PJSIP项目中堆内存使用后释放问题的分析与解决方案
2025-07-03 12:25:39作者:董宙帆
问题背景
在PJSIP 2.14版本中,存在一个潜在的堆内存使用后释放(heap-use-after-free)问题,该问题主要出现在SIP消息头的克隆操作过程中。这个问题在使用地址消毒器(Address Sanitizer)进行内存检查时被发现,可能导致多线程环境下的程序崩溃或未定义行为。
问题本质
问题的核心在于PJSIP对通用整数头(generic_int_hdr)和通用数组头(generic_array_hdr)的克隆实现存在缺陷。具体表现为:
- 在创建头时(
pjsip_generic_int_hdr_create和pjsip_generic_array_hdr_create),函数会从提供的pj_pool_t中分配空间来存储头名称 - 但在克隆头时(
pjsip_generic_int_hdr_clone和pjsip_generic_array_hdr_clone),函数只是简单地复制源头的名称指针,而没有分配新的内存空间并复制内容
这种实现方式在多线程环境下特别危险,因为原始头的内存池可能在克隆头仍在使用时就被释放了。
技术细节分析
内存管理机制
PJSIP使用pj_pool_t内存池来管理内存分配。这种池式内存管理有以下特点:
- 内存分配和释放以池为单位
- 重置池会释放池中所有内存
- 池通常与特定操作或消息的生命周期绑定
多线程场景下的问题
在典型的多线程SIP应用中:
- 接收线程(T3)处理原始消息,使用一个临时内存池
- 克隆操作将消息传递给工作线程(T6)
- 接收线程完成处理后重置内存池
- 工作线程尝试访问已被释放的头名称内存
具体错误表现
当工作线程尝试通过pjsip_hdr_find_by_names查找头时,会访问已被释放的内存区域,触发地址消毒器的heap-use-after-free错误。
解决方案
正确的实现应该确保克隆操作完全独立于原始对象。对于通用头的克隆,应该:
- 为头名称分配新的内存空间
- 复制原始头名称的内容
- 确保所有字符串数据都来自新的内存池
具体修改应包括:
pjsip_generic_int_hdr* pjsip_generic_int_hdr_clone(pj_pool_t *pool,
const pjsip_generic_int_hdr *rhs)
{
pjsip_generic_int_hdr *hdr = pj_pool_alloc(pool, sizeof(*hdr));
// 复制基本字段
hdr->type = rhs->type;
hdr->vptr = rhs->vptr;
hdr->value = rhs->value;
// 分配新内存并复制名称
hdr->name.ptr = pj_pool_alloc(pool, rhs->name.slen);
pj_memcpy(hdr->name.ptr, rhs->name.ptr, rhs->name.slen);
hdr->name.slen = rhs->name.slen;
// 同样处理短名称(如果存在)
if (rhs->sname.ptr) {
hdr->sname.ptr = pj_pool_alloc(pool, rhs->sname.slen);
pj_memcpy(hdr->sname.ptr, rhs->sname.ptr, rhs->sname.slen);
hdr->sname.slen = rhs->sname.slen;
} else {
hdr->sname.ptr = NULL;
hdr->sname.slen = 0;
}
return hdr;
}
最佳实践建议
- 内存所有权明确:确保每个对象完全拥有其数据的内存,或明确记录共享关系
- 深度复制原则:克隆操作应该创建完全独立的对象副本
- 线程安全考虑:多线程环境下,确保对象可以在不同线程间安全传递
- 防御性编程:添加必要的NULL指针检查,特别是在处理可选字段时
结论
这个问题的修复不仅解决了特定的内存错误,更重要的是强化了PJSIP在多线程环境下的稳定性。对于基于PJSIP开发的应用,建议:
- 升级到包含此修复的版本
- 在开发阶段启用地址消毒器等内存检查工具
- 对自定义头类型的克隆操作采用相同的深度复制原则
通过这样的改进,可以显著提高SIP应用在复杂多线程环境下的可靠性和稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355