Apache Arrow项目中的Parquet C++测试内存问题分析与解决
2025-05-17 20:25:51作者:齐冠琰
背景介绍
Apache Arrow是一个跨语言的内存分析平台,其C++实现部分包含了对Parquet文件格式的支持。在近期持续集成测试中,发现C++测试套件中的test-conda-cpp-valgrind测试在Parquet相关模块出现了失败情况。
问题现象
测试失败主要集中在两个测试用例上:
parquet-internals-test测试失败parquet-writer-test测试失败
通过Valgrind内存检测工具的分析报告,可以观察到以下关键错误信息:
- 未初始化值的使用:在测试执行过程中,检测到使用了未初始化的8字节大小的值
- 条件跳转依赖未初始化值:多个条件跳转指令依赖于未初始化的内存值
- 内存泄漏:虽然未检测到明确的内存泄漏,但有9,874字节的内存块在程序退出时仍处于可访问状态
技术分析
从堆栈跟踪可以看出,问题起源于Parquet地理空间(geospatial)模块中的MakeWKBPointTestCase测试用例。具体表现为:
- Google Test框架在尝试打印测试用例信息时,访问了未初始化的内存区域
- 这些未初始化值随后被用于字符串格式化操作(通过
snprintf) - 问题链涉及从测试用例参数化注册到最终输出的整个流程
值得注意的是,错误发生在测试初始化的早期阶段,这表明问题可能与测试用例的定义或初始化方式有关,而非测试逻辑本身。
解决方案
开发团队通过分析确定了问题根源,并提交了修复方案。主要解决思路包括:
- 确保测试用例中所有数据结构在打印前已正确初始化
- 检查地理空间模块中WKB(Well-Known Binary)点生成逻辑的内存初始化
- 完善测试用例的参数化设置,避免未定义行为
经验总结
这次问题的解决过程为我们提供了几个重要启示:
- Valgrind工具的重要性:内存检测工具能够发现常规测试难以捕捉的深层次问题
- 测试初始化的严谨性:即使是测试代码本身,也需要保证数据结构的正确初始化
- 地理空间数据的特殊性:处理空间数据时需要特别注意内存布局和初始化顺序
对于使用Apache Arrow C++ Parquet模块的开发者,建议:
- 在开发环境中配置内存检测工具作为常规测试的一部分
- 特别注意地理空间相关功能的边界条件测试
- 定期更新到最新版本以获取问题修复
后续影响
该修复已合并到主分支,确保了Parquet模块在内存安全方面的可靠性,特别是对于地理空间数据处理的稳定性。这一改进将提升Arrow在空间数据分析场景下的健壮性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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
最新内容推荐
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 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 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 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 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
214
234
暂无简介
Dart
661
151
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
251
320
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++
659
293
🎉 (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
1.18 K
646
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
🔥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
20
仓颉编程语言开发者文档。
58
817