AdGuard浏览器扩展CPU占用异常问题分析与解决方案
2025-06-24 04:55:25作者:管翌锬
问题现象
近期在Yandex浏览器上运行的AdGuard浏览器扩展(MV3版本)出现了一个严重的性能问题。用户报告称,扩展的后台进程(background.js)每隔30秒就会自动重启一次,导致CPU使用率持续高达50%,严重影响系统性能。这一问题在浏览器最小化时仍然存在,且在不同配置的计算机上都能复现。
技术分析
从用户提供的任务管理器截图可以看出,AdGuard扩展进程频繁启动和终止,每次运行时间极短但CPU占用峰值很高。这种现象表明扩展可能遇到了以下技术问题:
-
内存管理问题:MV3版本扩展相比之前的MV2版本内存占用显著增加(从80-100MB增长到400MB以上),这可能是由于规则处理机制的变化导致的。
-
冷启动性能问题:每次后台进程重启时,扩展需要重新加载和编译大量过滤规则(约15万条),这个过程消耗大量计算资源。
-
浏览器优化冲突:当浏览器最小化时,系统可能尝试回收扩展占用的内存资源,导致进程被终止,随后扩展又立即重启,形成恶性循环。
解决方案
AdGuard开发团队在收到问题报告后迅速响应,在版本5.0.170中发布了修复方案。该版本主要解决了以下问题:
-
内存泄漏修复:优化了扩展的内存管理机制,防止内存使用量无限制增长。
-
CPU占用优化:改进了进程管理策略,减少了不必要的进程重启和规则重新加载。
-
性能稳定性提升:增强了扩展在浏览器后台运行时的稳定性,避免与浏览器优化机制产生冲突。
用户反馈
更新至5.0.170版本后,用户确认问题已得到解决:
- 后台进程不再频繁重启
- CPU占用率恢复正常水平
- 扩展运行稳定性显著提高
虽然内存占用仍有小幅增加(约5%),但整体性能表现已大幅改善。开发团队表示会继续优化内存使用效率。
技术启示
这一案例为浏览器扩展开发提供了重要经验:
- MV3扩展需要特别注意内存管理,避免资源浪费
- 大量规则处理应考虑缓存机制,减少冷启动开销
- 需要充分测试扩展在各种浏览器状态下的表现
- 性能监控和用户反馈机制对快速定位问题至关重要
AdGuard团队对此问题的快速响应和解决展现了专业的技术能力,为用户提供了更好的广告过滤体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
259
322
🔥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
64
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
877
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867