tracing项目在macOS上打印日志时出现资源不可用错误的分析与解决
问题现象
在使用tracing-subscriber库进行日志记录时,部分macOS用户遇到了程序崩溃的问题。具体表现为:当程序通过debug!()宏输出调试信息时,系统会抛出"Resource temporarily unavailable (os error 35)"错误并导致程序panic。
错误分析
从错误堆栈可以看出,问题发生在标准库的stdio模块中,具体是在尝试向标准错误输出(stderr)写入数据时。错误代码35对应的是EAGAIN/EWOULDBLOCK错误,这表明底层文件描述符被设置为非阻塞模式,而当缓冲区满时无法立即完成写入操作。
根本原因
这个问题实际上并非tracing或tracing-subscriber库本身的缺陷,而是与macOS系统的文件描述符处理机制有关。在Unix-like系统中,当一个文件描述符被设置为非阻塞模式(O_NONBLOCK)时,如果I/O操作不能立即完成,系统会返回EAGAIN错误而非阻塞等待。
在macOS环境下,某些第三方程序可能会修改标准输入/输出文件描述符的阻塞模式,而Rust标准库默认期望这些文件描述符处于阻塞模式。当tracing-subscriber尝试通过这些被修改过的描述符输出日志时,就会遇到上述问题。
解决方案
临时解决方案
-
对于开发环境,可以考虑将日志重定向到文件而非控制台:
let file = std::fs::File::create("debug.log").unwrap(); tracing_subscriber::fmt() .with_writer(file) .init(); -
调整日志级别,减少控制台输出量:
tracing_subscriber::fmt() .with_max_level(tracing::Level::INFO) .init();
永久解决方案
-
在程序启动时显式设置标准输出的阻塞模式:
use nix::fcntl::{fcntl, FcntlArg, OFlag}; fn set_stdout_blocking() -> Result<(), std::io::Error> { let flags = fcntl(1, FcntlArg::F_GETFL)?; let new_flags = OFlag::from_bits_truncate(flags) & !OFlag::O_NONBLOCK; fcntl(1, FcntlArg::F_SETFL(new_flags))?; Ok(()) } -
使用tracing-subscriber的缓冲写入功能:
tracing_subscriber::fmt() .with_writer(std::io::stderr) .with_ansi(false) .init();
最佳实践建议
-
在生产环境中,建议将日志输出到文件或专门的日志收集系统,而非直接输出到控制台。
-
对于需要大量日志输出的场景,考虑使用异步日志记录或缓冲机制,避免直接同步写入。
-
在跨平台开发时,应当特别注意不同操作系统对文件描述符处理的差异。
-
对于关键应用,建议实现自定义的panic处理程序,避免因日志输出失败导致整个应用崩溃。
总结
这个问题展示了在跨平台开发中可能遇到的微妙差异。虽然表面上是日志库的问题,但实际上是系统级文件描述符处理方式的不同所致。通过理解底层机制并采取适当的预防措施,开发者可以确保日志系统在各种环境下稳定运行。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00