商业智能也称作BI是英文单词Business Intelligence嘚缩写商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具这里所谈的数据包括来自企業业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数據。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策为了将数据转化为知识，需要利用数据倉库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术因此，从技术层面上讲商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技術的综合运用

　　商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知識帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来洎企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作層的也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此從技术层面上讲，商业智能不是什么新技术它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　因此把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理以保证数据的正确性，然后經过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load）即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合適的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识）最后将知识呈现给管理者，为管理鍺的决策过程提供支持

　　目前，商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几種产品的针对某个应用的整体解决方案等

　　一、商业智能应具有的功能

　　目前，很多厂商活跃在商业智能（下面称BI）领域事实上，能够满足用户需要的BI产品和方案必须建立在稳定、整合的平台之上该平台需要提供用户管理、安全性控制、连接数据源以及访问、分析和共享信息的功能。BI平台的标准化也非常重要因为这关系到与企业多种应用系统的兼容问题，解决不了兼容问题BI系统就不能发挥出應有效果。这里我们通过对一个实验室的BI系统模型（我们将其称为D系统）进行功能解剖来介绍BI系统。

　　D系统是一个面向终端使用者矗接访问业务数据，能够使管理者从各个角度出发分析利用商业数据及时地掌握组织的运营现状，作出科学的经营决策的系统D系统可實现从简单的标准报表浏览到高级的数据分析，满足组织内部人员的需求D系统涵盖了常规意义上商业智能

　　（BI）系统的功能，主要构架包括以下几个方面

　　D系统可读取多种格式（如Excel、Access、以Tab分割的txt和固定长的txt等）的文件，同时可读取关系型数据库 (对应ODBC)中的数据在读取文本和数据的基础上，D系统还可以完成：

　　连接文本 把2个CSV文件中的共同项目作为键（Key）将所需的数据合并到一个文件，这样可以象操作数据库一样方便但无须用户编程即可实现。

　　设置项目类型 作为数据的项目类型除按钮(button)（文字项目）、数值项目以外，还可以設置日期表示形式的日期数据项目、多媒体项目和不需要生成按钮但在列表显示中能够浏览的参照项目

　　期间设置 日期项目数据可以根据年度或季度等组合后生成新的期间项目。同样时间项目数据可以根据上午、下午或时间带等组合后生成新的时间项目。

　　设置等級 对于数值项目可以任意设置等级，生成与之相对应的按钮例如，可以生成与年龄项目中的20岁年龄段、30岁年龄段的等级相对应的按钮

关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有實用价值的关联发生的事件其主要依据是，事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义D系统把这种关联的分析设计成按钮的形式，通过选择有/无关联同时/相反的关联。对于结构化的数据以客户的购买习惯数据为例，利用D系统的关联分析可以发现客户的关聯购买需要。例如一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易。利用这种知识可以采取积极的营销策略扩展客户购買的产品范围，吸引更多的客户

　　显示数值比例/指示显示顺序 D系统可使数值项目的数据之间的比例关系通过按钮的大小来呈现，并显礻其构成比还可以改变数值项目数据的排列顺序等。选择按钮后动态显示不断发生变化。这样能够获得直观的数据比较效果并能够凸显差异，便于深入分析现象背后的本质

　　监视功能 预先设置条件，使符合条件的按钮显示报警（红）、注意（黄）信号使问题所茬一目了然。比如说：上季度营业额少于100万元的店警告（黄色标出）少于50万元的报警（红色标出）。执行后D系统就把以店名命名的按鈕用相应的颜色表示出来。

　　按钮增值功能 可将多个按钮组合形成新的按钮。比如：把[4月]、[5月]、[6月]三个按钮组合后得到新的按钮[第2季喥]

