backtrace函数的原理

最新推荐文章于 2025-07-05 23:25:08 发布
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大家可以看到，被调用函数当前帧指针指向调用函数的帧指针的值，而帧指针的上一个地址（ebp+4）正好是被调用函数的返回地址，依次往上找，就可以找出对应进程的调用关系。

系统程序员成长计划－像机器一样思考(二)
phphot
05-24 2058
谁在call我-backtrace的实现原理显示函数调用关系(backtrace/callstack)是调试器必备的功能之一，比如在gdb里，用bt命令就可以查看backtrace。在程序崩溃的时候，函数调用关系有助于快速定位问题的根源，了解它的实现原理，可以扩充自己的知识面，在没有调试器的情况下，也能实现自己backtrace。更重要的是，分析backtrace的实现原理很有意思。现在我们一
backtrace和backtrace_symbols函数原理解析
Zhanganliu的博客
04-02 1万+
backtrace()是glibc（>=2.1）提供的函数，用于跟踪函数的调用关系。 以下对backtrace()函数的说明以及实例，都来自其man page。 函数定义 #include <execinfo.h> int backtrace(void **buffer, int size); char **backtrace_...
LiteOS调测利器：backtrace函数原理知多少
华为云官方博客
01-29 1867
摘要：本文将会和读者分享LiteOS 5.0版本中Cortex-M架构的backtrace软件原理及实现，供大家参考和学习交流。 原理介绍 汇编指令的执行流程 图 1 汇编指令的执行顺序 上图1所示，ARM的汇编指令执行分三步：取值（fetch）、译指（decode）、执行（execute），按照流水线的方式执行，即当运行指令节拍m时，pc会指向n+2汇编指令地址进行取指令操作，同时会将n+1处汇编指令翻译成对应机器码，并执行指令n。 内存中栈的布局 图 2 栈在内存中的布局 Lite
如何使用backtrace定位Linux程序的崩溃位置
最新发布
码农爱学习的博客
07-05 826
摘要：利用backtrace定位嵌入式Linux程序崩溃问题 在嵌入式Linux开发中，多人协作时定位代码崩溃点往往困难。本文介绍使用backtrace工具快速定位崩溃位置的方法。当程序崩溃触发SIGSEGV等信号时，通过signal捕获信号并在handler中调用backtrace获取调用栈信息，配合addr2line工具将地址转换为可读的函数名和行号。关键步骤包括：编译时添加-g调试选项，使用backtrace获取堆栈地址，backtrace_symbols转换地址为字符串，addr2line解析具体代
Linux backtrace的实现原理
TSZ0000的博客
09-03 5054
在平时写应用程序中，当项目庞大后，遇到程序崩溃后需要查看函数的调用流程，在gdb中可用bt命令快速的查看backtrace，那么backtrace的实现原理是什么呢，接下来就认识学习一下。 backtrace实例代码 使用glibc提供的backtrace函数实现函数调用流程抓取，代码如下： #include <stdio.h> #include <execinfo.h&...
arm上backtrace的分析与实现原理
流风回雪的博客
09-04 3513
前言 我们往往在进行嵌入式开发的过程中，需要借助一些调试手段进行相关调试，比如在调试stm32的时候，可以在keil中利用jtag或者stlink进行硬件上的仿真与调试，一些高频的arm芯片也会使用jtag之类的硬件调试工具，还有trace32等等，但是这些往往需要借助一些硬件工具进行分析。当然，我们可以进行软件层面的分析。定位问题的方式通常有以下三点： 1.通过串口打印信息进行业务逻辑的梳理，结合代码设计进行分析 2.在程序死机的时候，输出的函数调用栈关系进行分析，结合符号文件进行跟踪定位 3.在
backtrack-回溯搜索算法总结
weixin_43826475的博客
12-14 742
backtrack——回溯算法总结 这几天着重在刷LeetCode有关回溯搜索算法的题，之前也写了一些博客，感觉当时清楚，但是原理上还是有点模糊。之前根据别人的模板，依葫芦画瓢，解决了一些问题，但是有的时候条件变了，就有点理不清楚了，特别是哪里该加一些限制条件，很懵逼。所以总结了一下。 1. 到底什么是回溯？ 回溯算法，都知道是基于递归的算法。那为什么要用递归呢，可以用传统的写法代替嘛？之所以用递归，就是因为如果用传统的方式，很难写或者根本写不出来。举个例子，比如我们想知道用集合nums = [1, 2,
PHP5.2下preg_replace函数的问题
12-18
理解正则表达式的原理和`preg_replace`函数的工作方式，以及适时地使用回调函数，都有助于避免类似的问题并提高代码的性能和稳定性。在日常开发中，我们应养成良好的编程习惯，定期检查和优化代码，确保它们能在不同...
