NVIDIA/stdexec项目中split操作的线程安全问题分析与解决方案
2025-07-07 00:43:00作者:鲍丁臣Ursa
问题背景
在NVIDIA的stdexec项目中,开发团队发现了一个与split
操作相关的线程安全问题。这个问题在测试"split是线程安全的"用例时被发现,特别是在使用GCC-11的TSAN(ThreadSanitizer)构建时频繁出现。该问题表现为信号处理器从static_thread_pool
的事件循环中被调用,导致数据竞争和其他并发问题。
问题现象
根据测试日志和堆栈跟踪,我们可以观察到以下几种异常情况:
- 数据竞争(Data Race):主线程和线程T1同时对同一内存位置进行写操作,导致TSAN报错。
- 段错误(SEGV):在
__notify_waiters
函数中读取未知地址时发生段错误。 - 未初始化内存使用:MSAN(MemorySanitizer)检测到使用了未初始化的值。
- 栈使用后返回(stack-use-after-return):ASAN(AddressSanitizer)检测到线程在函数返回后仍访问其栈内存。
技术分析
根本原因
问题的核心在于__shared.hpp
中的__notify_waiters
函数实现。该函数负责通知所有等待的线程,但在并发环境下存在几个关键问题:
- 生命周期管理不当:当通知线程正在遍历等待者列表时,被通知的线程可能已经销毁了其状态对象。
- 缺乏适当的同步:在交换等待者列表和实际通知之间缺乏足够的同步机制。
- 迭代器失效:在遍历过程中,底层数据结构可能被其他线程修改。
具体问题表现
- 数据竞争:当一个线程正在销毁
__local_state_base
对象(设置__next_
为nullptr)时,另一个线程可能正在遍历等待者列表并尝试访问这些对象。 - 内存安全问题:由于对象可能在被访问前已被销毁,导致访问已释放内存或未初始化内存。
- 竞态条件:通知线程和被通知线程之间的执行顺序不确定,可能导致不可预测的行为。
解决方案
短期修复
针对当前问题,可以采取以下措施:
- 加强同步:在
__notify_waiters
函数中添加适当的锁机制,确保在遍历等待者列表时不会被并发修改。 - 生命周期延长:使用引用计数或其他机制确保被通知对象在通知完成前不会被销毁。
- 安全遍历:实现安全的迭代器模式,即使在遍历过程中数据结构被修改也能保证安全性。
长期改进
从架构层面考虑,可以:
- 重新设计通知机制:考虑使用更安全的通知模式,如事件队列或消息传递。
- 引入更严格的线程安全保证:明确各个组件的线程安全要求,并在设计时加以考虑。
- 增强测试覆盖:增加更多并发场景的测试用例,特别是边缘情况和竞态条件。
代码示例
以下是改进后的__notify_waiters
函数伪代码示例:
void __notify_waiters() {
// 获取锁保护等待者列表
std::unique_lock lock(__mutex_);
// 交换出当前等待者列表
__intrusive_slist<&__local_state_base::__next_> __waiters_copy;
__waiters_.swap(__waiters_copy);
// 释放锁,允许新的等待者加入
lock.unlock();
// 安全地通知所有等待者
for (__local_state_base* __item: __waiters_copy) {
if (__item && __item != __get_tombstone()) {
// 增加引用计数确保对象存活
auto guard = __item->get_lifetime_guard();
__item->__notify_(__item);
}
}
}
结论
NVIDIA/stdexec项目中的split
操作线程安全问题揭示了在并发编程中常见的陷阱。通过分析各种sanitizer报告,我们确定了问题的根本原因在于共享状态的生命周期管理和缺乏适当的同步机制。解决这类问题需要综合考虑性能、安全性和代码复杂度,通常需要在设计早期就充分考虑并发场景。
对于类似的项目,建议在开发过程中持续使用TSAN、ASAN和MSAN等工具进行检测,尽早发现并修复潜在的并发问题。同时,建立完善的并发测试用例库,模拟各种可能的执行顺序和竞态条件,可以有效提高代码的健壮性。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0297Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++066Hunyuan3D-Omni
腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
179
2.09 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
205
280

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
8
0

🎉 (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
959
569

Ascend Extension for PyTorch
Python
56
86

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
1.01 K
399

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++
540
67

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
78
72

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
124
634