Janus Gateway中的多线程死锁问题分析与修复
问题背景
Janus Gateway作为一款开源的WebRTC服务器,在处理高并发场景时可能会遇到性能瓶颈和稳定性问题。近期在项目开发过程中,我们发现了一个严重的系统稳定性问题:Janus服务器在高负载情况下会出现服务卡死现象,表现为无法创建新会话,同时日志中不断输出"Destroying WebSocket client"信息。
问题现象分析
根据实际生产环境中的观察,问题表现为两种形式:
-
服务卡死:Janus停止接受新会话创建请求,日志中持续输出WebSocket客户端销毁信息,但无法处理新连接。此时服务器并未崩溃,而是进入了某种阻塞状态。
-
资源耗尽崩溃:在崩溃前,日志中会出现线程创建失败的错误信息"Error creating thread: Resource temporarily unavailable",表明系统资源可能已被耗尽。
问题定位过程
通过逐步排查和代码分析,我们发现了几个可能导致问题的关键点:
-
UDP套接字创建时的锁未释放:在创建UDP套接字失败的情况下,代码直接跳转到错误处理路径,但未释放已获取的锁,导致锁泄漏。
-
锁获取顺序不一致:在VideoRoom插件中,存在两处代码以不同顺序获取streams_mutex和room->mutex的情况,这可能导致经典的AB-BA死锁问题。
技术细节分析
锁泄漏问题
在UDP套接字创建失败的处理路径中,代码直接跳转到错误处理而忽略了锁的释放。这种资源泄漏会逐渐消耗系统资源,最终导致服务不可用。
死锁问题
VideoRoom插件中存在两处关键代码路径:
- 通知发布者路径:先获取streams_mutex,然后在通知函数内部获取room->mutex
- 列出参与者路径:先获取room->mutex,然后尝试获取streams_mutex
这种交叉获取锁的顺序违反了锁获取的一致性原则,在高并发场景下极有可能导致死锁。
解决方案
针对上述问题,我们提出了以下解决方案:
-
修复锁泄漏:确保在所有错误处理路径中都正确释放已获取的锁,特别是在UDP套接字创建失败的情况下。
-
统一锁获取顺序:重构代码以确保所有路径都以相同顺序获取锁。具体来说,可以考虑:
- 将room->mutex的获取移到通知函数外部
- 或者将streams_mutex的获取移到通知函数内部
第一种方案虽然会增加锁的持有时间,但能确保锁获取顺序的一致性;第二种方案则需要仔细评估可能的竞态条件。
验证与测试
在修复方案实施后,我们进行了以下验证:
- 功能测试:确保基本功能不受影响
- 压力测试:在高并发场景下验证系统稳定性
- 长期运行测试:验证资源泄漏问题是否真正解决
测试结果表明,修复后的版本在高负载下运行稳定,未再出现服务卡死或崩溃的情况。
经验总结
通过这次问题的排查和修复,我们获得了以下经验:
-
锁管理:在多线程编程中,必须严格管理锁的获取和释放顺序,特别是在错误处理路径中。
-
资源管理:所有资源(包括锁、内存、文件描述符等)的获取和释放必须成对出现,最好使用RAII模式管理。
-
死锁预防:在设计多线程系统时,应制定并严格遵守锁获取顺序规则,避免交叉获取锁的情况。
-
测试验证:修复并发问题后,必须进行充分的压力测试和长期运行测试,以确保问题真正解决。
这些经验对于开发高并发、高可用的实时通信系统具有普遍指导意义。
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