Manticore Search分布式查询中重复ID导致崩溃问题解析
2025-05-23 11:39:51作者:魏侃纯Zoe
问题背景
在Manticore Search这个开源搜索引擎中,当数据表中存在重复ID的记录时,通过分布式表执行查询操作会导致服务崩溃。这个问题不仅影响实时表(RT表),也影响普通表(plain表),因为普通表允许用户自行控制ID重复问题。
问题重现
这个问题可以通过两种方式重现:
- 实时表重现方式:
-- 创建表并插入重复ID数据
CREATE TABLE t(f text);
REPLACE INTO t VALUES(2, 'a');
FLUSH RAMCHUNK t;
REPLACE INTO t VALUES(10000000000000000000, 'a'),(2, 'a');
-- 创建分布式表并查询
CREATE TABLE d TYPE='distributed' AGENT='localhost:9312:t';
SELECT * FROM d WHERE id = 2; -- 这里会导致崩溃
- 普通表重现方式: 通过配置文件创建包含重复ID的CSV数据源:
source src {
type = csvpipe
csvpipe_command = echo "1,abc" && echo "1,def"
csvpipe_field = F
}
table t {
type = plain
source = src
path = /tmp/plain
}
table d {
type = distributed
agent = 127.0.0.1:19312:t
}
技术分析
这个问题的核心在于分布式查询处理过程中对重复ID的处理机制存在缺陷。当分布式表代理查询到本地表时,如果本地表包含重复ID记录,在结果聚合阶段会出现内存访问越界,导致服务崩溃。
从技术栈回溯来看,崩溃发生在RemotesGetField函数中,这是分布式查询结果处理的关键环节。该函数未能正确处理来自不同分片的重复ID记录,导致内存访问异常。
影响范围
这个问题影响所有版本的Manticore Search,特别是在以下场景:
- 用户手动创建了包含重复ID的普通表
- 在7.0.0版本中创建的实时表可能存在重复ID问题(虽然7.0.1已修复创建重复ID的问题,但已存在的重复ID仍会导致崩溃)
解决方案
开发团队已经修复了这个问题,主要改进包括:
- 在分布式查询结果聚合阶段增加了对重复ID的健壮性检查
- 确保即使存在重复ID,查询也能正常返回结果而不会崩溃
需要注意的是,虽然服务不再崩溃,但分布式表和本地表对重复ID的查询结果展示仍存在细微差异(本地表会显示完整记录,而分布式表可能在某些字段上显示为空)。这是预期行为,因为分布式系统需要权衡一致性和可用性。
最佳实践建议
为避免此类问题,建议用户:
- 尽量避免在表中创建重复ID的记录
- 如果必须使用重复ID,确保所有相关字段值也完全相同
- 升级到包含此修复的最新版本
- 对于已存在重复ID的表,考虑重建表结构消除重复
这个问题再次提醒我们,在分布式系统中处理数据一致性需要特别谨慎,特别是在主键设计和查询处理方面。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1