CRIU项目中大内存PROT_NONE映射恢复问题的技术解析
2025-06-25 20:31:46作者:蔡丛锟
问题背景
在CRIU(Checkpoint/Restore in Userspace)项目中,用户报告了一个关于内存映射恢复的严重问题。当尝试恢复一个ASP.NET Core应用程序时,系统出现了内存不足的错误(ENOMEM),尽管实际可用内存(15GB)远大于应用程序所需内存(1GB)。经过分析,发现问题出在CRIU对PROT_NONE属性的超大内存映射(200GB以上)的恢复处理上。
技术原理
在Linux系统中,PROT_NONE是一种特殊的内存保护标志,表示该内存区域不可访问。这种映射通常用于预留地址空间而不实际分配物理内存。CRIU在恢复进程状态时需要重建这些内存映射。
问题代码位于CRIU的mem.c文件中,其中处理内存映射恢复的逻辑存在一个边界条件判断错误。原始代码将vaddr等于vma结束地址的情况视为交集,而实际上内存区间应该是半开区间([start, end)),这意味着vaddr等于end时不应被视为交集。
问题复现
通过一个简单的测试程序可以稳定复现该问题:
- 创建两个400GB的PROT_NONE映射区域
- 在每个大区域内创建10MB的可读写映射
- 在这些小区域内写入测试字符串
- 尝试使用CRIU进行checkpoint/restore操作
问题根源
CRIU在恢复过程中会尝试为所有内存映射设置PROT_WRITE标志,以便写入恢复数据。对于没有实际数据的大PROT_NONE映射,这会触发内核的虚拟内存检查机制,导致ENOMEM错误。
关键问题在于交集判断条件不准确:
if (pr->pe->vaddr > vma->e->end)
应该改为:
if (pr->pe->vaddr >= vma->e->end)
解决方案
修改交集判断条件后:
- 正确识别真正的内存映射交集
- 准确标记不需要PROT_WRITE的VMA区域
- 避免对大PROT_NONE映射进行不必要的写保护设置
- 成功恢复原始内存布局而不触发内存检查
影响范围
该问题影响:
- 使用大PROT_NONE映射的应用程序
- 特别是.NET等现代运行时环境
- 需要精确控制内存布局的场景
技术意义
这个修复不仅解决了具体问题,还体现了:
- 内存管理精确性的重要性
- 边界条件处理的关键作用
- 虚拟内存系统实现的细节理解
最佳实践
对于类似场景,建议:
- 仔细验证内存映射的边界条件
- 理解半开区间在内存管理中的应用
- 对超大映射进行特殊处理
- 在恢复流程中优化内存保护设置
该修复已合并到CRIU主分支,有效解决了大PROT_NONE映射恢复的问题。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 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 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 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137