OpenVelinux内核中的Cgroup Freezer子系统深度解析
2025-06-19 07:55:14作者:齐添朝
一、Freezer子系统概述
在OpenVelinux内核的cgroup v1子系统中,Freezer是一个独特而强大的功能组件。它不同于传统的进程信号控制方式,提供了一种更可靠的任务冻结机制。该子系统最初设计用于高性能计算(HPC)集群的批处理作业管理,现已成为容器技术和系统检查点(Checkpointing)的核心支撑技术。
二、传统信号机制的局限性
2.1 SIGSTOP/SIGCONT的问题
传统Unix系统使用SIGSTOP和SIGCONT信号来暂停和恢复进程,但这种方式存在明显缺陷:
- 信号可观测性:进程可以通过wait()或ptrace()检测到这些信号
- 信号可捕获性:SIGCONT可以被进程捕获并自定义处理
- 破坏程序逻辑:如bash shell、gdb等工具会因信号处理导致意外行为
2.2 实际案例演示
当尝试暂停嵌套bash shell时:
$ echo $$ # 父shell: 16644
$ bash # 进入子shell
$ echo $$ # 子shell: 16690
# 从另一个终端发送信号
$ kill -SIGSTOP 16690
$ kill -SIGCONT 16690
结果会导致整个shell会话意外退出,这正是因为bash内部处理了这些信号。
三、Freezer的核心设计
3.1 内核级冻结机制
Freezer子系统通过内核的冻结机制实现,完全对用户空间进程透明:
- 冻结时:将进程置于不可中断睡眠状态(D状态)
- 解冻时:恢复进程的正常执行流
3.2 层次化冻结特性
Freezer采用层次化设计,具有以下关键特性:
- 自状态(self-state):当前cgroup的显式设置状态
- 父状态(parent-state):继承自父cgroup的状态
- 有效状态:由自状态和父状态共同决定
状态转换规则:
自状态 | 父状态 | 有效状态
----------------------------
THAWED | THAWED | THAWED
FROZEN | 任意 | FREEZING/FROZEN
任意 | FROZEN | FREEZING/FROZEN
四、关键控制接口
Freezer子系统通过cgroup文件系统暴露以下控制文件:
4.1 freezer.state (读写)
- 读取:返回cgroup的当前有效状态
THAWED:完全解冻状态FREEZING:正在冻结中FROZEN:已完成冻结
- 写入:设置cgroup的自状态
FROZEN:触发冻结过程THAWED:尝试解冻
4.2 freezer.self_freezing (只读)
0:自状态为THAWED1:自状态为FROZEN
4.3 freezer.parent_freezing (只读)
0:所有祖先cgroup均为THAWED1:至少有一个祖先cgroup为FROZEN
五、典型应用场景
5.1 批处理作业管理
# 创建freezer cgroup
mkdir /sys/fs/cgroup/freezer
mount -t cgroup -ofreezer freezer /sys/fs/cgroup/freezer
mkdir /sys/fs/cgroup/freezer/batch_job
# 添加任务到cgroup
echo $PID > /sys/fs/cgroup/freezer/batch_job/tasks
# 冻结整个作业组
echo FROZEN > /sys/fs/cgroup/freezer/batch_job/freezer.state
# 检查状态
cat /sys/fs/cgroup/freezer/batch_job/freezer.state
# 解冻作业组
echo THAWED > /sys/fs/cgroup/freezer/batch_job/freezer.state
5.2 系统检查点(Checkpointing)
- 冻结目标cgroup
- 收集/proc信息或调用内核接口获取检查点数据
- 可选择:
- 在本机恢复执行
- 将检查点数据迁移到其他节点恢复
六、技术实现细节
-
状态转换机制:
- 当写入FROZEN时,内核会递归标记所有子cgroup为FREEZING
- 内核冻结器会逐步将每个进程置于D状态
- 当所有进程冻结完成后,状态自动变为FROZEN
-
新任务处理:
- 向FROZEN cgroup添加新任务会将其状态降级为FREEZING
- 新任务会被立即冻结,完成后状态恢复FROZEN
-
根cgroup特殊处理:
- 根cgroup不可冻结
- 不包含任何freezer控制文件
七、最佳实践建议
- 监控冻结过程:由于FREEZING到FROZEN是异步过程,需要轮询状态
- 避免频繁冻结/解冻:这可能导致进程调度延迟
- 结合内存控制:冻结的进程仍占用内存,建议与memory cgroup配合使用
- 注意信号处理:冻结期间发送的信号会在解冻后立即生效
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
649
270
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
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143