OpenJ9虚拟机中indexableDataDisplacement导致的崩溃问题分析
问题背景
在OpenJ9虚拟机运行过程中,开发团队发现了一个与GC相关的严重问题,表现为在运行特定测试用例时出现段错误(Segmentation fault)。该问题主要出现在AIX平台上的平衡GC策略下,涉及虚拟线程和continuation机制。
问题现象
当运行java/lang/Thread/virtual/stress/Skynet.java测试用例时,虚拟机出现多个线程同时崩溃的情况。错误日志显示崩溃发生在indexableDataDisplacement函数调用过程中,vmState为0x0002000f。崩溃时的调用栈显示问题发生在GC扫描阶段,特别是与continuation栈帧扫描相关的操作。
技术分析
根本原因
经过深入分析,发现问题主要源于以下几个方面:
-
GC阶段与栈扫描的时序问题:在WriteOnceCompactor(WOC)中,对象引用修复与对象复制是并行进行的,这与标准压缩器不同。当修复槽位引用时,被引用的对象可能尚未完成复制。
-
continuation栈处理问题:在修复continuation栈槽位时,需要解引用目标对象以获取dataAddr信息。如果目标对象尚未完成复制,就无法正确获取这些信息。
-
多线程并发问题:多个GC线程同时访问和修改相关数据结构时,存在潜在的竞态条件。
问题复现与验证
开发团队通过多种方式验证了该问题:
-
在Linux X86平台尝试复现,使用特定参数组合:
-Xmx512m -verbose:gc -Xgcpolicy:balanced -Xnocompressedrefs -
创建专门的grinder测试任务,观察问题出现的频率和模式。
-
分析不同测试用例(如SleepALot)中出现的类似崩溃,寻找共同点。
解决方案
针对该问题,开发团队实施了以下解决方案:
-
修改continuation栈修复时机:不再在遇到continuation对象时立即修复其栈,而是推迟到根修复阶段,与标准线程栈修复同步进行。
-
增强并发控制:确保在访问对象数据地址时,对象已处于可用状态。
-
全面测试验证:通过大量grinder测试验证修复效果,确保问题不再重现。
经验总结
-
GC与JIT交互:这类问题凸显了GC子系统与JIT编译器交互的复杂性,特别是在处理栈帧和continuation时。
-
平台差异性:虽然问题主要在AIX平台发现,但解决方案需要考虑跨平台兼容性。
-
测试覆盖:虚拟线程和continuation等新特性需要更全面的GC策略覆盖测试。
该问题的解决过程展示了OpenJ9团队对复杂系统问题的分析能力和解决效率,为后续类似问题的处理提供了宝贵经验。
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-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