整个监控就是围绕这些状态标志和行为展开的。A任务定期修改自己的dead标志，dead是一个布尔变量，理论上只要A没有死，那么dead肯定是周期变化的（和心跳概念差不多），M需要做的就是监控dead的变化。为了避免一些偶然因素导致的误判，我们在M中设置了一些计数器和边界值（maydeadtimes和maydeadtimeout），当M发现A的可能死亡次数超过一定限制后，判断A已死亡，不在继续等待了，作为实时处理，首先注销A的实例，然后重新启动A（和我们计算机死机的复位很像），然后进入新一轮监控。
如果是因为系统偶然因素导致A死亡，那么在随后的新的任务启动过程中一般可以顺利完成。但是万一由于环境参数改变或软件升级存在版本缺陷，A可能始终会产生异常，那么M是否需要耐心地监控下去呢？一个形象的例子是：如果你连续3次开机都失败，你是否会怀疑机器有问题？当然，你会，那么M也应该会。
为了对A任务重复多次死亡有一个统计，M中又引入了另外对计数器和边界值（deadtimes和deadtimeout），和你开计算机的过程一样，如果连续n次都发现A有问题，可以基本肯定不是由于偶然因素引起的，需要对A的代码或系统的环境进行检查。M会发出告警，通知必须要对A进行审查了，然后清空A，自己自动退出。如果在核心调度程序中设置一个标志接受M们的告警，就可以有足够理由终止其他任务的执行。可以看见，在A任务发生异常期间，M承担了核心调度程序的维护功能。特别是当任务数量比较多的情况，核心调度程序只能采用排队方式处理任务异常，而且由于处理异常的复杂程度不同，无法保证对多任务异常的实时处理。
还要考虑正常情况下A和M的关系。核心调度程序通过M启动A任务后，M处于持续监控状态，当A正常结束任务后，A需要通知M结束监控，这样，当A进入休眠状态后，M也不会占用内存空间，提高了系统资源的利用率。
通过以上描述，可以看到，上述监控思想具有清晰的概念和可操作性，占用资源少，为保证系统连续稳定运行创造了条件。
具体代码实现附后。
运行结果如下：
| 异常情况 |
正常情况 |
i=-3: status=true
M read A status = true
i=-2: status=false
M read A status = false
i=-1: status=true
M read A status = true
A become Exception!
M read A status = true
M read A status = true
M read A status = true
A is deaded!
M is restarting A!
____________________________
i=-3: status=false
M read A status = false
i=-2: status=true
M read A status = true
i=-1: status=false
M read A status = false
A become Exception!
M read A status = false
M read A status = false
M read A status = false
A is deaded!
M is restarting A!
____________________________
i=-3: status=true
M read A status = true
i=-2: status=false
M read A status = false
i=-1: status=true
M read A status = true
A become Exception!
M read A status = true
M read A status = true
M read A status = true
Alert! A is unstable, M will stop it
（结束）
|
i=1: status=true
M read A status = true
i=2: status=false
M read A status = false
i=3: status=true
M read A status = true
i=4: status=false
M read A status = false
i=5: status=true
M read A status = true
A is Ending M
M read A status = true
（结束）
| |
通过给制定任务线程增加监控线程，可以很好地解决实时多任务环境下的安全监控问题，同时避免了核心调度线程事务过分复杂的问题。实践证明，该方法复杂度小，占用资源少，运行可靠，适合复杂条件下的多任务环境。
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【责编:Peng】
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