Selenoid项目中x11vnc高CPU占用问题的分析与解决
问题现象
在使用Selenoid和Selenoid-UI时,用户发现在Rocky Linux 9服务器上创建浏览器会话时,VNC连接需要3-5分钟才能显示界面。在此期间,容器内的x11vnc进程CPU使用率达到100%,直到连接建立后才恢复正常。
技术背景
Selenoid是一个轻量级的Selenium协议实现,使用Docker容器来运行浏览器实例。x11vnc是一个VNC服务器,用于远程访问X Window系统的显示内容。在Selenoid中,x11vnc负责提供浏览器会话的实时可视化界面。
问题根源分析
经过技术调查,发现这个问题主要出现在RedHat系Linux发行版(如Rocky Linux、RHEL等)上,与系统内核和containerd服务的配置有关。具体原因如下:
-
文件描述符限制问题:RedHat系发行版中containerd服务的默认配置存在问题,特别是
LimitNOFILE=infinity这一设置会导致x11vnc进程出现异常行为。 -
系统安全设置差异:RedHat系发行版的内核安全设置与其他发行版(如Ubuntu)存在差异,影响了x11vnc的正常工作。
解决方案
针对这一问题,有以下几种解决方案:
方案一:修改containerd服务配置
-
编辑containerd服务配置文件:
/usr/lib/systemd/system/containerd.service -
找到并删除或注释掉以下行:
LimitNOFILE=infinity -
重新加载并重启服务:
systemctl daemon-reload systemctl restart containerd
方案二:检查并修改docker服务配置
虽然docker服务通常配置正确,但建议也检查以下文件:
/usr/lib/systemd/system/docker.service
确保其中没有LimitNOFILE=infinity这样的设置。
方案三:切换Linux发行版
如果上述方法无效,可以考虑切换到其他Linux发行版(如Ubuntu),这些发行版的内核和容器运行时配置通常不会出现此类问题。
技术原理深入
x11vnc进程在建立VNC连接时需要处理大量的X11协议通信和屏幕更新事件。当文件描述符限制设置不当时,会导致进程在资源分配上出现问题,表现为CPU占用率高和连接延迟。
RedHat系发行版默认的安全策略较为严格,加上containerd服务的特殊配置,共同导致了这一现象。通过调整服务配置,可以恢复正常的资源管理机制,使x11vnc能够高效工作。
最佳实践建议
-
在RedHat系服务器上部署Selenoid时,应优先检查并调整containerd服务配置。
-
对于生产环境,建议在部署前进行充分的测试,确保VNC连接性能满足需求。
-
监控容器资源使用情况,及时发现并解决类似性能问题。
-
考虑使用更新的容器运行时(如containerd新版本),其中可能已经修复了相关问题。
通过以上分析和解决方案,用户应该能够有效解决Selenoid中x11vnc高CPU占用和连接延迟的问题,获得更好的使用体验。
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