SPDK vhost_blk热插拔场景下的崩溃问题分析
2025-06-25 18:45:18作者:房伟宁
问题背景
在SPDK存储性能开发套件的vhost模块测试中,发现了一个与块设备热插拔相关的严重问题。该问题主要出现在执行blk_hotremove测试用例时,当vhost服务处理虚拟机重启操作时会发生崩溃,导致整个系统状态异常。
问题现象
测试场景中,首先创建了多个NVMe和malloc块设备,并通过split操作进行了分区。然后启动了两个虚拟机,每个虚拟机挂载了两个vhost_blk设备。测试过程中,当热移除NVMe控制器并重新添加后,在虚拟机重启阶段vhost服务会出现以下两种异常情况:
- 常规构建下的段错误:vhost进程直接崩溃,产生段错误核心转储
- ASAN构建下的堆使用后释放错误:检测到对已释放内存区域的访问
技术分析
崩溃原因
通过分析核心转储和ASAN报告,发现问题出在vhost_blk模块的队列处理逻辑中。具体表现为:
- 当热移除操作完成后,相关的会话结构体(session)被释放
- 但在虚拟机重启过程中,vhost仍尝试访问这些已被释放的结构体
- 这导致了对无效内存的访问,最终引发段错误
根本原因
深入分析发现,问题的根源在于vhost_blk模块对会话生命周期的管理存在缺陷。在热插拔场景下:
- 设备移除时,会话被标记为需要销毁
- 但相关的轮询组(poll group)和队列(vq)资源没有完全清理干净
- 当虚拟机尝试重新连接时,vhost仍会尝试使用这些残留的资源
对虚拟机的影响
当vhost服务崩溃后,虚拟机的状态会变得异常:
- 虚拟块设备仍然可见但无法进行任何I/O操作
- 系统服务(如udev、lvm等)会陷入内核无法继续执行
- 即使尝试通过sysrq触发重启也会被阻塞
- QEMU无法清理已断开连接的字符设备
解决方案
经过排查,发现问题与近期的一个提交(1c05f3fb0a)相关。该提交修改了vhost_blk模块的资源管理逻辑,但在热插拔场景下引入了不稳定性。解决方案是回滚这个变更,恢复之前的稳定实现。
经验总结
这个案例揭示了几个重要的技术要点:
- 资源生命周期管理:在异步事件处理系统中,必须严格管理资源的创建和销毁顺序
- 热插拔场景的特殊性:热插拔操作会触发复杂的设备状态转换,需要特别谨慎处理
- 故障隔离:vhost服务的崩溃不应导致虚拟机完全不可用,需要改进错误恢复机制
后续工作
虽然回滚解决了vhost崩溃问题,但仍需进一步研究虚拟机状态异常的根本原因。这涉及到:
- QEMU与vhost-user协议的交互
- 内核virtio驱动对后端服务丢失的处理
- 系统服务对设备突然消失的容错能力
这些问题需要跨组件协作解决,以确保整个系统的健壮性。
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
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
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