stress-ng项目中cgroup压力测试导致僵尸进程问题的分析与解决
在Linux系统性能测试工具stress-ng的0.17.06版本中,用户报告了一个关于cgroup压力测试模块的严重问题。当使用stress-ng --cgroup命令进行测试时,系统会出现大量僵尸进程,这些进程会持续累积并最终耗尽系统的PID资源。
问题现象
执行stress-ng --cgroup 4命令后,系统会启动4个cgroup压力测试进程。然而,这些进程在完成任务后并未被正确回收,而是转变为僵尸状态(Z状态)。通过ps -aux命令可以观察到系统中stress-ng相关进程数量会持续增长,短时间内就能达到数万个,最终可能导致系统PID资源耗尽。
技术背景
在Linux系统中,僵尸进程是指那些已经完成执行但其退出状态尚未被父进程读取的进程。正常情况下,父进程应该通过wait()系统调用来回收子进程资源。当这一机制失效时,就会导致僵尸进程累积。
cgroup(控制组)是Linux内核提供的一种机制,用于限制、记录和隔离进程组的资源使用。stress-ng的cgroup压力测试模块正是通过创建和操作cgroup来模拟高负载场景。
问题根源
经过分析,这个问题主要出现在cgroupv2环境下。当stress-ng的cgroup压力测试完成后,其创建的子进程没有被正确回收。这表明在代码实现中缺少了对子进程退出状态的适当处理机制,特别是没有正确实现wait()或类似的进程回收逻辑。
解决方案
项目维护者ColinIanKing已经提交了修复补丁。该补丁主要改进了cgroup压力测试模块的进程管理机制,确保所有创建的子进程都能被正确回收。修复后的版本应该能够避免僵尸进程的累积问题。
最佳实践建议
对于需要使用stress-ng进行cgroup压力测试的用户,建议:
- 及时更新到包含此修复的最新版本
- 在测试环境中先行验证,确认没有僵尸进程问题
- 监控系统进程数量,设置适当的测试时长
- 对于长时间运行的测试,考虑使用进程监控工具
这个问题提醒我们,在进行系统级压力测试时,不仅要关注测试目标的性能指标,还需要注意测试工具本身对系统资源的潜在影响。良好的进程管理和资源回收机制是开发此类工具时必须重视的方面。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00