Asterisk中PJSIP会话模块文件描述符轮询问题分析
2025-07-01 03:10:52作者:龚格成
问题概述
在Asterisk开源PBX系统中,当使用PJSIP协议栈处理多媒体会话时,存在一个可能导致CPU使用率飙升到100%的核心缺陷。该问题主要发生在SDP(会话描述协议)重新协商过程中,当多媒体流被移除时,系统仍会继续轮询已经不存在的文件描述符。
技术背景
Asterisk通过res_pjsip_session模块处理SIP会话,其中SDP协商是关键环节。SDP定义了会话中的媒体流特性,包括音频、视频等。在会话建立和修改过程中,双方会进行SDP协商以确定最终的媒体流配置。
问题根源
当初始SDP协商建立多个媒体流后,若后续协商中移除了某个流,系统会出现以下异常情况:
- 在handle_negotiated_sdp函数中,系统会遍历pending_media_state中的read_callbacks
- 这些回调是从active_media_state复制而来
- 即使流已被移除,active_media_state仍保留着对应文件描述符的回调
- 导致系统持续轮询无效的文件描述符
问题表现
该缺陷会导致以下明显症状:
- ast_waitfor_nandfds:ast_poll()函数快速返回
- bridge_channel_wait()函数进入高速循环
- 单个线程CPU使用率达到100%
- 系统整体性能显著下降
解决方案
修复方案的核心思路是在处理SDP会话媒体时重置read_callbacks:
- 在handle_negotiated_sdp_session_media函数中
- 在SDP处理器添加回调之前
- 先清空现有的read_callbacks
这样可确保不会保留已被移除流的文件描述符回调,从而避免无效轮询。
影响范围
该问题影响多个Asterisk版本:
- 18.x系列
- 20.x系列
- 21.x系列
- master分支
主要出现在Linux操作系统环境中。
技术启示
这个问题揭示了多媒体会话处理中资源管理的复杂性,特别是在动态流变更场景下。开发者在实现类似功能时应注意:
- 状态同步的完整性
- 资源释放的及时性
- 回调管理的精确性
- 异常情况的健壮性处理
通过这个案例,我们可以更好地理解实时通信系统中状态管理和资源回收的重要性,特别是在处理动态变化的媒体会话时。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217