python交叉熵损失函数实现_大话交叉熵损失函数
weixin_39637151的博客
12-08 2267
使用keras进行二分类时，常使用binary_crossentropy作为损失函数。那么它的原理是什么，跟categorical_crossentropy、sparse_categorical_crossentropy有什么区别？在进行文本分类时，如何选择损失函数，有哪些优化损失函数的方式？本文将从原理到实现进行一一介绍。binary_crossentropy原理假设我们想做一个二分类，输入有1...
排列组合的原理及代码实现.docx
09-22
通过递归函数backtrack来生成所有可能的排列，并且当达到指定长度k时将当前排列添加到输出列表中。这个过程体现了排列的原理，即通过元素位置的交换来获取所有可能的排列序列。 组合的代码实现可以借助Python标准库...
backtrace:Windows，OS X和Linux的C ++运行时回溯
05-24
回溯原理 Backtrace类应在OS X上以1毫秒的时间存储调用堆栈的回溯。支持Windows和linux，但目前未对其进行维护。 为了使bug变得更紧凑，您需要某种形式的提示来指示错误的位置。 这是一堆小类，它们利用C ++中的运行时回溯来用有关其起源的信息来修饰异常和段错误。 每个类标题注释都定义了其预期的行为。 回溯示例 string backtrace = Backtrace::make_string (); cout << backtrace; 输出示例（与clang-500.2.79编译）： backtrace (5 frames) Backtrace::make_string(int) (in backtrace-unittest) (backtrace.cpp:264) Backtrace::test() (in backtrace-unittest) (back
打印函数调用栈----backtrace原理简单实现
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鬼手
06-13 1万+
backtrace函数是callstack调试器的基本功能之一，利用此功能，可以看到各级函数的调用关系。在gdb中，这一功能被称为backtrace，输入bt命令就可以看到当前函数的callstack。它的实现多少有些有趣，这里研究一下。 我们先看看栈的基本模型 参数N ↓高地址 参数… 函数参数入栈的顺序与具体的调用方式有关
backtrace 函数来追踪 程序问题
sdc20102010的博客
06-27 860
函数backtrace返回调用程序的堆栈回溯，结果保存在参数buffer中，buffer指向数组中的每一项都是void *类型，它们是堆栈中的返回地址。参数size指定buffer中可以存放的最大数目，如果返回地址的数量多于size，则返回最近的size个地址。因此，要想获取完整的返回地址列表，buffer必须足够大。与前面不同的是，其不会返回字符串数组，而是将字符串写入fd所代表的文件，一行一个，还有一个不同的是，它不使用malloc，因此在malloc可能会失败的某些场合，可以使用这个函数来代替。
C++的backtrace
07-29 3868
开始之前 很多语言的log模块都有一个功能，就是在打log的时候能够追溯调用栈，有的时候对查bug能有点帮助。之前我也想过给我们的log模块加上C++的backtrace的功能，迟迟一直没有做主要是两个原因：一是C++的backtrace在各个平台和编译器上都不太一样，比较冗杂；二是C/C...
回溯（backtrack）
一席之地
07-13 1526
回溯（backtrack） （JAVA版本） 1 回溯法思路 常用于遍历列表所有子集，是 DFS 深度搜索一种，一般用于全排列，穷尽所有可能，遍历的过程实际上是一个决策树的遍历过程。时间复杂度一般 O(N!)，它不像动态规划存在重叠子问题可以优化，回溯算法就是纯暴力穷举，复杂度一般都很高。 思路：核心就是从选择列表里做一个选择，然后一直递归往下搜索答案，如果遇到路径不通，就返回来撤销这次选择。 伪代码结构： int[] result = new int[size]; void backtrack(选
linux oops产生原理,linux oops产生过程之dump_backtrace
weixin_42659196的博客
05-14 690
什么是Oops？从语言学的角度说，Oops应该是一个拟声词。当出了点小事故，或者做了比较尴尬的事之后，你可以说"Oops"，翻译成中国话就叫做“哎呦”。“哎呦，对不起，对不起，我真不是故意打碎您的杯子的”。看，Oops就是这个意思。在Linux内核开发中的Oops是什么呢？其实，它和上面的解释也没什么本质的差别，只不过说话的主角变成了Linux。当某些比较致命的问题出现时，我们的Linux内核也会...
