ZoneMinder内存泄漏问题分析与修复
2025-06-07 16:51:06作者:袁立春Spencer
问题背景
ZoneMinder作为一款开源的视频监控系统,在1.37.50版本中出现了zmc进程内存泄漏的问题。该问题表现为监控进程会缓慢消耗系统内存,最终可能导致系统资源耗尽。问题最初在Ubuntu Jammy系统上被发现,影响使用FFMPEG源类型的监控摄像头。
问题现象
受影响的环境具有以下特征:
- 监控配置为使用子码流(640x360或720x576分辨率)
- 帧率为15FPS
- 最大图像缓冲区设置为1000-3000帧
- 关键帧间隔为29
- 分析功能关闭(Analysis=None)
- 解码功能关闭(Decoding=None)
- 录制模式为"Always"并使用摄像头直通
系统日志中会反复出现警告信息:"You have set the max video packets in the queue to 3000. The queue is full. Either Analysis is not keeping up or your camera's keyframe interval 29 is larger than this setting."
问题分析
通过深入分析,发现问题根源在于分析线程与视频包队列的交互机制。即使分析功能被关闭(设置为None),分析线程仍然会尝试从视频包队列中获取数据包。当解码功能也关闭时(Decoding=None),分析线程会持续等待一定数量的帧被解码,但实际上这些帧永远不会被解码,导致线程陷入等待状态。
这种等待状态导致视频包队列不断积累而无法被及时消费,最终造成内存泄漏。系统日志中的警告信息准确地反映了这一状况 - 视频包队列已满,但分析线程无法及时处理。
技术细节
在ZoneMinder的架构中:
- 视频捕获线程持续从摄像头获取视频数据包并放入队列
- 分析线程负责从队列中取出数据包进行处理
- 当解码功能关闭时,分析线程会等待"ready_count"(默认为75)数量的帧被解码
- 由于解码功能关闭,这个条件永远不会满足,导致分析线程持续休眠
- 视频包队列因此不断增长,消耗大量内存
解决方案
ZoneMinder开发团队迅速响应并修复了这一问题。修复的核心思路是:
- 当解码功能关闭时,不再要求分析线程等待解码帧
- 确保分析线程能够正确处理不进行解码的情况
- 优化视频包队列的管理机制
验证结果
修复后经过数小时测试:
- 系统内存使用稳定在5GB左右
- 不再出现内存持续增长的现象
- 视频包队列保持正常水平
- 系统警告信息不再出现
最佳实践建议
对于ZoneMinder用户,建议:
- 及时更新到包含此修复的最新版本
- 监控系统日志中的队列警告信息
- 根据实际需求合理设置最大图像缓冲区大小
- 对于仅需录制不需要分析的摄像头,可以放心使用"Analysis=None"和"Decoding=None"配置
此问题的修复体现了ZoneMinder团队对系统稳定性的持续关注,也展示了开源社区快速响应和解决问题的能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.25 K
暂无简介
Dart
619
140
🔥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
62
19
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
479
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++
647
261
🎉 (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
1.09 K
619
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
790
76