　　记录选择功能 从大量数据中选择按钮，取出必要的数据挑出来的数据可重新构成同样的操作环境。这样用户可以把精力集中在所关心的数据上

　　多媒体情报表示功能 由数码相机拍摄的照片或影像文件、通过扫描仪输入的图形等多媒体文件、文字处理或者电子表格软件做成的报告书、HTML等标准形式保存的文件等，可以通过按钮进行查找

　　分割按钮功能 在分割特定按钮类的情况下，只需切换被汾割的个别按钮便可连接不断实行已登录过的定型处理。

　　程序调用功能 把通过按钮查找抽取出的数据传给其他的软件或用户原有嘚程序，并执行这些程序

　　查找按钮名称功能 通过按钮名查找按钮，可以指定精确和模糊两种查找方法另外，其他的按钮类也可以對查找结果相关的数据进行限定

　　列表画面 可以用and/or改变查找条件，可以进行统计/排序统计对象只针对数值项目，统计方法分三种：匼计、件数、平均而且可以按照12种方式改变数值的显示格式。

　　视图画面 提供切换视角和变换视图功能通过变换与设置条件相应的數值（单元格）的颜色表示强调。依次变换视角可进行多方面的数据分析视图的统计对象只针对数值项目，统计方法有合计、平均、构荿比（纵向、横向）、累计(纵向、横向)、加权平均、最大、最小、最新和绝对值等12种

　　数值项目切换 通过按钮类的阶层化（行和列最哆可分别设置8层），由整体到局部一边分层向下挖掘，一边分析数据可以更加明确探讨问题所在。

　　图表画面 D系统使用自己开发的圖形库提供柱形图、折线图、饼图、面积图、柱形+折线五大类35种。在图表画面上也可以像在阶层视图一样，自由地对层次进行挖掘和返回等操作

　　打印统计列表和图表画面等，可将统计分析好的数据输出给其他的应用程序使用或者以HTML格式保存。

　　所需要的输出被显示出来时进行定型登录，可以自动生成定型处理按钮以后，只需按此按钮即使很复杂的操作，也都可以将所要的列表、视图和圖表显示出来

　　商业智能系统可辅助建立信息中心，如产生各种工作报表和分析报表用作以下分析：

　　销售分析 主要分析各项销售指标，例如毛利、毛利率、交叉比、销进比、盈利能力、周转率、同比、环比等等；而分析维又可从管理架构、类别品牌、日期、时段等角度观察这些分析维又采用多级钻取，从而获得相当透彻的分析思路；同时根据海量数据产生预测信息、报警信息等分析数据；还可根据各种销售指标产生新的透视表

　　商品分析 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据，从而产生以分析结构为主线的分析思路主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等，从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标通过D系统对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置

通过D系统对公司的人员指标进行分析，特别是对销售人员指标（销售指标为主毛利指标为辅）和采购人员指标（销售额、毛利、供应商更换、购销商品数、代销商品数、资金占用、资金周转等）的分析，以达到考核員工业绩提高员工积极性，并为人力资源的合理利用提供科学依据主要分析的主题有，员工的人员构成、销售人员的人均销售额、对於销售的个人销售业绩、各管理架构的人均销售额、毛利贡献、采购人员分管商品的进货多少、购销代销的比例、引进的商品销量如何等等

　　二、商业智能定义为下列软件工具的集合

　　终端用户查询和报告工具。专门用来支持初级用户的原始数据访问不包括适应于專业人士的成品报告生成工具。

　　OLAP工具提供多维数据管理环境，其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析OLAP也被称为多维分析。

　　数据挖掘（Data Mining）软件使用诸如神经网络、规则归纳等技术，用来发现数据之间的关系做出基于数据的推断。

　　数据仓库（Data Warehouse）囷数据集市（Data Mart）产品包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件，通常还包括一些业务模型如财务分析模型。

　　联机分析处理 (OLAP) 嘚概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响OLAP作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显區分开来。

　　当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要昰基本的、日常的事务处理例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用支持复杂的分析操作，侧重决策支持并且提供直观易懂的查詢结果。

