Amazon EKS AMI 内核版本升级解决IO_URING进程挂起问题
在AWS EKS环境中,使用Amazon Linux 2023(AL2023)作为节点操作系统镜像时,部分用户遇到了一个与内核相关的严重问题。这个问题表现为设置了CPU限制的工作负载在执行特定操作时会无响应,特别是在使用npm或yarn等包管理工具时尤为明显。
问题现象
当使用特定版本的AL2023 AMI(如v20241115版本)时,设置了CPU限制的容器在执行IO密集型操作时会出现进程挂起现象。典型场景包括:
- 使用npm安装Node.js依赖包
- 使用yarn进行包管理操作
- 其他涉及大量IO操作的工作负载
根本原因分析
经过深入调查,发现该问题源于Linux内核中的一个已知缺陷,具体与io_uring子系统相关。io_uring是Linux内核提供的高性能异步IO接口,Node.js等现代应用会利用这一特性来提升IO性能。
在受影响的6.1.115-126.197.amzn2023内核版本中,当容器设置了CPU限制时,io_uring的实现存在缺陷,可能导致进程在特定条件下无法继续执行,表现为"冻结"状态。
临时解决方案
在等待官方修复期间,用户可以采取以下临时解决方案:
-
环境变量设置:对于Node.js应用,设置环境变量UV_USE_IO_URING=0,强制禁用io_uring功能:
UV_USE_IO_URING=0 npm install -
调整资源限制:临时移除CPU限制,虽然这不是理想方案,但可以避免问题发生。
-
回退AMI版本:使用已知稳定的旧版AMI(如v20241109版本)。
官方修复
AWS团队迅速响应了这一问题,并在最新的v20241213版本中包含了修复后的内核版本6.1.119-129.201.amzn2023。该版本已解决了io_uring相关的缺陷,用户升级到新版AMI后无需再采取任何临时措施。
最佳实践建议
-
定期更新AMI:保持节点AMI版本为最新,以获取安全修复和性能改进。
-
测试环境验证:在将新AMI版本部署到生产环境前,先在测试环境中充分验证工作负载的兼容性。
-
监控资源限制影响:设置CPU限制时,注意监控应用行为,确保不会因资源限制导致意外行为。
-
关注社区公告:及时关注AWS官方发布的安全公告和已知问题通知。
通过这次事件,我们可以看到AWS EKS团队对用户反馈的快速响应能力,以及开源社区协作解决问题的效率。对于运行关键业务负载的用户,建议建立完善的升级验证流程,确保系统稳定性的同时也能及时获取安全更新。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00