CRIU项目中临时目录清理问题的分析与解决
2025-06-25 09:15:41作者:薛曦旖Francesca
问题背景
在CRIU(Checkpoint/Restore In Userspace)项目中,当进程检查点操作失败时,系统会遗留大量空临时目录。这些目录以.criu.temp-aa-policy为前缀,后面带有随机字符串后缀。这些临时目录本应在操作完成后被清理,但在某些异常情况下未能被正确删除,导致文件系统出现"目录污染"现象。
问题现象
当CRIU执行多次失败的dump操作后,用户可以在工作目录下观察到大量类似如下的空目录:
.criu.temp-aa-policy.8uhTbO
.criu.temp-aa-policy.90Vqt9
.criu.temp-aa-policy.9an3IS
...
这些目录权限为700(仅所有者可读写执行),属主为root用户。正常情况下,这些临时目录应在CRIU操作完成后(无论成功或失败)被自动删除,但实际情况下它们被遗留在了文件系统中。
技术分析
临时目录的创建机制
CRIU在运行过程中会创建临时目录用于存储中间状态和临时数据。这些目录通常用于:
- 存储AppArmor策略文件
- 存放进程检查点的临时数据
- 作为操作过程中的工作区
目录命名采用了模板前缀+随机后缀的模式,这是Unix/Linux系统中临时文件/目录的常见做法,目的是避免命名冲突。
问题根源
通过分析代码和问题现象,可以确定问题出在错误处理路径上。当CRIU操作遇到错误而提前终止时,负责清理临时目录的代码分支未能被执行。这通常发生在:
- 信号中断导致程序非正常退出
- 资源限制(如内存不足)引发的操作失败
- 权限问题导致的提前终止
解决方案
项目维护者通过提交c750e62caca4791dafc00f0e7e112f5b696d56fa修复了这个问题。修复方案主要包含以下改进:
- 在错误处理路径中显式添加临时目录清理逻辑
- 使用atexit()注册清理函数,确保程序退出时执行清理
- 增加临时目录的生命周期管理,确保在任何退出路径都能被清理
- 改进信号处理,确保信号中断时也能执行清理操作
最佳实践建议
对于使用CRIU的开发者和系统管理员,建议:
- 定期检查CRIU工作目录,清理遗留的临时目录
- 确保使用最新版本的CRIU,该问题已在后续版本中修复
- 在自动化脚本中添加清理逻辑,作为额外的保障措施
- 监控CRIU操作日志,及时发现异常退出情况
总结
临时资源管理是系统工具开发中的重要课题。CRIU项目通过这次修复,不仅解决了临时目录遗留问题,也完善了其错误处理机制,提高了工具的可靠性。这类问题的解决体现了开源社区对软件质量的持续追求,也为其他系统工具的开发提供了有价值的参考。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
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
380
3.41 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
621
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