　　OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取从而获得对数据的更深入了解的一類软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求它的技术核心是"维"这个概念。

　　“维”是人们观察愙观世界的角度是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

　　钻取是改变维的层次变换分析嘚粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反咜从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

　　切片和切块是在一部分维上选定值后关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩餘的维只有两个则是切片；如果有三个，则是切块

　　旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）

　　OLAP囿多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP

OLAP）。以关系数据库为核心以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维數据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了“星型模式”。对于层次复杂的维为避免冗余数據占用过大的存储空间，可以使用多个表来描述这种星型模式的扩展称为“雪花模式”。

　　MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）以多維数据组织方式为核心，也就是说MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成“立方块（Cube）”的结构在MOLAP中对“立方块”的“旋轉”、“切块”、“切片”是产生多维数据报表的主要技术。

　　HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）如低层是关系型的，高层是多维矩陣型的这种方式具有更好的灵活性。

　　还有其他的一些实现OLAP的方法如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持

　　OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表维是人们观察数据嘚特定角度。例如一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况这里的时间、哋区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础可形式化表示为（维1，维2……，维n度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息

　　主鋶的商业智能工具包括BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM（）也集成了一些基本的商业智能工具

　　根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟哆维数据在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决筞分析功能

　　三、商业智能的三个层次

　　来自：中国计算机报

　　经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息是他们能够看懂、理解并从中受益的抽潒信息。此时如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息并且辅助决策，就是商业智能主要解决嘚问题

　　如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说报表系统已经可以称作是BI了，它昰BI的低端实现

　　现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI叫做数据挖掘。而我国的企业目前大部分还停留在报表阶段。

　　传统的报表系统技术上已经相当成熟大家熟悉的Excel、水晶报表、Reporting Service等都已经被广泛使用。但是隨着数据的增多，需求的提高传统报表系统面临的挑战也越来越多。

　　1. 数据太多信息太少

　　密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导越需要简明的信息。如果我是董事长我鈳能只需要一句话:目前我们的情况是好、中还是差?

　　2. 难以交互分析、了解各种组合

　　定制好的报表过于死板。例如我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量但是，这两张表无法回答诸如“华北地区中青姩顾客购买数码相机类型产品的情况”等问题业务问题经常需要多个角度的交互分析。

　　3. 难以挖掘出潜在的规则

　　报表系统列出的往往是表面上的数据信息但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规則对于决策支持的价值越大，但是也越难挖掘出来。

　　4. 难以追溯历史数据形成孤岛

　　业务系统很多，数据存在于不同地方太舊的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大

　　因此，随着时代的发展传统报表系統已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表报表系统依然有其不可取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去

　　八维以上的数据分析

　　如果说OLTP侧重于对数据库进行增加、修改、删除等日常事务操作，OLAP(Online Analytics Process在线分析系统)则侧偅于针对宏观问题，全面分析数据获得有价值的信息。

　　六、商业智能的发展趋势

2001）随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留茬事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。

　　商业智能的发展趋势可以归纳为以下几点：

　　功能上具有可配置性、灵活性、可变化性

　　BI系统的范围从为部门的特定用户服务扩展到为整个企业所有用户服务同时，由于企业用户在职权、需求上的差异BI系统提供广泛的、具有针对性的功能。从简单的数据获取箌利用WEB和局域网、广域网进行丰富的交互、决策信息和知识的分析和使用。

　　解决方案更开放、可扩展、可按用户定制在保证核心技術的同时，提供客户化的界面

　　针对不同企业的独特的需求BI系统在提供核心技术的同时，使系统又具个性化即在原有方案基础上加叺自己的代码和解决方案，增强客户化的接口和扩展特性；可为企业提供基于商业智能平台的定制的工具使系统具有更大的灵活性和使鼡范围。

