async-profiler在macOS ARM平台上的线程ID异常问题分析
2025-05-28 07:42:48作者:郁楠烈Hubert
问题背景
async-profiler是一款广泛使用的Java性能分析工具,它能够通过低开销的方式采集Java应用的性能数据。在3.0版本的async-profiler中,用户报告了一个在macOS ARM平台上出现的崩溃问题。
问题现象
当在macOS ARM平台上运行async-profiler时,偶尔会出现崩溃情况。崩溃日志显示问题发生在ThreadFilter::accept函数中,具体原因是传入的线程ID为-1。这个异常值导致了后续处理出现问题。
技术分析
深入分析这个问题,我们发现线程ID的获取流程如下:
- 在
MacThreadList类中,线程ID最初是以unsigned int类型获取的 - 但在后续处理中,这些ID被强制转换为
int类型 - 在某些特殊情况下,系统API
task_threads会返回0或-1这样的异常线程ID
经过进一步调查和测试,我们确认这是macOS内核(XNU)中的一个竞态条件问题。在特定情况下,当系统快速创建和销毁大量线程时,task_threadsAPI可能会返回这些无效的线程ID。
解决方案
针对这个问题,我们采取了以下修复措施:
- 在
ThreadFilter::accept函数中添加了对线程ID的合法性检查 - 明确过滤掉小于0的无效线程ID
- 确保后续处理不会因为异常ID而崩溃
验证方法
为了验证这个问题的存在和修复效果,我们设计了一个重现测试用例。该测试用例会持续创建大量短生命周期的线程,模拟高并发场景下的线程创建销毁操作。通过这个测试,我们成功复现了原始问题并验证了修复方案的有效性。
技术启示
这个案例给我们带来几个重要的技术启示:
- 系统API的行为可能存在边界情况,即使是在成熟的操作系统中
- 类型转换需要特别注意符号性和取值范围
- 在高并发场景下,系统API可能表现出与常规情况不同的行为
- 防御性编程是保证稳定性的重要手段
总结
通过对async-profiler在macOS ARM平台上崩溃问题的分析和修复,我们不仅解决了一个具体的技术问题,也加深了对系统线程管理和异常处理的理解。这个案例提醒我们,在跨平台开发中,需要特别注意不同操作系统和硬件架构可能带来的差异和边界情况。
这个修复已经包含在async-profiler的后续版本中,用户可以通过升级到最新版本来避免这个问题。对于需要在macOS ARM平台上进行Java性能分析的用户,建议使用包含此修复的版本以获得更稳定的分析体验。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 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 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 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 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218