Redis 7.2.x 内存碎片整理功能缺陷分析与修复
2025-04-30 10:42:22作者:郦嵘贵Just
Redis作为一款高性能的内存数据库,其内存管理机制一直是开发者关注的重点。在Redis 7.2.x版本中,内存碎片整理功能(active defragmentation)被发现存在一个可能导致服务崩溃的严重缺陷。本文将深入分析这个问题的成因、影响范围以及修复方案。
问题背景
Redis的内存碎片整理功能通过activeDefragCycle函数周期性执行,旨在优化内存使用效率。该功能可以在运行时动态启用或禁用,通过CONFIG SET activedefrag命令进行控制。
问题现象
当Redis运行在集群模式下,并且满足以下条件时会出现崩溃:
- 数据库加载了大量带有随机短TTL的简单字符串键
- 在碎片整理过程中执行了先禁用再重新启用碎片整理功能的操作
崩溃发生时,错误表现为非法内存访问(SIGSEGV),访问地址为0x48,这表明程序尝试解引用一个空指针或无效指针。
根本原因分析
通过分析崩溃堆栈和代码,发现问题出在defragLaterStep函数中。当碎片整理功能被临时禁用又立即重新启用时,内部的expires_counter状态变量没有被正确重置。
具体来说:
- 在
activeDefragCycle函数中,当检测到碎片整理被禁用时,会跳过主要处理逻辑 - 但是跳过时没有重置
expires_counter计数器 - 当重新启用后,程序继续使用这个无效的计数器值,导致后续处理中出现空指针解引用
影响范围
该问题影响Redis 7.2.x系列版本,特别是在以下场景中:
- 运行在集群模式下
- 启用了内存碎片整理功能
- 存在大量带有过期时间的键
- 在运行过程中动态调整碎片整理配置
修复方案
修复方案的核心是在碎片整理功能被临时禁用时,正确重置所有相关的状态变量。具体修改包括:
- 在
activeDefragCycle函数中添加对expires_counter的重置逻辑 - 确保状态一致性,避免使用无效的计数器值
修复后的代码保证了即使碎片整理功能被临时禁用又启用,也能安全地继续执行而不会崩溃。
技术启示
这个案例给我们带来几点重要的技术启示:
- 状态机设计:对于周期性执行且可动态启停的功能,必须仔细设计状态转换逻辑
- 防御性编程:在可能被动态修改的配置项相关代码中,需要加入更多的完整性检查
- 测试覆盖:需要增加对配置动态修改场景的测试用例,特别是启停类操作
总结
Redis内存碎片整理功能的这个缺陷展示了即使是成熟的开源项目,在复杂的状态管理场景下也可能出现边界条件问题。通过深入分析崩溃原因并实施针对性的修复,不仅解决了具体的崩溃问题,也为类似功能的设计提供了有价值的参考。
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (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
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868