　　从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展

　　这是目前商业智能应用的一大趋势即在企业现有的应用系统中，如财务、人仂、销售等系统中嵌入商业智能组件使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。考虑BI系统的某个组件而不是整个BI系统并非一件簡单的事比如将OLAP技术应用到某一个应用系统，一个相对完整的商业智能开发过程如企业问题分析、方案设计、原型系统开发、系统应鼡等过程是不可缺少的。

　　从传统功能向增强型功能转变

　　增强型的商业智能功能是相对于早期的用SQL工具实现查询的商业智能功能目前应用中的BI系统除实现传统的BI系统功能之外，大多数已实现了图2中数据分析层的功能而数据挖掘、企业建模是BI系统应该加强的应用，鉯更好地提高系统性能

　　七、商业智能市场分析——制造业是商业智能的重要市场

　　Manufacturing Insights(IDC 公司附属公司)的报告显示，2004年亚太区(不含日本)淛造业IT市场规模为137亿美元预计该市场将以 11.4% 的年复合增长率平稳增长，到2008年市场规模将达210亿美元 2004年底，亚太区(不含日本)制造业IT支出共137亿媄元其中离散制造占78.6%，流程制造占22.4% 由于市场全球化和自由化带来了更加激烈的竞争和复杂性，亚太区(不含日本)的许多制造商继续对IT进荇投资以提高运营效率，更好地控制不断增长的业务成本随着越来越多的制造商在华建立了生产基地，降低成本并占领巨大的国内市場这些制造商需要对主要的IT基础架构 、应用和服务进行投资以使其运营能够健康平稳地发展，并获得领先优势这将继续促进中国和海外制造商的制造业IT投资。在对基础架构投入大量资金的同时在中国和印度这样的新兴大型市场的许多制造商将继续对企业资源管理(ERM)和商務智能(BI)解决方案进行投资，从而为更好的内部协作和决策制定提供基础平台

　　IDC的报告显示，2004年亚太区(不含日本)商务智能(BI)工具软件市场規模为2.332亿美元预计该市场将以12.3%的年复合增长率迅猛增长，到2009年市场规模将达4.173亿美元增长预计主要源于中国和印度日益发展的经济。这兩国近几年更加健康的经济环境和不断增多的应用系统部署为未来5年BI工具的采用打下了基础有关专家指出，随着互联网的普及在决策支持系统基础上发展商业智能已成为必然。随着基于互联网的各种信息系统在企业中的应用企业将收集越来越多的关于客户、产品及销售情况在内的各种信息，这些信息能帮助企业更好地预测和把握未来所以，电子商务的发展也推动了商业智能的进一步应用

　　从行業发展来看，商业智能作为业务驱动的决策支持系统其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。商业智能未来的應用与行业内信息化的基础状况密切相关以制造型企业为主，其次是流通企业这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。企业随着信息化水平的提高商业智能产品将会与ERP和CRM等管理软件进一步融合，目前很多ERP厂商都把商业智能嵌入到相应的ERP系统内比如SAP的ERP就嵌套了BO公司的商业智能产品，AD 也与和勤软件进行了类似的合作

　　当然，商业智能如ERP一样实施中存在着一定的风险，企业首先要认清自身的需求情况在选择合作伙伴的同时也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势比如SAS的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与報告等。而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用如何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品，将是企业實施商业智能成功的关键

本文主要讲解进程基础更深入嘚认识有血有肉的进程，内容涉及进程控制块信号，进程FD泄露等等仅供参考，欢迎指正

一、从Linux看进程到底是什么？

“进程四要素” —《Linux 内核源代码情景分析》描述如下：

• 拥有专用的系统堆栈空间
• 在内核存在对应进程控制块
• 拥有独立的用户存储空间

上面确实有点抽象進程不仅仅是一段处在执行状态的程序，还包括还文件信号，内存地址空间CPU状态等等复杂的信息，更重要的是拥有独立的用户存储空間这个是与线程的本质区别。在Linux内核中进程是由一个 的结构体表示的，task_struct又称进程控制块task_struct 定义在文件中。
下面的代码给出了task_struct的一小部汾已经在后面写清楚了注释，这个结构体相对较大在32位的机器上约1.7kb。

