关键词:coredump.core_pattern.coredump_filter等等. 应用程序在运行过程中由于各种异常或者bug导致退出,在满足一定条件下产生一个core文件. 通常core文件包含了程序运行时内存.寄存器状态.堆栈指针.内存管理信息以及函数调用堆栈信息. core就是程序当前工作转改存储生成的一个文件,通过工具分析这个文件,可以定位到程序异常退出的时候对应的堆栈调用等信息,找出问题点并解决. 1. 配置coredump 如果需要使用需要通过ulimit进行设置,可以通过ul

概述 之所以想写这篇文章,其实是因为最近有不少系统出现了栈溢出导致进程crash的问题,并且很隐蔽,根本原因还得借助coredump才能分析出来,于是想从JVM实现的角度来全面分析下栈溢出的这类问题,或许你碰到过如下的场景: 日志里出现了StackOverflowError的异常 进程突然消失了,但是留下了crash日志 进程消失了,crash日志也没有留下 这些都可能是栈溢出导致的. 如何定位是否是栈溢出 上面提到的后面两种情况有可能不是我们今天要聊的栈溢出的问题导致的crash,也许是别的一

QNX的深度嵌入过程   1.1           QNX目标系统嵌入 利用QNX的模块性和和可裁剪性,其嵌入过程一般是: 构建Buildfile -> 编译buildfile生成系统映象文件 -> 启动目标系统 ->嵌入式系统软件设计. 其中的关键是构建Buildfile[19].通常一个嵌入式系统需要一个可启动的操作系统映象文件(OS Image).对于基于QNX的嵌入式一个应用系统,就是根据所选择的CPU类型以及应用程序所需要的操作系统模块来定制嵌入式系统.构建Buildfile

对coredump的分析中,是依赖于core文件的,而core文件中也几乎包含了程序当前的所有状态(堆栈.内存.寄存器等).然而在实际的线上环境中,由于core文件太大.保存core文件耗时太久,出于线上系统的稳定性与快速恢复考虑,我们往往不会保留core文件.同时,程序堆栈被破坏的情况下,即使我们保留了core文件,也无法准确获取程序崩溃时准确的上下文信息 在不保留core文件的情况下,如何获取程序崩溃时候的上下文信息(主要是函数调用栈) 1.coredump原理 当程序发生内存越界访问等行为

目录 一 运行官方示例 1,Clone代码并编译 2,创建Dockerfile构建镜像 3,启动容器 二 生成dump转储文件 1,制造问题 2,创建dump文件 三 分析dump文件 1,创建一个用于分析的临时容器 2,分析死锁 3,分析内存泄漏 教程:官方文档https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/core/diagnostics/debug-memory-leak 环境:Linux.Docker..NET Core 3.1 SDK及更高版本 示例代码

前言: 之前分享过一篇Linux开发coredump文件分析实战分享 ,今天再来分享一篇实战文章. 在我们嵌入式linux开发过程中,开发过程中我们经常会使用多进程.多线程开发.那么多线程使用过程中,我们大概率会遇到某线程长时间占用cpu,导致设备执行异常. 通常只有四五个线程,我们可以通过一个个线程调试捕捉到异常线程,如果你开发的设备上面运行了大概三四十个线程,我们一下子不好看到对应哪个线程出问题,也不好使用列举法进行搜索,这个时候我们需要配合一些工具进行监控以及检查我们执行的进程下面的线程.

@ 目录 前言 perf的介绍和安装 perf基本使用 perf list使用,可以列出所有的采样事件 perf stat 概览程序的运行情况 perf top实时显示当前系统的性能统计信息 perf record 记录采集的数据 perf report输出 record的结果 perf diff进行两次record对比 火焰图的制作 结语 前言 之前有分享过自己工作中自己搭建的CPU监控脚本等,但那个属于是自己手工写的一些脚本,比较粗浅的使用.后来就直接使用perf编译到驱动里面,在设备中直接

某个子站是php写的,访问的时候nginx时不时会冒出现502错误,高峰时更频繁,检查php-fpm的日志发现大量的 child exited on signal 7 (SIGBUS),并且和accesslog里的502时间完全吻合,排除了php进程过载的可能,然后又排除了apc的嫌疑. 既然php进程是收到信号后死亡的,那么尝试抓些coredump来分析吧: 先设置一下coredump的保存路径,注意要空间够大的地方,因为coredump可能会较多而且很大(比如开了apc设置了1G,那就会有1

一.背景和现象 初创公司,架构lanmp,web前端和后端分开服务器,业务驱动主要是nginx和apache,nginx主要是处理静态文件和反向代理,前后端.搜索引擎.缓存.队列等附加的服务都是用docker容器部署.因为比较初级,上传文件和采集文件都是直接写在硬盘上,涉及到的目录共享,就在其中一台服务器存储并且nfs共享.我们暂且分为ECS1(apache1).ECS2(apache2).ECS3(nginx).某天网站业务中断,但是没有报错.一直在等待响应,默认响应超时是一分钟,所以很基础高

