CRIU项目中临时目录清理问题的分析与解决
2025-06-25 01:44:26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
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30