runc项目在cgroup v1 rootless模式下共享PID命名空间的容器删除问题分析
问题背景
在容器技术中,runc作为低级别的容器运行时工具,负责实际创建和运行容器。近期在runc v1.2.0-rc.3版本中发现了一个特定场景下的功能退化问题:当在cgroup v1环境下以非root用户(rootless)运行容器,并且容器间共享PID命名空间时,使用nerdctl rm -f命令删除容器会出现挂起现象。
问题现象
具体表现为:
- 首先创建一个名为foo的基础容器
- 然后创建一个名为bar的容器,与foo共享PID命名空间
- 当尝试使用
nerdctl rm -f bar强制删除bar容器时,命令会挂起
值得注意的是,这个问题仅在特定环境下出现:
- Ubuntu 20.04系统(使用cgroup v1)
- 以非root用户(rootless)运行
- 使用runc v1.2.0-rc.3版本
而在其他环境中则表现正常,包括:
- 相同系统但使用cgroup v2
- 以root用户运行
- 使用runc v1.1.14版本
技术分析
根本原因
经过排查,这个问题是由于runc在v1.2.0-rc.3版本中对信号处理逻辑的修改引起的。具体来说,commit 9583b3d1c297021109081872c52302316ede15b1中"libct: move killing logic to container.Signal"的改动导致了此问题。
在cgroup v1 rootless模式下,当容器共享PID命名空间时,runc kill命令无法简单地杀死容器初始化进程(因为共享PID命名空间后,该进程不再是PID 1)。理论上,它应该杀死容器cgroup中的所有进程。然而,在rootless模式下,cgroup v1可能无法正确设置或访问,导致无法完成这一操作。
运行机制差异
有趣的是,虽然nerdctl rm -f bar会挂起,但分步执行nerdctl stop bar && nerdctl rm bar却能正常工作。这是因为两种操作虽然最终都会调用runc kill命令,但执行路径和时序有所不同:
- 直接
rm -f尝试立即强制终止容器,在cgroup v1 rootless环境下遇到进程终止问题 - 分步操作可能给了容器更优雅的终止机会,或者时序差异避免了竞争条件
解决方案
针对这个问题,社区提出了几种可能的解决方案:
-
代码修复:通过PR #4395修复了信号处理逻辑,使runc能够正确处理这种特殊情况
-
配置限制:从设计角度考虑,可以在runc run/start时就检测并阻止这种不支持的配置组合(cgroup v1 + rootless + 共享PID命名空间)
-
警告机制:在不完全禁止的情况下,至少应该向用户发出警告,提示这种配置可能存在问题
技术建议
对于用户和开发者,建议:
- 如果必须使用cgroup v1 rootless模式,避免容器间共享PID命名空间
- 考虑升级到cgroup v2环境,它提供了更好的rootless支持
- 在关键生产环境中,充分测试特定版本的runc与容器管理工具(如nerdctl)的兼容性
- 关注runc项目的更新,及时应用相关修复
总结
这个问题展示了容器技术中权限模型、cgroup版本和命名空间交互的复杂性。特别是在rootless场景下,由于权限限制,某些操作可能无法按预期工作。作为开发者,需要理解这些底层机制;作为用户,则需要选择适合自己环境的配置和工具版本。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00