转载:http://blog.csdn.net/mergerly/article/details/41994207 core dump 一般是在segmentation fault(段错误)的情况下产生的文件,需要通过ulimit来设置才会得到的.   调试的话输入: gdb filename core     filename就是产生core文件的可执行文件,core就是产生的dump文件   查看栈信息 —————   当程序被停住了,你需要做的第一件事就是查看程序是在哪里停住的.当你的程序

一个程序员在没有成长成为架构师之前,几乎都要跟 Bug为伴,程序员有很多时间都是花在了查找各种 Bug上. 我印象深刻的一个Bug, 是一个服务器网络框架无锁队列的 Bug .那个 Bug 连续查找了五天的时间,才最后定位出来. 当时我们的分布式存储系统出现了性能瓶颈,定位后发现瓶颈是在服务器网络框架上,所以我们决定为此替换一个最新研发的网络框架.这个新的网络框架为了追求高的性能,采用了无锁队列的设计. 第一天编码测试完成后.测试环境跑,完全正常,特地搞了一堆 log 来重放请求,程序跑得特别欢

导读 『StabilityGuide』是阿里多位阿里技术工程师共同发起的稳定性领域的知识库开源项目,涵盖性能压测.故障演练.JVM.应用容器.服务框架.流量调度.监控.诊断等多个技术领域,以更结构化的方式来打造稳定性领域的知识库,欢迎您的加入. @GitHub :https://github.com/StabilityMan/StabilityGuide 每一个 JVM 线程都拥有一个私有的 JVM 线程栈,用于存放当前线程的 JVM 栈帧(包括被调用函数的参数.局部变量和返回地址等).如果某个

从缺陷中学习CC++总结 从本质上来说,这就是一个CC++的错题集.全书中包括63个问题引发的错误,即书名中的缺陷.共分为10章,每一张还有一个比较经典的小结,个人感觉这本书只需要仔细看一下每一章后面的小结就可以了. 第一章主要介绍了一些由于基础知识不清楚的原因造成的错误.重点是宏的使用问题还有数据类型之间转换出现的问题. 第二章主要扯了一下编译的问题,实话说这个不怎么会遇到. 第三章主要讲了C++库函数使用引发的错误. 第四章就说了一些逻辑问题,没什么用. 第五章主要介绍C++对文件操作时出现

前言: 前面给大家分享过一个工作中用到的编译拷贝脚本,其实工作中还有一些其他工具的使用,今天再来分享一个自己纯手工的CPU监控的脚本.大家可以结合上篇文章与本篇文章一起学习shell. 主要实现功能: 1.监控指定进程是否运行 2.读取该进程所在当前CPU的占用率,5s一次的执行频率计算当前进程 5分钟 10分钟 15分钟的平均cpu占用率 3.计算该进程下用PID排序的前十个线程的 5分钟 10分钟 15分钟的平均cpu占用率 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者

前言: 最近拿到一块jetson nano 2GB版本的板子,折腾了一下,从烧录镜像.修改配件等,准备一篇开箱基础文章给大家介绍一下这块AI开发板. 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me Jetson nano初步介绍: Jetson Nano是Nvidia在TX2和Xavier获得成功后推出的低配版GPU运算平台.在官方的资料上,Jetson Nano公布的参数如下: 技术规格: 包含了一块128核Maxwell架构的GPU,虽

前言: jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料,今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章. OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库.OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用.OpenCV可用于开发实时的图像处理.计算机视觉以及模式识别程序. 在视觉处理中,opencv使用是基础的部分,所以在板卡使用过程中,ope

前言: 工作中,有使用过乐动ld06款激光雷达,此款雷达将常规雷达的转动的电机部分内置于自己的保护罩内,减少了雷达本身转动积灰等其他外界影响,探测半径是12m,是一款不错的雷达. 不过今天的主要内容不是介绍该雷达的性能,而是分享我在使用该雷达过程中,在进行项目开发中,发现一个在官方SDK中隐藏的问题,这个问题,在使用过程中,导致了进程的崩溃. terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc' what(): std::

前言: 之前写过一篇在nano上使用opencv,nano上默认是安装了opencv的库,除了nano,我们自己电脑上也想使用opencv做一些平时图像处理验证. 本来也是看一些资料安装好的,觉得也没必要写.但是实际安装还是出现了不少问题,所以记录分享一下. 环境: 系统为ubuntu20.04 cv版本为 4.5 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me oepncv介绍: OpenCV的全称是Open Source Compute

前言 之前被安排了活,一个局部区域机器运动控制的工作,大致是一个机器位于一个极限区域时候,机器要进入一个特殊的机制,使得机器可以安全的走出来.其中用到了bezier曲线进行优化路径,今天写一下,正好也给大家分享一下工作和实践的情况. 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me 贝塞尔曲线基本介绍 线段都可以被拆分成两个坐标的差来表示,如下面一阶的贝塞尔曲线,P0到P1,可以用一个t进行拆分这段线,分别是线段 t(P0-P1).线段 1-

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)