查找進程ps -ef | grep -v grep | grep "XXXXX"殺進程kill -9 `ps -ef | grep -v grep | grep XXXXX | awk '{print $2}'`重起service XXXX restart
可以使用top查看，命令行輸入top會顯示目前正在運行的進程，并根據(jù)內(nèi)存占用情況依次從大到小進行排列。
也可以在終端中使用bashtop或btop＋＋更方便的查看目前正在運行的進程，若是圖形化界面可使用任務管理器查看進程。
進程控制塊是操作系統(tǒng)中最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，每個進程控制塊包含了操作系統(tǒng)在調(diào)度、資源分配、中斷處理、性能監(jiān)控和分析所需的關于進程的所有信息。
進程控制塊信息可以分為三類：進程標識信息、處理器狀態(tài)信息、進程控制信息。
查進程，ps -ef |grep xxx.
殺進程，kill -9 xxx.
1.kill命令格式
kill -Signal pid
pid是進程號，可以用 ps 命令查出，signal是發(fā)送給進程的信號，
2.kill -9和kill的區(qū)別
默認參數(shù)下，kill 發(fā)送SIGTERM(15)信號給進程，告訴進程，你需要被關閉，請自行停止運行并退出。
kill -9 發(fā)送SIGKILL信號給進程，告訴進程，你被終結(jié)了，請立刻退出。
TERM(或數(shù)字9)表示“無條件終止”；
因此 kill - 9 表示強制殺死該進程；與SIGTERM相比，這個信號不能被捕獲或忽略，同時接收這個信號的進程在收到這個信號時不能執(zhí)行任何清理。
3.linux kill 信號列表
使用 kill -l 可以查看所有信號
1、查看“用戶名”，凡是用戶名為“SYSTEM”的，不可結(jié)束。
2、查看“描述”，凡是顯示“windows 服務主進程”的，不可結(jié)束。
3、用戶名為“Administrator”（或用戶自己的命名）的進程，基本上都可以結(jié)束。同時查看一下描述內(nèi)容，認定是自己打開的程序，就可以確認“結(jié)束進程”。
進程(程序)：
是靜態(tài)概念，
一個class文件、一個exe文件線程：
是一個程序里面不同的執(zhí)行路徑相關給概念解釋：
程序執(zhí)行過程
：把程序的代碼放到內(nèi)存的代碼區(qū)里面，這時候一個進程已經(jīng)產(chǎn)生，但是還沒有開始執(zhí)行。平時說的進程的執(zhí)行是指進程里面主線程開始執(zhí)行了(main方法開始執(zhí)行了)。舉例說明：
程序中的路徑或者線程也就是main方法(共一條)：
路徑圖解釋：
Main方法執(zhí)行到m3();語句的時候開始調(diào)用m3的方法，此時main方法不會繼續(xù)往下執(zhí)行，而是等到m3方法執(zhí)行結(jié)束以后才繼續(xù)執(zhí)行。在m3方法中執(zhí)行到m1( );語句的時候會調(diào)用m1的方法，此時m2( );語句不會繼續(xù)往下執(zhí)行，而是等到m1方法的返回，才繼續(xù)執(zhí)行m2的方法。m2方法的返回以后m3繼續(xù)執(zhí)行，等到m3返回以后main方法繼續(xù)執(zhí)行，這是完整的一條路徑也就是一個線程。
在 Python 中，可以使用 multiprocessing.Process.terminate() 方法來關閉某個進程。該方法會發(fā)送一個 SIGTERM 信號給指定的進程，使其終止運行。要關閉進程，需要先獲取該進程的 Process 對象，在調(diào)用 terminate() 方法即可。需要注意的是，這種方式是一種粗暴的方式，不會給目標進程任何機會去清理資源和保存狀態(tài)。因此，在實際應用中，需要謹慎使用，并且建議先嘗試發(fā)送 SIGINT 信號，等待一段時間后再嘗試發(fā)送 SIGTERM 信號。
1、查看進程“打開”的文件(方法1)：
1）pidofprograme-name(獲得想了解的進程(programe-name)的PID)或ps-aux|grepprograme-name(獲得想了解的進程(programe-name)的PID)找出進程的PID2）cd/proc/$PID/fd（會看見文件描述符）
3）ls-l得到文件描述符指向的實際文件,即當前進程打開的文件2、查看進程“打開”的文件(方法2)：
1）獲得想了解的進程的PID方法同上2）lsof-cprograme-name或lsof-p$PID
現(xiàn)如今，GPU在計算機領域扮演著至關重要的角色。GPU的設計使其適用于處理大規(guī)模并行計算任務，使其成為許多應用程序中不可或缺的組件。在GPU的應用過程中，一個常見的問題是選擇使用單進程還是多進程來實現(xiàn)最佳的性能。
在選擇GPU單進程還是多進程時，需要權(quán)衡各自的優(yōu)劣勢。GPU單進程的優(yōu)點在于其簡單直接，易于實現(xiàn)和調(diào)試，適用于一些較為簡單的計算任務。相比之下，GPU多進程能夠更好地利用GPU的并行計算能力，提高整體性能。
然而，GPU多進程的實現(xiàn)相對來說更為復雜，需要更多的技術支持和調(diào)試工作。另外，多進程之間可能存在資源競爭的問題，需要謹慎設計和管理。因此，在實際應用中，需要根據(jù)具體情況和需求來選擇合適的方案。
根據(jù)實際的應用場景和需求來選擇GPU單進程還是多進程是非常重要的決策。在一些簡單的計算任務中，比如圖像處理、視頻解碼等，GPU單進程可能已經(jīng)足夠滿足性能需求，且易于實現(xiàn)和維護。
然而，在一些需要高性能計算或大規(guī)模并行計算的應用中，比如深度學習、科學計算等，選擇GPU多進程可以更好地發(fā)揮GPU的計算能力，提高整體的計算效率。
以深度學習為例，訓練一個復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡模型通常需要大量的計算資源和計算能力。在這種情況下，使用GPU多進程可以將計算任務分配到不同的處理單元上并行處理，從而大大加快訓練過程。
在選擇GPU單進程還是多進程后，進行性能優(yōu)化和調(diào)試是至關重要的步驟。對于GPU單進程，可以通過優(yōu)化算法、減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)确绞絹硖岣咝阅堋?/p>
而對于GPU多進程，除了優(yōu)化算法和數(shù)據(jù)傳輸外，還需要注意多進程之間的通信和同步機制，以避免資源競爭和數(shù)據(jù)不一致的問題。使用合適的同步策略和通信方式可以提高多進程的效率。
此外，對于GPU多進程的調(diào)試工作也需謹慎處理?？梢酝ㄟ^使用調(diào)試工具和性能分析工具來定位問題，并進行逐步調(diào)試和優(yōu)化，以提高整體的性能和穩(wěn)定性。
在選擇GPU單進程還是多進程時，需要綜合考慮應用場景、性能需求和技術限制等因素。在實際應用中，根據(jù)具體情況來選擇合適的方案，并進行性能優(yōu)化和調(diào)試工作，以提高GPU的計算效率和性能。
