bdwgc项目在Solaris系统上的信号传递问题分析
2025-06-25 20:21:34作者:史锋燃Gardner
问题背景
在bdwgc项目中,当在Solaris系统上使用DEFAULT_VDB或64位模式时,会出现信号传递失败的问题。具体表现为测试程序gctest在执行过程中会报告"Signals delivery fails constantly"错误,有时甚至会导致程序挂起。
问题表现
该问题在两种配置下出现:
- 使用DEFAULT_VDB编译时
- 在64位模式下编译时
测试程序会输出类似以下错误信息:
Running on SOLARIS/SPARC target
Supported VDBs: manual default
Switched to incremental mode
Signals delivery fails constantly at GC 4808
根本原因分析
通过深入分析线程堆栈和程序行为,发现这是一个并发问题,具体表现为:
- 线程挂起功能(GC_ENABLE_SUSPEND_THREAD)存在缺陷
- 在线程清理过程中信号丢失
- 导致线程无法正确挂起和恢复
- 最终形成死锁状态
从堆栈跟踪可以看出,一个线程(Thread 61)在退出时尝试获取GC_lock,而另一个线程(Thread 60)则试图挂起自己,同时还有线程在等待被挂起的线程确认状态。
临时解决方案
目前可以通过以下方式临时解决该问题:
- 在配置时使用
--disable-gcj-support选项 - 或者直接修改配置,取消定义GC_ENABLE_SUSPEND_THREAD宏
这两种方法都能有效避免信号传递失败的问题,因为它们禁用了有缺陷的线程挂起功能。
长期解决方案
项目维护者已经确认需要修复GC_retry_signals在GC_suspend_thread中的实现。这将从根本上解决信号丢失导致的线程挂起问题。不过由于问题复杂性较高,这被标记为低优先级任务。
技术细节
在Solaris系统上,特别是SPARC架构下,信号处理和线程同步机制有其特殊性。当使用DEFAULT_VDB或64位模式时,内存访问模式和信号传递机制的变化会放大原本存在的线程同步问题。
线程挂起功能依赖于信号来通知目标线程暂停执行,但在Solaris环境下,特别是在线程清理过程中,这些信号可能会丢失,导致线程无法正确响应挂起请求,最终形成死锁。
结论
bdwgc在Solaris系统上的信号传递问题主要源于线程挂起功能的实现缺陷。虽然目前有临时解决方案,但长期来看需要完善GC_retry_signals机制。对于需要在Solaris上使用bdwgc的开发者,建议暂时禁用GC_ENABLE_SUSPEND_THREAD功能以避免此问题。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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