Rumah pangkalan data tutorial mysql 从MySQL Signal 14 Warning看MySQL的线程信号处理模型_MySQL

从MySQL Signal 14 Warning看MySQL的线程信号处理模型_MySQL

Jun 01, 2016 pm 01:51 PM
isyarat Model

“MySQL Signal 14 Warning”这个问题来源于在使用我们的存储引擎时会在MySQL的log中发现大量的“Got signal 14 from

thread 0?”的警告信息,并且我们移植的MySQL测试用例也会不确定地失败,除非显式指定忽略警告信息,但这也导致一些有用

的warning也被忽略了。在很长的一段时间里我们都没有能够找到真实的原因,后来我才在阅读了MySQL上层的代码和我们的代码,

以及加上一些trace后确定了问题的所在。这其实是我们没有按照MySQL预想的方式使用后台线程导致,但在MySQL的手册和网站

上似乎也没有发现这方面的tips。

MySQL的线程工作模型是(From MySQL Doc):

1、Connection manager threads handle client connection requests on the network interfaces that the server<br> listens to.<br><br>2、A signal thread handles all signals. This thread also normally handles alarms and calls process_alarm() <br>to force timeouts on connections that have been idle too long. <br><br>3、If mysqld is compiled with -DUSE_ALARM_THREAD, a dedicated thread that handles alarms is created. <br>This is only used on some systems where there are problems with sigwait()  or if you want to use the thr_alarm() <br> code in your application without a dedicated signal handling thread.<br><br><p>从mysql的main函数中可以看到,虽然mysql的主线程注册了SIGALARM的信号处理函数,但是实际上mysql是采用在指定的线程</p><p>中同步的方式处理异步信号的,即主线程在系统初始化时先进行信号的初始化,包括设置主线程的信号掩码,以统一抛给信号处理</p><p>线程去处理,主线程的信号掩码会被它的所有子线程继承,之后进程收到的信号都会由信号处理线程去处理。但前提是所有的子线</p><p>程都继承了主线程的信号掩码,否则异步信号总能够传递给进程。</p><p>我们的问题出在有两个后台线程是在静态变量中初始化和启动的,这时候mysql的主线程根本还没进行信号掩码的设置,所以SIGALARM这个</p><p>本来应该由信号处理线程处理的信号,却通过我们的后台线程handle给了MySQL的主进程,并调用信号处理函数打出这个warning。</p>后来发邮件给MySQL的开发人员(http://lists.mysql.com/internals/38057), 他们确认了我的理解是对的, 并且指出了我们这样使用线程<br>可能导致其他的问题, 包括:<br><p>1、在静态变量的构造函数中执行代码,可能导致代码执行权限被提升,有安全问题;</p><p> 2、如果把存储引擎编译成动态链接库的形式的话,只有init()回调函数会被调用到,静态变量的构造函数永远不会被执行。</p><p>他们的建议是:Please don't execute any code before mysql asks you to initialide the engine.</p>而innodb默认也有几个后台的io线程,之所以没这个问题,是因为这些后台线程是在innobase_init()函数中创建的,这些线程都继承了主线程的信号掩码。<br>
Salin selepas log masuk
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo May 07, 2024 pm 04:13 PM

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Google gembira: prestasi JAX mengatasi Pytorch dan TensorFlow! Ia mungkin menjadi pilihan terpantas untuk latihan inferens GPU Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini! May 06, 2024 pm 04:13 PM

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye Apr 26, 2024 am 11:37 AM

Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi

DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! DualBEV: mengatasi BEVFormer dan BEVDet4D dengan ketara, buka buku! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

See all articles