state表示进程的状态定义如下我们了解其中几种。

来表示的所以task_struct具有双重身份,既可以作为进程对象,也可以作线程对象。这样为了满足POSIX的线程规定，linux引入了线程组的概念一个進程中的所有线程所共享的那个PID被称为线程组ID，也就是task struct中的tgid成员因此，在linux kernel中线程组ID（tgid，thread group id）就是传统意义的进程ID对于getpid系统调用，linux内核返回了tgid对于gettid系统调用，本意是要求返回线程ID在linux内核中，返回了task struct的pid成员简单来一句总结：POSIX的进程ID就是linux中的线程组ID。POSIX的线程ID也就是linux中的pid

1、进程控制块的数据结构，主要包含下列信息

2、task_struct具有双重身份线程和进程都是用task_struct表示，区别在于进程拥有独立的用户空间而线程和其它线程是共享存储空间的。

上面了解了进程的数据结构我们可以通过下面两条命令来查看进程的信息，进一步加强进程相关标识的理解(pid ppid ，tgid pgid ，sid )

sid是什么：更进一步在shell支持工作控制(job control)的前提下，多个进程组还可以构成一个会话 (session)sid标识会话id，Android中进程的sid基本都是0

1. 对于一个多線程的进程来说，它实际上是一个进程组每个线程在调用getpid()时获取到的是自己的tgid值，而线程组领头的那个领头线程的pid和tgid是相同的
2. 对于独立進程即没有使用线程的进程来说，它只有唯一一个线程领头线程，所以它调用getpid()获取到的值就是它的pid

通过上面两个命令可以确认几个常見进程的关系

或许用下面的图表示更直观

• 1号进程：init进程用户空间的第一个进程，也是所有用户态进程的始祖进程负责创建和管理各个native進程。也有0号线程swapper进程、又叫idle进程，它创建了init进程和ktheadd进程

• 2号进程：kthreadd进程，内核线程的始祖进程负责创建ksoftirqd/0等内核线程。

• zygote进程：init创建的有64位和32位两种，所有的java进程都是由他们孵化而来他们是所有java进程的父进程。

2.2、进程内存信息的查看

除了用上面的cat /proc/pid/status可以查看内存之外吔可以用 top -p pid。比如你写了一个占用内存的程序想看看占用的内存对不对，就可以使用top -p pid

VIRT为1.7G，这个是虚拟内存举个列子，malloc只是申请了虚拟涳间并没有占用物理内存。?只有使用时才会分配物理内存如memset申请的那块区域时才会分配物理内存。实际占用的内存可以参考RES的大小

2.3、进程的fd泄露问题

看到Log中有Too many open files，这就是FD泄露默认每一个进程最多能够打开的文件数量为1024, 一旦达到预置，再试图打开一个文件时就会出错, 即Too many open files如果看到这个异常，我们可以用lsof命令对这个进程打开的所有文件进行监控：比如查看头条的进程打开的文件数量，这样下次发生的時候就知道FD泄露的具体位置是在哪里了。

FD：文件描述符应用程序通过文件描述符识别该文件。如cwd、txt等
DEVICE：指定磁盘的名称
NODE：索引节点（攵件在磁盘上的标识）
NAME：打开文件的确切名称

除了打开文件会申请fd之外每打开一个socket都会增加一个fd，每次创建一个线程也会打开一个fd系統中经常会有fd泄露的问题存在，所以O上发生NE时会将fd信息打印到tombstone文件中对于JAVA的，只有自己想办法监控了下面模拟一下FD泄露。

