HAProxy监听器恢复时的死锁问题分析与修复
2025-06-07 02:57:22作者:翟江哲Frasier
问题背景
在HAProxy负载均衡器中,当管理员通过命令行将前端监听器的maxconn参数从0重新设置为更大的值时,系统会出现死锁情况。这个bug影响了从2.4到最新master分支的所有版本。
问题现象
管理员执行以下操作序列时会触发问题:
- 将前端监听器的最大连接数设置为0(暂停监听器)
- 向该前端发送请求
- 将最大连接数恢复为正常值(如10)
此时HAProxy工作线程会陷入死锁状态,最终导致进程崩溃。
技术分析
问题的根本原因在于锁获取的顺序冲突。具体来说:
- 在
cli_parse_set_maxconn_frontend函数中,当修改maxconn值时,会调用dequeue_proxy_listeners函数 - 这个调用发生时已经持有了代理锁(proxy lock)
dequeue_proxy_listeners内部会调用resume_listener函数- 在001328873c352e5e4b1df0dcc8facaf2fc1408aa这个提交中,
resume_listener函数被修改为需要获取代理锁 - 这就形成了锁重入问题:已经持有锁的线程再次尝试获取同一把锁,导致死锁
解决方案
修复方案的核心思路是正确传递锁状态信息:
- 修改
dequeue_proxy_listeners函数签名,增加参数来指示调用者是否已经持有代理锁 - 将这个锁状态信息一直传递到
resume_listener函数 - 在
resume_listener中根据锁状态决定是否需要获取锁
这种设计保持了线程安全性,同时避免了不必要的锁重入。修复后的代码路径能够正确处理以下情况:
- 从CLI命令调用路径(已持有锁)
- 从其他代码路径调用(未持有锁)
影响范围
该问题影响广泛,涉及多个重要版本:
- 2.4.x系列
- 2.6.x系列(包括Debian打包的2.6.12版本)
- 2.7.x系列
- 2.8.x系列
- 2.9.x系列
- master分支
技术启示
这个问题给我们几个重要的技术启示:
- 锁状态传递:在多层函数调用中,锁状态信息需要显式传递,不能依赖隐式假设
- API设计原则:修改底层函数行为时,需要考虑所有调用路径的上下文
- 死锁预防:在持有锁的情况下调用其他函数时,必须仔细分析这些函数是否也会尝试获取相同的锁
总结
HAProxy的这个死锁问题展示了在复杂系统中锁管理的挑战。通过正确传递锁状态信息,修复方案既解决了死锁问题,又保持了系统的线程安全性。这个案例也提醒开发者,在修改核心框架代码时需要全面考虑各种调用场景的影响。
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
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868