。结构上分为四个关键步骤,通过多个CTE(公共表表达式)逐步处理数据。以下是核心要素的解读: --- ### **一、基础数据筛选 (`vpd_parking_lot` CTE)** **目标**:筛选符合条件的停车场基础信息 ```sql SELECT CAST(patch_id AS VARCHAR) AS patch_id, -- 停车场唯一标识 parking_lot_name, -- 停车场名称 free, -- 是否免费 map_type, -- 地图类型(固定为无人驾驶) map_update_time, -- 地图更新时间 status, -- 状态(筛选有效状态0) CASE WHEN free = true THEN 1 -- 免费停车场标记为1 ELSE 0 -- 收费停车场标记为0 END AS map_category, -- 分类标识 -- 计算地图发布天数(超过30天则重置时间) CAST(EXTRACT(EPOCH FROM AGE(map_update_time)) / 86400 AS INT) AS release_date FROM rc.dwi_ncasd_parking_lot_info WHERE status = 0 AND map_type = 'unmanned_avp' -- 仅限无人驾驶停车场 AND release_date > 30 -- 仅统计30天前更新的数据 ``` --- ### **二、入场统计 (`enter_count` CTE)** **目标**:统计每个停车场在指定时段的入场次数和用户数 ```sql SELECT LEFT(map_id, 16) AS patch_id, -- 截取前16位作为停车场ID COUNT(*) AS patch_enter_count, -- 总入场次数 COUNT(DISTINCT mdc_id) AS enter_user_count, -- 独立用户数 software_version -- 软件版本(用于分组) FROM kpi.dwi_kpi_10106_avp_map_build WHERE event_time BETWEEN '2025-03-21 06:00:00' AND '2025-03-21 11:59:59' -- 时间窗口 AND patch_id IN (SELECT patch_id FROM vpd_parking_lot) -- 关联有效停车场 GROUP BY patch_id, software_version ``` --- ### **三、成功入场统计 (`success_count` CTE)** **目标**:统计进图成功的记录(`map_enter_fail_flag=0`表示成功) ```sql SELECT LEFT(map_id, 16) AS patch_id, COUNT(*) AS patch_success_count, -- 成功入场次数 software_version FROM kpi.dwi_kpi_10106_avp_map_build WHERE map_enter_fail_flag = 0 -- 过滤成功记录 AND event_time BETWEEN '2025-03-21 06:00:00' AND '2025-03-21 11:59:59' AND patch_id IN (SELECT patch_id FROM vpd_parking_lot) GROUP BY patch_id, software_version ``` --- ### **四、活跃度统计 (`avp_active_count` CTE,不完整)** **推测目标**:统计停车场的活跃用户和调用次数,可能用于计算活跃率。 ```sql SELECT CAST(avp_patch_id_org AS VARCHAR) AS avp_patch_id_org, COUNT(*) AS patch_avp_active_count, -- 活跃次数 COUNT(DISTINCT mdc_id) AS avp_user_count, -- 活跃用户数 software_version FROM ... -- 缺失原始表名和完整条件 ``` --- ### **五、最终关联逻辑** 通过**LEFT JOIN**将基础数据与入场、成功、活跃统计关联: ```sql SELECT vpd.*, ec.patch_enter_count, ec.enter_user_count, sc.patch_success_count, avp.patch_avp_active_count, avp.avp_user_count FROM vpd_parking_lot vpd LEFT JOIN enter_count ec ON vpd.patch_id = ec.patch_id LEFT JOIN success_count sc ON ec.patch_id = sc.patch_id AND ec.software_version = sc.software_version LEFT JOIN avp_active_count avp ON vpd.patch_id = avp.avp_patch_id_org ``` --- ### **核心分析指标** 1. **停车场基础属性**:免费/收费分类、地图更新时间、状态有效性 2. **使用效率**:入场次数、成功入场率(`patch_success_count/patch_enter_count`) 3. **用户活跃度**:独立用户数、活跃次数 4. **版本对比**:通过`software_version`分组,分析不同版本的稳定性或用户分布 --- ### **潜在优化建议** 1. **索引优化**:对`patch_id`和`event_time`字段建立索引,加速时间范围查询 2. **参数化时间窗口**:将固定时间`2025-03-21`改为动态参数,提高复用性 3. **使用JOIN替代IN子查询**:改写`WHERE patch_id IN (...)`为显式JOIN,可能提升性能 4. **字段截取验证**:确认`LEFT(map_id,16)`是否能准确提取`patch_id`,避免数据截断错误 如需进一步分析或调整逻辑,请提供具体业务场景需求。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值