Go の cmd.Process.Kill() が子プロセスの終了に失敗する理由
cmd.Process.Kill() の使用中は次のように見えるかもしれませんGo で子プロセスを強制終了する簡単な方法ですが、子プロセスでは機能しないという重大な制限があります。この問題は、「子プロセスの Process.Kill()」など、複数の質問で報告されています。
解決策
この問題を解決するには、より包括的なアプローチがあります。必須。 Go コミュニティが提案する解決策は、SysProcAttr.Setpgid 属性と syscall.Kill() 関数を利用することです。このアプローチには次の手順が含まれます。
- SysProcAttr.Setpgid を true に設定して、子プロセスの新しいプロセス グループを作成します。
- cmd.Start() を使用して子プロセスを開始します。
- 次を使用してプロセス グループ ID (pgid) を取得します。 syscall.Getpgid().
- syscall.Kill(-pgid, 15) を使用して、SIGTERM シグナル (シグナル 15) をプロセス グループに送信します。プロセス グループをターゲットにする場合、負号は重要です。
- 最後に、cmd.Wait() を呼び出して、子プロセスが終了するのを待ちます。
警告
このアプローチはクロスプラットフォーム互換性がない可能性があることに注意することが重要です。 macOS Yosemite および Linux システムでテストされていますが、BSD および Windows での動作は異なる場合があります。
以上がGo の cmd.Process.Kill() が子プロセスで機能しないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

Golangを選択する理由には、1)高い並行性パフォーマンス、2)静的タイプシステム、3)ガベージ収集メカニズム、4)豊富な標準ライブラリとエコシステムは、効率的で信頼できるソフトウェアを開発するための理想的な選択肢となります。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。

Golangは、コンピレーション時間と同時処理においてより良いパフォーマンスを発揮しますが、Cはランニング速度とメモリ管理においてより多くの利点があります。 1.Golangの編集速度は速く、迅速な発展に適しています。 2.Cは速く実行され、パフォーマンスクリティカルなアプリケーションに適しています。 3. Golangは、同時処理においてシンプルで効率的で、同時プログラミングに適しています。 4.Cマニュアルメモリ管理により、パフォーマンスが高くなりますが、開発の複雑さが向上します。

WebサービスとシステムプログラミングへのGolangのアプリケーションは、主にそのシンプルさ、効率性、並行性に反映されています。 1)Webサービスでは、Golangは、強力なHTTPライブラリと同時処理機能を介して、高性能WebアプリケーションとAPIの作成をサポートしています。 2)システムプログラミングでは、Golangはハードウェアに近い機能とC言語との互換性を使用して、オペレーティングシステムの開発と組み込みシステムに適しています。

GolangとCには、パフォーマンスの比較に独自の利点と欠点があります。1。ゴーランは、高い並行性と迅速な発展に適していますが、ごみ収集はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 2.Cは、パフォーマンスとハードウェア制御を高くしますが、開発の複雑さが高くなります。選択を行うときは、プロジェクトの要件とチームのスキルを包括的な方法で考慮する必要があります。

Golangは、高性能および同時プログラミングシナリオに適していますが、Pythonは迅速な開発とデータ処理に適しています。 1.Golangは、シンプルさと効率性を強調し、バックエンドサービスとマイクロサービスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習に適した簡潔な構文とリッチライブラリで知られています。


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