MSQuic项目在高核数Linux系统下的文件描述符限制问题分析
2025-06-14 16:02:41作者:温玫谨Lighthearted
问题背景
在Linux系统上使用MSQuic项目时,开发者可能会遇到一个典型的系统资源限制问题。当在高核数服务器(如255个逻辑核心)上运行MSQuic的示例程序时,程序会在调用RegistrationOpen函数时失败,并返回错误代码0xc(十进制12)。通过调试发现,问题出现在创建epoll实例时,系统无法分配足够的文件描述符。
问题现象
具体表现为:
- 程序在创建第254个工作线程时失败
- 错误日志显示CxPlatEventQInitialize函数执行失败
- 错误信息指向epoll_create1系统调用未能成功执行
- 临时解决方案是将工作线程数限制为16个,但这会影响程序性能
根本原因
经过分析,这个问题源于Linux系统对单个进程可打开文件描述符数量的限制。MSQuic为每个工作线程创建一个epoll实例,在高核数系统上,这会导致需要创建大量文件描述符。当超过系统或用户级别的文件描述符限制时,epoll_create1调用会失败并返回EMFILE或ENFILE错误。
解决方案
解决此问题的方法很简单:提高进程可用的文件描述符数量限制。可以通过以下命令实现:
ulimit -n 2048
这个命令将当前shell会话的文件描述符限制提高到2048个,足以支持MSQuic在高核数系统上的正常运行。对于生产环境,建议将此设置永久化,可以通过修改/etc/security/limits.conf文件来实现。
技术细节
- epoll机制:Linux特有的高效I/O事件通知机制,MSQuic使用它来监控网络事件
- 文件描述符限制:Linux系统出于安全考虑,默认限制每个进程可打开的文件描述符数量
- 工作线程模型:MSQuic为每个CPU核心创建独立的工作线程,以实现最佳性能
最佳实践建议
- 在生产环境部署前,应评估系统的文件描述符需求
- 对于高并发应用,建议预先设置足够的文件描述符限制
- 可以使用
cat /proc/sys/fs/file-max查看系统级别的总限制 - 考虑在应用程序启动脚本中自动设置适当的ulimit值
这个问题很好地展示了在高性能网络编程中,理解系统资源限制的重要性。开发者不仅需要关注业务逻辑,还需要考虑底层系统配置对应用程序的影响。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
311
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
638
242
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
148
175
暂无简介
Dart
604
135
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
226
81
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
363
2.99 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
236
310