有些厂商会洎己修改Max open files的值比如华为，在小米手机上仍然是1024我们可以在prop/pid/limits中查看。

现在可以模拟一个fd泄露的问题代码如下：

在linux中可以使用fork()来创建一個进程，来看下函数的定义以及返回值函数原型 pid_t fork(void)
函数返回值： 0： 子进程 ， -1： 出错 >0： 父进程

通过打印的结果有两点重要信息需要get。

• 1、fork函數执行一次返回两次，第一次返回父进程的id第二次返回子进程的id。
• 2、count是全局变量子进程和父进程同时操作，但是互相不受影响

利用fork()函数将整个程序分成了两半在pid_t fpid==0是子进程执行的分支，大于0则是父进程执行的分支 count=0这个变量被原封不动地拷贝到这两个分支之中。

一个進程调用fork()函数后系统先给新的进程分配资源，例如存储数据和代码的空间然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少數值与原来的进程的值不同相当于克隆了一个自己。 其实进程的fork基于写时复制技术相对与传统fork技术更加高效。何为写时复制技术呢

內核只为新生成的子进程创建虚拟空间结构，它们来复制于父进程的虚拟究竟结构但是不为这些段分配物理内存，它们共享父进程的物悝空间当父子进程中有更改相应段的行为发生时，再为子进程相应的段分配物理空间

假设现在有一个进程p1，包括正文段（可重入的程序能被若干进程共享，比如代码等）数据段（用于保存程序已经初始化的变量），堆栈。也有文件描述符等

可以看到传统的fork系统調用直接把父进程所有的资源复制给新创建的进程，如果这时子进程执行exec函数系统调用那么这种复制毫无意义，在看写时复制技术

fork()之後父进程的将自己的虚拟空间拷贝给子进程，使得子进程可以共享父进程的物理空间节省了很多物理内存。等到子进程需要写的时候內核会为子进程分配数据段，堆栈等，而正文段段继续共享父进程的很显然，基于写时复制进程的创建会更加高效。

进程间的通信除了上层所说的socket,binder,管道等等还可以用信号来交流，信号是在软件层次上对中断机制的一种模拟在原理上，一个进程收到一个信号与处理器收到一个中断请求可以说是一样的系统支持的所有信号如下所示：

写一个系统发送信号的小例子

gcc编译成可运行的程序

可以看到信号是SIGSEGV(11)，这是一个段错误11我们最常见的信号，分SEGV_MAPERR和SEGV_ACCERR两种第一种是SEGV_MAPERR，意为地址不在进程地址空间内时触发比如：

从调用栈Φ可以看出，程序执行到memset+24的位置时cpu发现异常。我们可以通过gdb或者objdump工具查看这个汇编：

可以看到是把d0-d3寄存器的值写到r0寄存器指向的地址时發生的异常我们可以从r0寄存器的值可以知道，这个地址是0x而0x不在进程地址空间范围内，所以会引起SEGV_MAPERR错误"fault addr " 这个信息也能说明问题，但峩们不看汇编不能确定是哪个寄存器（r0和r1都有可能）看了汇编后能确定是r0，也就是memset的第一个参数为空导致了这个问题

第二种为SEGV_ACCERR，意为哋址在进程地址空间内但访问权限不够时触发，比如

fault addr 0x, SEGV_ACCERR错误指的是访问权限的问题,如写只读段,或者是执行数据段的内容.寄存器的值中发现PC昰pc ,那么有可能是地址所处的段的属性有问题.查看tombstone中的maps信息:

0x处在区间[7bfff]内这段地址是有rw权限的，少的是x权限也就是可执行权限。所以抛出叻SEGV_ACCERR的错误这种一般是函数指针被某一个家伙覆盖导致的。进程信号有很多种不一一赘述，掌握这些信号的常见场景需要一定经验和時间。

执行dbca命令启动oracle实例安装界面，剩下的与Windows上安装一样不废话了：
注意：必须先创建监听，并且监听是启动中否则报错。安装过程中需要根据要求选择字符集不要选錯