CRIU项目中容器检查点功能故障排查指南
2025-06-25 23:38:55作者:郦嵘贵Just
问题背景
在使用CRIU(Checkpoint/Restore In Userspace)工具对容器进行检查点操作时,用户遇到了"could not load libcriu.so.2"的错误提示。该问题主要出现在Ubuntu 22.04系统环境下,涉及CRI-O容器运行时、Kubernetes 1.29以及CRIU 3.19等组件。
核心问题分析
错误信息表明系统无法加载libcriu.so.2动态库文件,这通常由以下原因导致:
- 运行时依赖缺失:CRUN容器运行时需要libcriu库支持
- 构建配置问题:CRUN在编译时未正确包含CRIU头文件
- 包管理问题:Ubuntu系统可能未正确安装criu-libs相关依赖
解决方案对比
方案一:使用RUNC替代CRUN(推荐)
- 安装RUNC运行时:
sudo apt install runc - 修改CRI-O配置:
编辑/etc/crio/crio.conf或/etc/crio/crio.conf.d/目录下的配置文件,确保包含:
[crio.runtime] default_runtime = "runc" - 重启CRI-O服务
方案二:修复CRUN依赖(复杂)
- 确保完整安装CRIU开发包:
sudo apt install criu libcriu-dev - 重新编译CRUN并确保包含CRIU支持
- 配置动态库路径(如需要):
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
技术细节说明
CGROUP版本兼容性
Ubuntu 22.04默认使用cgroupv2,目前存在以下限制:
- 检查点功能可以正常工作
- 恢复功能在cgroupv2下存在兼容性问题
- 如需完整功能,建议临时切换至cgroupv1
组件选择建议
-
RUNC优势:
- 直接调用CRIU二进制而非动态库
- Kubernetes生态中的主流选择
- 稳定性经过长期验证
-
CRUN限制:
- 需要动态链接libcriu
- 在Ubuntu等系统上可能存在打包问题
- 对检查点/恢复功能的支持较新
最佳实践建议
- 生产环境优先选择RUNC方案
- 测试环境可使用CRUN,但需确保:
- 完整安装CRIU开发包
- 正确配置动态库路径
- 验证构建时包含CRIU支持
- 关注CRIU项目更新,特别是cgroupv2支持进展
总结
容器检查点功能是CRIU项目的核心能力之一,在实际部署时需要注意运行时选择和环境配置。对于Ubuntu等使用cgroupv2的系统,目前推荐使用RUNC作为容器运行时以获得最佳兼容性。随着CRIU项目的持续发展,未来版本将进一步完善对现代容器环境的支持。
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-1.5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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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