UEVR项目中的内存分配崩溃问题分析与解决方案
2025-06-20 01:22:39作者:侯霆垣
问题概述
在UEVR项目中,当使用DX11渲染的虚幻引擎游戏(如ARD、龙珠Z:卡卡罗特、Stray等)终止时,会出现一个严重的内存分配错误导致进程崩溃。错误信息显示为"FMallocBinned2 Attempt to realloc an unrecognized block",并伴随内存校验失败(canary值不匹配)。
技术背景
虚幻引擎使用自定义的内存分配器FMalloc来管理内存,其中FMallocBinned2是其一种实现方式,专门用于处理内存块的分配和释放。内存校验值(canary)是用于检测内存损坏的一种保护机制,当这个值不匹配时,表明内存可能被错误地修改或释放。
问题根源
经过分析,这个问题主要源于UEVR在创建SceneViewExtensions时使用了标准的C++ new操作符进行内存分配,而没有使用虚幻引擎提供的FMalloc接口。这导致了以下问题:
- 内存分配方式不一致:new操作符使用系统默认的内存分配器,而虚幻引擎使用FMalloc
- 生命周期管理冲突:当游戏终止时,虚幻引擎的内存管理系统尝试释放这些内存块,但由于分配方式不同,无法正确识别
- 内存校验失败:由于分配方式不匹配,导致内存保护机制检测到异常
解决方案
开发者提供了两种解决方案:
-
核心修复方案:通过解析FMalloc全局变量和FMalloc::Malloc方法,将所有SceneViewExtensions的内存分配替换为使用FMalloc接口。这种方法从根本上解决了内存分配方式不一致的问题。
-
可选配置方案:在fa3ff0提交中,开发者新增了一个配置选项,允许用户手动选择是否启用FMalloc分配方式。考虑到兼容性问题,这个选项默认是关闭的。
技术实现细节
要实现这个修复,需要完成以下技术步骤:
- 正确解析游戏进程中的FMalloc全局变量
- 定位FMalloc::Malloc方法的地址
- 修改所有SceneViewExtensions的内存分配代码,使用FMalloc::Malloc替代new操作符
- 添加配置选项,允许用户根据具体游戏选择分配方式
兼容性考虑
由于虚幻引擎游戏数量庞大且版本各异,FMalloc的实现和解析方式可能存在差异。因此开发者采取了谨慎的态度:
- 默认保持原有分配方式以确保最大兼容性
- 提供选项让遇到问题的用户可以手动启用修复
- 需要广泛的测试来验证解决方案在所有游戏上的稳定性
用户建议
对于遇到此类崩溃问题的用户,可以尝试以下步骤:
- 更新到最新版本的UEVR
- 在配置中启用FMalloc分配选项
- 观察游戏终止时是否还会出现崩溃
- 如果问题依旧存在,可以反馈具体游戏信息帮助开发者进一步优化
这个修复展示了UEVR项目对稳定性和兼容性的高度重视,同时也体现了开源项目通过社区反馈不断完善的良好生态。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
492