GPAC项目中的HLS直播打包内存泄漏问题分析
2025-06-27 15:53:08作者:庞眉杨Will
问题背景
在GPAC多媒体处理框架中,当进行长时间运行的HLS(HTTP Live Streaming)直播打包时,可能会出现内存泄漏问题。具体表现为使用GPAC从TCP套接字接收TS(Transport Stream)流并打包为HLS CMAF格式时,随着运行时间的增长,内存使用量持续增加。
问题现象
通过Valgrind内存检测工具运行30分钟后,检测到约92KB的内存泄漏,涉及3713个内存块。泄漏点位于dasher_process_hls_ll函数中,该函数负责处理HLS低延迟模式下的数据打包。
技术细节分析
内存泄漏发生在GPAC的HLS打包模块中,具体是在处理低延迟HLS(LL-HLS)时动态内存分配未正确释放导致的。从调用栈可以看出:
- 主线程通过gf_fs_run启动过滤器会话
- 过滤器系统处理事件并通过gf_filter_pid_send_event_downstream传递
- dasher_process_event处理HLS打包事件
- dasher_process_hls_ll函数中通过gf_realloc分配的内存未被释放
影响范围
此问题主要影响:
- 使用GPAC进行长时间HLS直播打包的场景
- 采用低延迟HLS(LL-HLS)配置的情况
- 使用TCP套接字作为输入源的环境
解决方案
项目维护者已提交修复补丁,主要针对dasher_process_hls_ll函数中的内存管理逻辑进行改进。用户可以通过以下方式验证修复效果:
- 更新到最新版本的GPAC代码
- 使用相同的输入配置进行长时间测试
- 通过内存检测工具监控内存使用情况
最佳实践建议
对于生产环境中使用GPAC进行HLS直播打包,建议:
- 定期监控内存使用情况,特别是在长时间运行的场景下
- 使用最新稳定版本的GPAC,或确认已包含相关修复补丁
- 对于关键业务系统,考虑实现自动重启机制以应对潜在的内存问题
- 在开发测试阶段使用Valgrind等工具进行内存泄漏检测
总结
内存泄漏问题在多媒体处理系统中尤为关键,特别是在长时间运行的直播场景下。GPAC团队对此类问题的快速响应体现了开源项目的优势。用户在使用时应保持对内存问题的敏感性,及时更新到修复版本,确保系统稳定运行。
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。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
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
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (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
1.27 K
701
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
10
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++
849
441
🔥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