OpenJ9 CRIU 单线程模式下的阻塞操作问题分析
2025-06-24 22:49:41作者:幸俭卉
问题背景
在 OpenJ9 项目中,当使用 CRIU(Checkpoint/Restore In Userspace)功能进行 JVM 检查点时,系统会进入单线程模式。在这种模式下,任何阻塞操作都是被严格禁止的,因为它们可能导致检查点过程失败或产生不可预期的行为。
问题现象
在 JDK24 版本的测试中,多个 CRIU 相关测试用例(如 cmdLineTester_criu_nonPortableRestore_Xtrace_tracepoint_3 和 cmdLineTester_criu_nonPortableRestore_0)出现了失败情况。错误日志显示:
Caused by: openj9.internal.criu.JVMCheckpointException: Blocking operation is not allowed in CRIU single thread mode.
at java.base/jdk.internal.ref.PhantomCleanable.<init>(PhantomCleanable.java:77)
at java.base/jdk.internal.ref.CleanerImpl$PhantomCleanableRef.<init>(CleanerImpl.java:164)
at java.base/java.lang.ref.Cleaner.register(Cleaner.java:225)
技术分析
根本原因
问题出现在 Java 的 Cleaner 机制中。当 JVM 尝试创建 PhantomCleanable 对象时,会调用 CleanerImpl.CleanableList.insert() 方法,这是一个同步方法(synchronized)。在 CRIU 单线程模式下,任何可能导致线程阻塞的操作(如获取锁)都是不允许的。
具体调用栈
- 安全检查点线程尝试执行检查点操作
- 在初始化过程中,需要创建 Lambda 表达式
- 创建 CallSite 时触发了 Cleaner 注册
- Cleaner.register() 方法尝试获取 CleanableList 的锁
- 由于另一个线程(如 Common-Cleaner)可能已经持有该锁,导致安全检查点线程阻塞
技术细节
在 OpenJ9 的实现中,CRIU 单线程模式会:
- 暂停所有非检查点线程
- 确保检查点线程不会执行任何可能阻塞的操作
- 通过 @NotCheckpointSafe 注解标记不安全的方法
然而,在这个案例中,虽然 PhantomCleanable 的构造函数已经被标记为 @NotCheckpointSafe,但问题仍然出现,这表明:
- 注解检查可能在错误的时间点执行
- 存在竞态条件,在检查完成后但线程暂停前有代码进入不安全区域
- 其他线程(如 Common-Cleaner)可能在检查点过程中持有关键锁
解决方案
针对这个问题,开发团队采取了以下措施:
- 确保所有可能阻塞的操作都被正确标记为 @NotCheckpointSafe
- 检查 Cleaner 机制中所有同步块的线程安全性
- 优化检查点安全检查的时机和范围
- 确保在单线程模式下不会尝试获取任何可能被其他线程持有的锁
经验总结
这个案例展示了在 JVM 实现中处理检查点/恢复功能时的典型挑战:
- 线程同步与单线程模式的冲突需要特别关注
- 系统级功能(如垃圾回收)与特殊模式(如 CRIU)的交互可能产生意想不到的问题
- 注解驱动的安全检查需要与运行时行为精确配合
- 多线程环境下的资源管理需要全面考虑各种执行路径
通过这个问题的分析和解决,OpenJ9 项目在 CRIU 功能的稳定性和可靠性方面又向前迈进了一步,为后续版本提供了宝贵的技术积累。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C040
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
434
3.3 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
274
暂无简介
Dart
694
164
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869