psutil项目中的进程创建时间与系统时钟更新问题分析
2025-05-22 18:28:14作者:牧宁李
在系统监控工具psutil中,处理进程间父子关系是一个核心功能。然而,当系统时钟发生变化时,基于进程创建时间的父子关系判断逻辑可能会出现错误。本文将深入分析这一问题的成因、影响范围以及解决方案。
问题背景
psutil库提供了children()和parent()方法来查询进程的父子关系。这些方法的实现依赖于进程的创建时间(create_time()),其核心假设是:
- 子进程的创建时间必须晚于父进程
- 父进程的创建时间必须早于子进程
这种假设在正常情况下是成立的,但当系统时钟被手动调整(如NTP同步或管理员手动修改)时,这种时间先后关系可能会被打破。
技术细节分析
在psutil的实现中,存在两个关键点容易受到系统时钟变化的影响:
-
children()方法:通过比较当前进程的创建时间与系统中所有进程的创建时间,筛选出创建时间较晚的进程作为子进程 -
parent()方法:通过比较当前进程的创建时间与父进程的创建时间,验证父进程确实早于子进程
这两种方法都隐含地依赖系统时钟的单调性,而现实情况中系统时钟可能会被调整,导致时间戳出现"回退"现象。
影响范围
这个问题不仅影响进程父子关系的判断,还会影响所有依赖进程创建时间的功能。具体包括:
- 进程生命周期管理
- 进程树构建
- 进程监控和追踪
- 任何基于进程创建时间先后关系的逻辑判断
解决方案
psutil团队已经针对这个问题提出了多层次的解决方案:
-
Linux平台的优化:在Linux系统上实现了基于单调时钟的进程创建时间获取方式,从根本上解决了时钟回退问题
-
其他平台的改进:对于尚未支持单调时钟的平台,采取了避免使用缓存创建时间的策略,每次获取最新的创建时间值。虽然不能完全消除竞态条件,但显著降低了因时钟调整导致错误判断的概率
-
逻辑健壮性增强:在父子关系判断中加入更多验证条件,不单纯依赖时间先后关系
技术启示
这个问题给开发者带来几个重要启示:
- 在系统级编程中,对时间假设要格外谨慎,特别是涉及跨进程时间比较时
- 单调时钟在系统监控工具中的重要性
- 缓存时间戳可能带来意想不到的副作用
- 系统时钟不可靠性需要在设计初期就考虑进去
psutil作为成熟的系统监控库,对这个问题的处理展示了如何在实际工程中平衡准确性、性能和跨平台兼容性。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217