OpenJ9虚拟机中JSR166TestCase测试崩溃问题分析与解决
问题背景
在OpenJ9虚拟机的测试过程中,发现了一个与并发测试相关的严重问题。当运行JSR166TestCase测试套件中的SynchronousQueue20Test::testUnfairDoesntLeak测试时,虚拟机发生了段错误(Segmentation fault)并崩溃。这个问题在aarch64架构的Linux系统上被观察到,特别是在JDK24版本的测试环境中。
错误现象
测试运行时,虚拟机抛出了未处理的段错误异常,错误信息显示vmState为0x0002000f。核心的错误断言来自MethodMetaData.c文件中的jitGetMapsFromPC函数,该函数断言stackMapTable->_tableSize必须大于0,但这个条件未能满足。
从堆栈跟踪可以看出,错误发生在垃圾回收过程中,具体是在扫描continuation栈帧时触发的。调用链从GC线程开始,经过扫描器、分发器,最终在JIT编译器的元数据处理部分失败。
技术分析
这个问题涉及到OpenJ9虚拟机的多个核心组件:
-
JIT编译器:负责将Java字节码编译为本地机器代码,并生成相关的元数据信息,包括栈映射表(stack map table)。
-
垃圾回收器:在并发标记和扫描过程中,需要遍历对象图并处理continuation对象的栈帧。
-
栈帧遍历:当GC需要扫描continuation对象的栈帧时,会使用栈映射表来正确识别栈上的引用。
问题的根本原因在于,当GC尝试扫描一个continuation对象的栈帧时,发现关联的JIT编译方法的栈映射表大小为0,这违反了虚拟机的内部不变式。栈映射表是JIT编译器生成的关键元数据,用于描述方法在不同程序计数器(PC)位置时的栈和寄存器状态,这对于精确垃圾回收和栈帧遍历至关重要。
解决方案
经过开发团队的调查,确认这个问题与另一个已报告的问题(编号21390)重复。在确认修复后,测试团队重新启用了相关的测试用例:
- 在本地环境中验证JSR166TestCase测试套件能够稳定通过
- 更新测试排除列表,移除之前为规避此问题而添加的排除项
- 确认修复后的版本不再出现该崩溃问题
技术意义
这个问题的解决保证了OpenJ9虚拟机在aarch64架构上处理并发continuation对象时的稳定性。特别是对于Java并发工具类(如SynchronousQueue)的正确性验证提供了保障。栈映射表的正确处理对于虚拟机的以下功能至关重要:
- 精确垃圾回收
- 栈帧遍历和continuation处理
- 调试和诊断功能
- 异常处理机制
通过解决这个问题,OpenJ9虚拟机在复杂并发场景下的可靠性得到了提升,特别是在处理虚拟线程(virtual threads)和continuation相关的用例时表现更加稳定。
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