Bun运行Next.js应用时出现非法硬件指令错误的分析与解决
问题背景
Bun是一个新兴的JavaScript运行时环境,旨在替代Node.js提供更快的执行速度。在最新发布的Bun 1.2.9-canary版本中,用户报告了一个严重问题:当使用Bun运行Next.js应用时,会出现"illegal hardware instruction (core dumped)"错误,导致应用崩溃。
错误现象
用户在Linux系统上运行Next.js 15.2.4应用时,Bun运行时突然崩溃,并显示以下关键错误信息:
panic: Segmentation fault at address 0x26E0018
oh no: Bun has crashed. This indicates a bug in Bun, not your code.
error: script "start:development" was terminated by signal SIGILL (Illegal instruction)
[1] 3129936 illegal hardware instruction (core dumped) bun start:development --port 3001
从堆栈跟踪可以看出,问题发生在JavaScriptCore引擎的内存管理部分,具体是在标记块(MarkedBlock)处理JSFinalObject对象的子节点访问时触发了段错误。
技术分析
根本原因
根据错误堆栈,问题出在Bun底层使用的JavaScriptCore引擎的内存管理机制中。当Next.js应用启动时,JavaScriptCore尝试进行垃圾回收操作,在访问JSFinalObject对象的子节点时,访问了一个非法内存地址(0x26E0018),导致段错误。
这种错误通常表明:
- 内存访问越界
- 对象已被释放但仍在被访问
- 多线程同步问题导致的内存状态不一致
影响范围
该问题影响使用Bun 1.2.9-canary版本运行Next.js应用的用户,特别是在Linux系统上。即使是使用bun create next-app创建的全新Next.js项目也会出现此问题,说明这不是特定应用代码导致的,而是Bun运行时与Next.js框架交互时的兼容性问题。
解决方案
Bun开发团队已经确认这是一个bug,并承诺在即将发布的Bun 1.2.9正式版中修复该问题。对于遇到此问题的开发者,可以采取以下临时解决方案:
- 降级到Bun的稳定版本(如1.2.8)
- 暂时使用Node.js作为替代运行时运行Next.js应用
- 等待Bun 1.2.9正式版发布后升级
开发者建议
对于生产环境,建议:
- 谨慎使用canary版本的运行时
- 在新版本发布后,先在测试环境验证
- 关注Bun的发布说明,了解已知问题和修复情况
对于框架开发者,这个案例也提醒我们:
- JavaScript运行时与框架的深度集成需要全面测试
- 内存管理和垃圾回收是多线程环境中的复杂问题
- 硬件指令级别的错误往往需要底层引擎的专门修复
总结
Bun作为新兴的JavaScript运行时,在追求性能的同时也面临着稳定性挑战。这次Next.js运行崩溃事件展示了运行时与流行框架集成时可能遇到的问题。随着Bun团队的快速响应和修复,相信这类问题将逐渐减少,为开发者提供更稳定高效的JavaScript运行环境。
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