Google Sanitizers项目中ASAN在调试结束后挂起问题的分析与解决
2025-05-19 05:25:33作者:蔡丛锟
问题背景
在Google Sanitizers项目中,AddressSanitizer(ASAN)是一种强大的内存错误检测工具,广泛应用于C/C++程序的调试和测试。近期有开发者报告了一个典型问题:当使用GCC编译器版本从9.3升级到12.3后,ASAN工具在调试目标程序(debuggee)执行完成后出现了自身死锁的情况,具体表现为ASAN在写入日志时发生了内部阻塞。
问题现象
从开发者提供的截图信息可以看出,ASAN工具在程序执行结束时陷入了死锁状态。这种死锁发生在ASAN尝试输出其检测结果和日志的过程中,导致调试会话无法正常终止。这种情况特别容易发生在:
- 使用较新版本的GCC编译器(12.3)
- 程序执行完成后的清理阶段
- ASAN尝试写入报告文件时
技术分析
ASAN工具在程序结束时需要执行一系列清理操作,包括:
- 内存泄漏检测
- 错误报告生成
- 日志文件写入
- 资源释放
在GCC 12.3版本中,这个问题可能是由于以下原因之一导致的:
- 线程同步问题:ASAN的日志写入机制可能存在线程竞争
- 锁管理不当:在清理阶段某些锁可能被错误地持有
- 编译器行为变化:GCC 12.3可能引入了某些优化或改变了线程模型
解决方案
开发者发现,将编译器升级到GCC 14.2版本后,这个问题得到了解决。这表明:
- 这个问题可能是特定GCC版本的bug
- 新版本编译器可能修复了相关的线程同步或锁管理问题
对于无法立即升级编译器的用户,可以考虑以下临时解决方案:
- 设置ASAN_OPTIONS=log_to_syslog=1将日志输出到系统日志而非文件
- 使用较简单的日志输出格式
- 回退到GCC 9.3版本(如果兼容性允许)
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议开发者:
- 保持编译器和ASAN工具的版本同步更新
- 在重要项目中先进行小规模测试再全面升级
- 关注ASAN和GCC的发布说明,了解已知问题和修复
- 对于关键任务系统,考虑使用经过充分验证的稳定版本组合
总结
这个案例展示了工具链组件之间复杂的依赖关系。ASAN作为强大的内存检测工具,其稳定性和可靠性很大程度上依赖于底层编译器的正确实现。当遇到类似问题时,开发者应当:
- 准确记录问题现象和环境信息
- 尝试不同版本组合以定位问题根源
- 及时向相关社区反馈问题
- 关注上游修复进展
通过这个问题的解决过程,我们再次认识到保持开发工具链更新的重要性,同时也看到开源社区通过版本迭代不断改进工具质量的努力。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147