Valkey项目中TLS测试期间引擎崩溃问题分析
2025-05-10 13:54:48作者:宣海椒Queenly
问题背景
在Valkey项目进行TLS测试时,发现了一个在双通道复制模式下导致引擎崩溃的问题。该问题发生在从节点(replica)侧,当主从节点之间的网络连接出现问题时,会导致从节点在加载RDB数据时发生崩溃。
崩溃堆栈分析
从崩溃堆栈可以看出,问题发生在SSL读取操作期间。具体调用路径显示:
- 从libssl库的SSL_read函数开始
- 经过Valkey的rdbLoadRioWithLoadingCtx函数
- 最终在readSyncBulkPayload函数中触发崩溃
这表明问题与TLS加密通信和RDB数据加载过程密切相关。
根本原因分析
经过深入调查,发现问题源于Valkey双通道复制机制的特殊工作方式:
-
双通道连接机制:在双通道复制模式下,从节点会与主节点建立两个连接:
- repl_transfer_s:用于读取PSYNC数据
- repl_rdb_transfer_s:专门用于RDB数据传输
-
RDB加载过程:从节点在加载RDB数据时,会进入rdbLoadRioWithLoadingCtx函数中的紧密循环。
-
网络中断处理:
- 正常情况下,网络中断会在repl_rdb_transfer_s连接上通过rioRead操作被检测到
- 但在某些情况下,中断可能首先在repl_transfer_s连接上被检测到,特别是在rdbLoadProgressCallback回调函数释放CPU处理epoll事件时
-
资源清理问题:
- 当repl_transfer_s连接中断被检测到时,系统会调用cancelReplicationHandshake清理所有复制连接和状态
- 这会通过replicationAbortDualChannelSyncTransfer关闭并清理repl_rdb_transfer_s连接
- 然而,程序随后会返回到rdbLoadRioWithLoadingCtx循环,并尝试在未被置空或标记为已释放的rio连接上执行rioRead操作
解决方案
针对这个问题,提出了以下解决方案:
-
RIO连接状态标记:在rio结构中添加一个标志位,用于指示连接应该尽快中止。这样可以在下一次IO操作时安全地终止连接,避免在已关闭的连接上继续操作。
-
连接状态同步机制:确保在清理复制连接时,所有相关的IO操作都能及时感知到连接状态的变化,避免出现状态不一致的情况。
技术启示
这个问题揭示了分布式系统中连接管理和状态同步的重要性:
-
多连接协调:当系统使用多个连接协同工作时,需要特别注意它们之间的状态同步和错误处理。
-
资源清理顺序:在清理资源时,必须确保所有相关的操作都能感知到资源状态的变化,避免出现悬垂指针或无效操作。
-
异步事件处理:在紧密循环中处理异步事件时,需要特别注意可能出现的竞态条件和状态不一致问题。
总结
Valkey在双通道复制模式下遇到的这个TLS相关问题,展示了分布式存储系统中网络通信和数据处理流程的复杂性。通过分析这个问题,我们不仅找到了具体的解决方案,也加深了对复制机制和连接管理的理解。这类问题的解决有助于提高Valkey在高负载和复杂网络环境下的稳定性。
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
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212