VMware Host Modules在Linux 6.9.x内核上的网络配置问题分析
2025-07-02 05:50:37作者:段琳惟
在Linux内核6.9.x版本中,VMware Host Modules项目遇到了一个与网络配置相关的问题。本文将深入分析该问题的技术背景、表现特征以及解决方案。
问题现象
当用户在Linux 6.9.x内核上使用VMware Host Modules时,虽然经过rcu_read_lock相关补丁后模块能够正常加载且虚拟机可以运行,但执行vmware-netcfg命令时会出现程序挂起的问题。通过strace工具追踪发现,程序在等待一个管道响应时发生了阻塞。
技术背景分析
这个问题出现在Linux内核从6.8升级到6.9版本的过程中,特别是在网络子系统方面有几个重要的RCU(Read-Copy-Update)和锁机制的变更:
- RCU锁机制改进:内核6.9对RCU读锁进行了优化,提高了并发性能
- 网络子系统重构:网络协议栈部分代码进行了重构,影响了某些底层接口
- 管道通信机制:内核可能调整了进程间通信的某些实现细节
问题定位
经过初步分析,问题可能出现在以下几个层面:
- RCU锁使用不当:虽然检查显示所有rcu_read_lock()都有对应的解锁操作,但在某些边缘情况下可能存在锁竞争
- 内核API变更:网络子系统的某些API行为可能发生了变化
- 用户空间与内核空间通信:vmware-netcfg与内核模块间的IPC机制可能受到影响
解决方案
幸运的是,这个问题在Linux内核6.9.7版本中得到了自然修复。建议用户采取以下措施:
- 升级内核到6.9.7或更高版本
- 如果无法立即升级内核,可以考虑暂时回退到6.8稳定版本
- 关注VMware Host Modules项目的官方更新,获取可能的补丁
技术启示
这个案例提醒我们:
- 内核升级可能带来意料之外的兼容性问题
- RCU锁机制的变化可能影响驱动程序的稳定性
- 用户空间工具与内核模块的交互需要特别关注IPC机制
- 及时跟踪内核和第三方驱动项目的更新非常重要
对于虚拟化环境用户,建议在升级内核前先在测试环境中验证所有关键功能,特别是网络配置这类基础功能。同时,保持对上游项目的关注可以及时获取问题修复信息。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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