Fast DDS共享内存文件异常消失问题分析与解决
2025-07-01 17:56:09作者:邵娇湘
问题背景
在使用Fast DDS进行进程间通信时,开发者遇到了一个关于共享内存(SHM)传输的异常问题。具体表现为:在ARM64架构的Ubuntu 22.04系统上运行约30个节点时,初始阶段节点间通信正常,但运行一段时间后消费者节点无法接收数据,检查发现/dev/shm目录下的共享内存文件意外消失。
问题现象
- 节点间初始通信正常
- 运行一段时间后消费者无法接收数据
- /dev/shm下的共享内存文件消失
- 该问题在x86架构上未出现,仅在ARM64架构设备上复现
- 影响Fast DDS 2.6.8和2.6.9版本
技术分析
共享内存是Fast DDS实现高效进程间通信的重要机制,它通过在/dev/shm目录下创建内存映射文件来实现数据共享。当这些文件异常消失时,会导致通信链路中断。
经过深入排查,发现问题根源在于系统服务systemd-logind的行为。具体机制如下:
- /usr/lib/systemd/systemd-logind服务负责管理系统登录会话
- 当所有用户注销登录时,该服务会自动清理该用户创建的所有临时文件
- 这种清理行为包括/dev/shm目录下的共享内存文件
- 在ARM架构设备上,这种清理行为表现得更为激进
解决方案
针对这一问题,可以采取以下几种解决方案:
-
保持用户会话活跃:确保至少有一个用户会话保持登录状态,防止systemd-logind触发清理机制
-
修改systemd-logind配置:通过编辑/etc/systemd/logind.conf文件,调整清理行为:
RemoveIPC=no修改后需要重启服务:
systemctl restart systemd-logind -
使用其他传输机制:对于关键通信链路,可以考虑使用TCP或UDP传输作为备份方案
-
监控和重建机制:在应用层实现对共享内存文件的监控,发现文件丢失时自动重建通信链路
最佳实践建议
- 在生产环境中部署Fast DDS时,应对系统服务的行为进行全面评估
- 对于依赖共享内存的关键应用,建议实施冗余通信机制
- 在不同架构平台部署前,应进行充分的兼容性测试
- 定期检查系统日志,监控共享内存使用情况
总结
Fast DDS的共享内存传输机制虽然高效,但在实际部署中可能受到系统服务的干扰。理解系统底层机制对于解决这类隐蔽问题至关重要。通过合理配置系统参数和应用层防护措施,可以有效避免共享内存文件异常消失导致的通信中断问题。
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
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 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
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869