Stress-ng项目中发现Linux 6.10内核DRI驱动存在竞态条件问题
在最近对Stress-ng项目的测试过程中,发现了一个值得关注的内核级问题。当在Ubuntu Noble OEM 6.10内核环境下运行Stress-ng的dev压力测试时,会导致虚拟机崩溃。这个问题不仅出现在Stress-ng的0.18.00版本,在较早的0.17.08版本中同样可以复现。
问题现象
测试人员在使用Stress-ng对系统进行压力测试时,通过以下命令触发了问题:
sudo ./stress-ng -v -t 5 --dev 4 --dev-ops 3000 --ignite-cpu --syslog --verbose --verify --oomable
测试过程中,虚拟机突然终止,需要手动重启才能恢复。值得注意的是,这个问题仅出现在虚拟机环境中,在相同内核的物理机上测试则不会出现崩溃。
问题定位
经过深入分析,发现问题根源在于Linux内核的DRI(Direct Rendering Infrastructure)驱动。具体来说,是/dev/dri/card1设备在打开和关闭操作时存在竞态条件(Race Condition)。为了验证这一点,开发者创建了一个最小化的复现程序:
#include <fcntl.h>
#include <unistd.h>
int main(void)
{
pid_t pid = fork();
while (1) {
int fd;
fd = openat(AT_FDCWD, "/dev/dri/card1", O_WRONLY|O_NONBLOCK|O_SYNC);
close(fd);
}
}
这个简单的程序通过循环执行打开和关闭/dev/dri/card1设备的操作,同样能够触发系统崩溃,证实了这是一个内核级别的缺陷。
影响范围
该问题主要影响:
- 运行Linux 6.10内核的系统
- 特别是使用Ubuntu Noble OEM 6.10内核的虚拟机环境
- 涉及DRI驱动相关功能的应用程序
值得注意的是,在更新的6.11内核版本中,这个问题已经得到修复,表明内核开发者已经注意到并解决了这个竞态条件问题。
技术分析
竞态条件是多线程编程中常见的问题,当多个线程或进程同时访问共享资源而没有适当的同步机制时就会发生。在这个案例中,DRI驱动在处理设备文件的打开和关闭操作时,没有正确实现必要的同步保护,导致系统状态不一致,最终引发内核崩溃。
对于Stress-ng这样的压力测试工具来说,它正是通过高强度的系统调用和资源访问来暴露这类潜在问题,这也是为什么它能够发现这个内核缺陷的原因。
结论与建议
这个问题已经被确认为Linux内核的缺陷,并已在后续内核版本中修复。对于遇到类似问题的用户,建议:
- 升级到6.11或更高版本的内核
- 如果必须使用6.10内核,可以考虑避免直接操作/dev/dri/card1设备
- 在虚拟机环境中进行测试时,注意监控系统稳定性
Stress-ng作为一款强大的压力测试工具,再次证明了其在发现系统级问题方面的价值。这个案例也提醒我们,在进行系统级测试时,虚拟机环境可能暴露出与物理机不同的问题特征,值得特别关注。
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