OP-TEE项目中QEMU环境下syscall ftrace功能失效问题分析
2025-07-09 04:37:34作者:蔡丛锟
问题背景
在OP-TEE项目开发过程中,开发人员发现当在QEMU v7平台上启用系统调用跟踪功能(CFG_SYSCALL_FTRACE)时,系统会出现严重问题。具体表现为当尝试加载trusted keys TA时,系统会完全挂起,并在控制台输出RCU(Read-Copy-Update)相关的错误信息。
问题现象
开发人员使用以下编译选项时触发了该问题:
CFG_FTRACE_SUPPORT=y
CFG_SYSCALL_FTRACE=y
CFG_FTRACE_BUF_SIZE=1000000
CFLAGS_ta_arm32=-pg
QEMU_VIRTFS_AUTOMOUNT=y
系统挂起时输出的关键错误信息包括:
rcu: INFO: rcu_sched detected stalls on CPUs/tasks:
rcu: 0-...0: (6 ticks this GP) idle=0174/1/0x40000000 softirq=97/101 fqs=995
rcu: (detected by 1, t=2103 jiffies, g=-1107, q=13 ncpus=2)
问题分析
-
RCU机制简介:RCU是Linux内核中使用的一种同步机制,它允许读操作在无锁情况下进行,同时确保数据的一致性。当RCU检测到CPU或任务停滞时,会输出类似上述的错误信息。
-
问题根源:通过实验发现,当从编译选项中移除
-pg标志(用于函数调用跟踪)时,问题消失。这表明问题与函数调用跟踪机制有关。 -
深入分析:
-pg标志会为函数添加额外的调用跟踪代码- 在OP-TEE的核心组件中,某些关键函数可能不适合被跟踪
- 当这些关键函数被跟踪时,可能导致系统调度或同步机制出现问题
- 特别是当加载TA(Trusted Application)时,系统进入关键路径,此时跟踪机制可能干扰正常操作
解决方案
开发团队通过以下方式解决了该问题:
-
选择性应用跟踪:不是全局启用
-pg标志,而是有选择地在特定模块(如Mbed TLS)中应用。 -
核心函数保护:识别出不应被跟踪的核心函数,确保这些函数不会被
-pg标志影响。 -
代码优化:对跟踪机制本身进行优化,确保它不会干扰系统的关键操作。
技术启示
-
调试工具的影响:即使是调试和性能分析工具本身,也可能对系统行为产生重大影响,特别是在安全关键系统中。
-
选择性跟踪的重要性:在复杂系统中,全量跟踪可能带来不可预见的问题,需要有策略地选择跟踪目标。
-
RCU机制的敏感性:RCU作为内核关键同步机制,其异常往往反映了更深层次的系统问题。
这个问题及其解决方案为OP-TEE开发者提供了宝贵的经验,特别是在处理系统级调试工具与核心功能交互时的注意事项。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
369
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
162
182
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
252
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
125
853
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
313
🎉 (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
1.09 K
617
暂无简介
Dart
613
138
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++
644
255