子进程会继承父进程哪些数据
fork（）会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，linux中引入了“写时复制“技术，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。
在fork之后exec之前两个进程用的是相同的物理空间（内存区），子进程的代码段、数据段、堆栈都是指向父进程的物理空间，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。
1、如果不exec，内核会给子进程的数据段、堆栈段分配相应的物理空间（至此两者有各自的进程空间，互不影响），而代码段继续共享父进程的物理空间（两者的代码完全相同）。
2、如果exec，由于两者执行的代码不同，子进程的代码段也会分配单独的物理空间。
每个进程都有自己的虚拟地址空间，不同进程的相同的虚拟地址显然可以对应不同的物理地址。因此地址相同（虚拟地址）而值不同没什么奇怪。
例如父进程malloc的指针指向0x12345678, fork 后，子进程中的指针也是指向0x12345678，但是这两个地址都是虚拟内存地址 （virtual memory)，经过内存地址转换后所对应的 物理地址是不一样的。所以两个进城中的这两个地址相互之间没有任何关系。
linux为了提高 fork 的效率，采用了 copy-on-write 技术，fork后，这两个虚拟地址实际上指向相同的物理地址（内存页），只有任何一个进程试图修改这个虚拟地址里的内容前，两个虚拟地址才会指向不同的物理地址（新的物理地址的内容从原物理地址中复制得到）
c++容器底层的数据结构
Vector ：其底层数据结构是数组，新建的Vector会分配一片连续的内存空间.
map与multimap : 这两个关联容器的底层数据结构均为红黑树，map与multimapdoi是STL中的关联容器、提供一对一key-value的数据处理能力； map与multimap的区别在于，multimap允许关键字重复，而map不允许重复。
set与multiset set与multiset有序存储元素，这两种容器的底层实现与map一样都是红黑树，所以能实现O(lgn)的查找，插入，删除操作。
set与multiset的区别在于是否允许重复；
priority_queue 堆，二叉树里面唯一记得也写过的数据结构但人家不问- -，，一种完全二叉树的结构来维护一组数据，然后进行相关操作，一般的操作进行一次的时间复杂度在O(1)~O(logn)之间。
若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。
堆又分大小堆：就是保证根节点是所有数据中最大/小，并且尽力让大/小的节点在上方，优先队列即是这种结构.
list 底层数据结构为双向链表，特点是支持快速的增删。
queue 单向队列，为先入先出原则。
deque 双向队列，其对比queue可以实现在头尾两端高效的插入和删除操作。
select、poll、epoll的区别
epoll没用过，还真不知道他们有什么区别。只知道poll相比select没有文件描述符的限制。
select/poll采用轮询的方式扫描文件描述符，文件描述符数量越多，性能越差；单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制，通常是1024，(在linux内核头文件中，有这样的定义：#define __FD_SETSIZE 1024)，当然可以更改数量，
内核 / 用户空间内存拷贝问题，select需要复制大量的句柄数据结构，产生巨大的开销；
select返回的是含有整个句柄的数组，应用程序需要遍历整个数组才能发现哪些句柄发生了事件；
select的触发方式是水平触发，应用程序如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符进行IO操作，那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知进程。
相比select模型，poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制，但其他三个缺点依然存在。
拿select模型为例，假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。
epoll由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。
设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？
在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。
epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现？B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分：
1）调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源)
2）调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字
3）调用epoll_wait收集发生的事件的连接
如此一来，要实现上面说是的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。
参考资料 ：深度理解select、poll和epoll
Makefile如何输出调试信息
1、输出打印信息的方法是：
(warning xxxxx)，$(error xxxxx)
例如 $(info, “here add the debug info”).
2、输出打印变量值的方法是：$(warning $(XXX))
例如 $(info, $(ROOT_DIR) )