博客
关于我
84-Linux下复制进程fork的方法
阅读量:528 次
发布时间:2019-03-08

本文共 977 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Linux 系统调用函数 fork() 的工作原理及其相关知识点

fork() 函数是操作系统中用于创建新进程的重要系统调用,它定义在 <unistd.h> 头文件中,返回类型 pid_t 实质上是 /usr/include/types.h 中的 int 类型。这个函数的底层实现依赖于写时拷贝技术,这意味着新进程的地址空间在初始化过程中会复制父进程的内存页表,而不是单独地递归创建,从而提高了性能。

fork() 函数的工作原理

调用 fork() 函数会在现有的进程中创建一个新的子进程:

  • 父进程:调用 fork() 的进程会被称为父进程。
  • 子进程:生成的新进程会被称为子进程。

fork() 函数的返回值来看:

  • 在父进程中,fork() 返回子进程的进程 ID(pid_t)。
  • 在子进程中,返回值是 0。
  • 如果 fork() 失败,会返回 -1。

父子进程的行为特点

  • 父子进程的来源

    • 父进程在调用 fork() 之后,会继续执行随后的代码。
    • 子进程从 fork() 调用之后的代码开始执行。
  • 数据共享的特性

    • 在子进程中,对于 fork() 之前的数据(如全局变量和静态内存),它们与父进程共享。
    • 共享的内存区域可能会受到父进程的修改影响,这是 fork() 实现时采用写时拷贝技术的直接体现。
  • 进程并发运行的理解

    在操作系统中,多个进程可以同时运行,最终 schedules 依赖于调度算法和资源。并发运行的进程之间通过 fork()exec() 等系统调用隔离,确保不同进程之间的资源互不干扰。这也是操作系统实现并发任务的基本机制。

    逻辑地址与物理地址的关系

    现代操作系统使用虚拟内存管理,通过逻辑地址将物理地址与用户空间抽象。此时,fork() 函数会为子进程分配独立的物理内存页,只有在相应的逻辑地址空间中共享原始的内存区域。实际上,这种复制操作是通过对页表进行修改实现的。

    写时拷贝技术

    写时拷贝技术是 fork() 函数高效实现的关键,它避免了递归式地复制父进程的 entire 内存结构,而是仅在需要修改的部分进行复制。这种方式减少了内存碎片的产生,提升了fork() 函数的性能表现。

    通过以上内容,我们可以清晰地理解 fork() 函数的工作原理及其在进程管理中的重要性。这种理解将有助于更好地掌握操作系统的内核机制。

    转载地址:http://ncyiz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python Selenium模块详解
    查看>>
    Python selenium爬取影评生成词云图
    查看>>
    python selenium自动化测试报告
    查看>>
    Python selenium自动化测试框架实战 —— 登录测试案例
    查看>>
    Python Selenium设计模式 —— POM
    查看>>
    Python Serial:如何使用 read 或 readline 函数一次读取多个字符
    查看>>
    Python set([]) 如何检查两个对象是否相等?一个对象需要定义哪些方法来自定义它?
    查看>>
    Python setup.py:数据文件无法复制目录:不存在或不是常规文件
    查看>>
    Python setuptools sdist:仅安装版本化文件
    查看>>
    Python Shell下使用matplotlib
    查看>>
    Python Slice How-to,我知道Python Slice,但我怎么才能使用内置的Slice对象呢?
    查看>>
    python socket分包发送数据
    查看>>
    python socket模块_Python socket模块实现TCP服务端客户端
    查看>>
    Python SOCKS5代理客户端HTTPS
    查看>>
    Python Soc网络分析:通过使用函数迭代列表来计算机会网络
    查看>>
    Python SQL和NoSQL数据库操作实战
    查看>>
    python stdout flush_sys.stdout.flush()方法的用法
    查看>>
    python string 运算
    查看>>
    Python str与bytes之间的转换
    查看>>
    Python subprocess ffmpeg
    查看>>