sysinfo库中进程信息获取的线程处理问题分析
2025-07-01 01:42:13作者:房伟宁
在Linux系统监控工具开发中,准确获取进程信息是一个基础但关键的功能。sysinfo作为Rust生态中知名的系统信息获取库,其0.31.2版本在进程信息获取方面出现了一个值得注意的行为变化。
问题现象
当用户使用sysinfo库的processes()方法获取进程列表时,会发现返回的进程数量明显多于通过ps命令可见的进程。具体表现为:
- 对于gedit等图形界面程序,sysinfo返回了多个进程ID
- 其中部分进程ID在/proc目录下并不存在
- 早期版本(如0.29)则与ps命令结果一致
技术背景
Linux系统中,进程管理采用了一些特殊机制:
- 主进程与线程:现代应用程序常采用多线程架构,每个线程在Linux中表现为轻量级进程(LWP)
- 进程目录结构:/proc/[PID]包含进程信息,/proc/[PID]/task/包含线程信息
- 进程查看工具差异:不同工具对线程的显示策略不同
问题根源
经过分析,这个现象源于:
- sysinfo 0.31.2默认收集了所有线程信息
- 这些线程在ps默认输出中不可见(需使用-L参数)
- 部分临时线程可能已终止,导致/proc中无对应目录
解决方案
对于需要精确控制进程信息的开发者,可以采用以下方法:
use sysinfo::{ProcessExt, System, SystemExt};
let mut sys = System::new_all();
sys.refresh_all();
// 过滤掉线程信息
let main_processes: Vec<_> = sys.processes()
.values()
.filter(|p| p.thread_kind().is_none()) // 只保留主进程
.collect();
最佳实践建议
- 明确需求:确定是否需要包含线程信息
- 版本适配:注意不同版本的行为差异
- 结果验证:与系统原生工具(htop/ps)交叉验证
- 错误处理:处理可能已终止的进程信息
技术展望
这个问题反映了系统监控工具开发中的常见挑战:
- 平衡信息的完整性与实用性
- 保持与系统原生工具的一致性
- 处理瞬息万变的系统状态
sysinfo库未来可能会增加更细粒度的控制API,如is_main_process()等方法,帮助开发者更精确地获取所需信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869