OpenJ9虚拟机中Jep454Tests测试案例的堆外数组访问问题分析
2025-06-24 01:47:22作者:宣利权Counsellor
问题背景
在OpenJ9虚拟机的最新测试中,发现了一个与JEP 454(外部函数和内存API)相关的严重问题。具体表现为在AIX平台上的Jep454Tests_testLinkerFfi_DownCall_HeapArray测试案例中,当启用平衡垃圾收集策略(-Xgcpolicy:balanced)时,会出现段错误(Segmentation fault)导致虚拟机崩溃。
问题现象
测试案例在执行过程中触发了未处理的段错误异常,错误类型为Segmentation error,虚拟机状态显示为vmState=0x00000000。从错误日志中可以看到,寄存器R0的值显示为0B0B0B0B0B0B0B0B,这可能表明程序尝试访问了一个无效的内存地址。
技术分析
这个问题与OpenJ9虚拟机处理堆外(off-heap)数组的方式有关。具体来说,当数组元素存储在堆外内存时,虚拟机需要正确地获取数组体的地址以便进行访问操作。当前的实现在这方面存在缺陷,无法正确处理位于堆外的数组体地址获取。
值得注意的是,这个问题在短期测试中启用了堆外内存默认配置时出现。目前堆外内存功能已被再次禁用,需要手动重新启用才能复现此问题。
根本原因
根据开发团队的讨论,这个问题很可能是在处理不连续数组(discontiguous array)时引入的。相关代码修改未能正确处理堆外数组的地址获取逻辑,导致在特定条件下访问无效内存地址。
解决方案
开发团队已经采取了以下措施:
- 暂时排除了这个测试案例,避免影响其他测试的执行
- 将此问题标记为下一个版本必须修复的关键问题(blocker)
- 相关修复工作正在进行中,重点在于改进堆外数组地址获取的正确性
影响范围
该问题主要影响:
- 使用平衡垃圾收集策略(-Xgcpolicy:balanced)的环境
- 涉及JEP 454外部函数和内存API的功能
- 特别是处理堆数组(HeapArray)的下行调用(DownCall)场景
总结
OpenJ9虚拟机在处理堆外数组时出现的这个问题,反映了在实现新特性时对内存管理细节的挑战。开发团队已经识别出问题根源并正在积极修复。对于需要使用相关功能的用户,建议暂时避免在平衡GC策略下使用堆外数组功能,等待官方修复发布。
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
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
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
377
3.32 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
620
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