OpenJ9 CRIU 单线程模式下阻塞操作问题分析与解决
2025-06-24 13:14:53作者:傅爽业Veleda
问题背景
在 OpenJ9 虚拟机项目中,CRIU(Checkpoint/Restore In Userspace)功能允许将运行中的 Java 应用程序状态保存到磁盘(检查点),然后在需要时恢复执行。然而,在 JDK24 版本的测试过程中,发现了一个与 CRIU 单线程模式相关的严重问题。
问题现象
测试人员在运行 CRIU 相关测试用例时,观察到了以下关键错误信息:
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$PhantomCleanableRef.<init>(CleanerImpl.java:164)
at java.base/java.lang.ref.Cleaner.register(Cleaner.java:225)
该问题导致多个测试用例失败,包括:
- cmdLineTester_criu_nonPortableRestore_Xtrace_tracepoint_3
- cmdLineTester_criu_nonPortableRestore_0
- cmdLineTester_criu_jitPostRestore_1
技术分析
CRIU 单线程模式限制
在 CRIU 执行检查点操作时,JVM 会进入单线程模式。在这种模式下,任何可能导致线程阻塞的操作都是不允许的,因为这会影响检查点过程的可靠性和一致性。
问题根源
通过分析堆栈跟踪和代码,发现问题出现在以下调用链中:
- 安全检查提供程序初始化时尝试创建 lambda 表达式
- 在 lambda 表达式实例化过程中,需要创建 CallSite 对象
- CallSite 的创建涉及 Cleaner 注册
- Cleaner 注册过程中会获取同步锁
关键问题点在于:
CleanerImpl.CleanableList.insert()是一个同步方法- 在单线程模式下,获取同步锁可能导致阻塞
- 虽然
PhantomCleanable构造函数已经标记为@NotCheckpointSafe,但问题仍然发生
深层原因
进一步分析发现,问题实际上是由两个线程交互引起的:
- 检查点主线程:尝试执行检查点操作
- Common-Cleaner 线程:持有
CleanerImpl$CleanableList锁
当检查点主线程需要获取相同的锁时,由于单线程模式的限制,无法等待锁释放,从而导致异常。
解决方案
针对这个问题,开发团队采取了以下措施:
- 将
@NotCheckpointSafe注解正确地应用到非检查点线程可能获取锁的代码路径上 - 确保在检查点过程中不会与后台清理线程产生锁竞争
- 修改相关同步机制,避免在单线程模式下产生阻塞
技术影响
这个问题的修复对于 CRIU 功能的稳定性至关重要:
- 确保了检查点操作可以在各种配置下可靠执行
- 避免了因后台线程活动导致的检查点失败
- 提高了 CRIU 功能与 Java 标准库的兼容性
总结
OpenJ9 虚拟机中的 CRIU 功能是一个强大的特性,但在实现上需要特别注意线程和同步机制的处理。这次问题的解决展示了在多线程环境下实现可靠检查点机制的复杂性,以及注解在控制检查点安全性中的重要作用。通过这次修复,OpenJ9 的 CRIU 功能在 JDK24 中的稳定性和可靠性得到了显著提升。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218