TCMalloc在虚拟机热添加vCPU场景下的稳定性问题分析
2025-06-12 21:35:41作者:庞队千Virginia
问题背景
在云计算环境中,动态调整虚拟机资源配置是常见的运维操作。近期有用户报告在使用TCMalloc内存分配器时,当虚拟机热添加vCPU后,运行中的Envoyproxy服务(v1.25.9版本)出现了崩溃现象。这个问题在使用gperftools替代TCMalloc后消失,表明问题确实与TCMalloc的内存管理机制相关。
问题复现与分析
通过简化测试程序(生产者-消费者模型)可以稳定复现该问题:
- 生产者线程分配堆内存
- 多个消费者线程写入并释放内存
- 在运行过程中热添加vCPU后出现崩溃
崩溃时的调用栈显示问题主要出现在TCMalloc的以下组件中:
- 中央空闲列表(CentralFreeList)的对象映射
- CPU缓存(CpuCache)的释放操作
- 内存分配/释放路径
技术根因
问题的根本原因与TCMalloc的CPU缓存管理机制有关:
-
历史版本问题:在2022年10月的e33c7bc版本之前,TCMalloc使用absl::base_internal::NumCPUs()获取CPU数量,这种方法无法正确处理CPU离线状态,导致分配的CPU缓存数组大小与实际CPU ID不匹配。
-
改进版本:2023年7月的5823a86版本改为读取/sys/devices/system/cpu/possible文件获取CPU信息,显著提高了稳定性,但仍有约10%的概率出现崩溃。
-
最新版本:在更近期的f9f84f7版本中,该问题已完全修复,表明TCMalloc团队持续改进了对动态CPU变化的处理能力。
技术演进
TCMalloc对CPU热插拔的支持经历了三个阶段:
- 初始阶段:依赖运行时CPU计数,无法处理CPU状态变化
- 过渡阶段:通过系统文件获取CPU信息,基本解决问题但仍有边缘情况
- 成熟阶段:完全支持动态CPU配置变化
最佳实践建议
对于需要在动态CPU环境中使用TCMalloc的用户:
- 确保使用最新版本的TCMalloc
- 对于无法升级的环境,考虑暂时使用gperftools替代
- 在热添加vCPU前,评估服务对内存分配器的依赖
- 进行充分的压力测试验证稳定性
总结
TCMalloc作为高性能内存分配器,在支持动态CPU环境方面经历了持续的改进。这个问题展示了内存分配器在虚拟化环境中的特殊挑战,也体现了开源项目通过社区反馈不断完善的过程。对于云原生应用开发者而言,保持内存分配器版本更新是确保服务稳定性的重要措施。
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。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
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
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++
695
369
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥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
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882