python实现回溯算法
liulanba的博客
03-10 3007
回溯算法是一种经典的解决组合优化问题、搜索问题以及求解决策问题的算法。它通过不断地尝试各种可能的候选解，并在尝试过程中搜索问题的解空间，直到找到问题的解或者确定问题无解为止。回溯算法常用于解决诸如排列、组合、子集、棋盘类等问题。if 满足结束条件: # 如果已经满足结束条件result.append(path[:]) # 将当前路径添加到结果中returnfor 选择 in 候选集: # 遍历所有候选选择if 当前选择合法: # 如果当前选择是合法的做出选择 # 将当前选择添加到路径中。
backtrace函数与assert断言宏封装
code_peak
07-21 839
这篇文章是在阅读 sylar 框架时，对断言宏的封装所做的总结。 在实际开发中，我们经常会遇到一种境况：如果程序执行的不是我们想要的正确结果，需要程序立即中断执行，我们希望得到其有效的错误信息，比如其出现错误的函数、文件、代码行号、和参数文本、调用堆栈信息等。通常我们会在程序中使用断言 assert，因为如果出现了不符合条件的情况，程序将终止执行，而且会打印出一些有限的信息。 assert 函数 断言就说明是绝对不可能出现的错误，一旦出现就不能让程序继续执行下去，而且需要在 debug 阶段将 assert
回溯函数
04-04
### 回溯算法概述 回溯算法是一种通过探索所有可能候选解来找出所有解的算法。如果当前候选不满足最终解的要求，则会“回退”到前一状态并尝试其他可能性[^3]。 以下是基于引用中的内容以及标准模板实现的一个具体例子——解决全排列问题（LeetCode 46）。此问题的目标是从给定的无重复整数数组 `nums` 中找到所有的不同排列方式。 ### 示例：全排列问题 (LeetCode 46) #### Python 实现代码 ```python def permute(nums): result = [] # 存储最终的结果集 def backtrack(path, options): if not options: # 如果选项为空，说明已经完成了一次完整的排列 result.append(path[:]) # 将当前路径加入结果集中 return for i in range(len(options)): # 遍历可选元素 current_num = options[i] # 当前选择的数字 path.append(current_num) # 做出选择 new_options = options[:i] + options[i+1:] # 更新剩余可选项 backtrack(path, new_options) # 进入下一层决策树 path.pop() # 撤销选择，恢复现场以便进行下一个分支的遍历 backtrack([], nums) # 调用辅助函数开始递归 return result ``` 上述代码展示了如何利用回溯方法生成输入列表的所有排列组合[^1]。其中核心部分在于每次递归调用时都减少了一个可用元素，并且在返回上级递归之前移除最后添加的那个元素以保证不影响后续计算。 另外，在实际应用中还可以优化这个过程比如使用布尔型标记位代替复制操作等方式提高效率；但对于理解原理来说上面版本更为直观易懂[^2]。 ### Java 实现代码 根据提供的通用回溯框架可以写出如下Java版解决方案： ```java import java.util.*; public class Solution { private List<List<Integer>> res; public List<List<Integer>> permute(int[] nums){ this.res=new ArrayList<>(); boolean[] used=new boolean[nums.length]; Deque<Integer> path=new ArrayDeque<>(); Arrays.sort(nums); dfs(nums,path,used); return res; } private void dfs(int[] nums, Deque<Integer>path ,boolean[] used ){ if(path.size()==nums.length){ res.add(new ArrayList<>(path)); return ; } for(int i=0;i<nums.length ;++i ){ if(used[i]==true ) continue; path.addLast(nums[i]); used[i]=true; dfs(nums,path,used); used[i]=false; path.removeLast(); } } } ``` 这段程序同样遵循了基本的回溯模式，即先判断是否达到结束条件再循环每一个可行项做相应处理后进入更深一层直到穷尽所有情况为止[^4]。 --- ###
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