SPDK项目中ublk目标创建失败问题分析与解决
问题背景
在使用SPDK存储性能开发工具包时,部分用户在Ubuntu 22.04系统上尝试创建ublk目标时遇到了失败情况。具体表现为执行ublk_create_target命令时出现"No available sqe in ctrl ring"错误,最终导致无法成功创建ublk目标设备。
环境配置要求
要使用SPDK的ublk功能,系统需要满足以下基本要求:
- Linux内核版本6.0或更高
- liburing库版本2.2或更高
- 已加载ublk_drv内核模块
- 系统中存在/dev/ublk-control设备文件
典型错误现象
用户在配置好环境后,执行以下操作流程时遇到问题:
- 加载ublk_drv内核模块
- 启动spdk_tgt应用程序
- 通过RPC命令尝试创建ublk目标
系统返回的错误信息表明控制环(ctrl ring)中没有可用的提交队列条目(SQE),最终导致无法打开UBLK设备。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题主要源于系统中存在多个版本的liburing库。具体表现为:
- 用户通过源码编译安装了liburing 2.6版本,安装在/usr/lib目录下
- 系统中同时存在通过apt安装的liburing 2.1版本,位于/usr/lib/x86_64-linux-gnu目录
- 动态链接器在运行时可能优先加载了旧版本的库文件
解决方案
要解决这个问题,需要确保系统中只有一个正确版本的liburing库:
-
移除旧版本的liburing库:
sudo apt-get purge liburing2 -
重新编译安装所需版本的liburing:
git clone https://github.com/axboe/liburing cd liburing ./configure make sudo make install -
重新配置和编译SPDK:
./configure --with-ublk make -
验证库文件路径:
ldconfig -p | grep liburing
预防措施
为避免类似问题再次发生,建议采取以下预防措施:
- 在安装新版本liburing前,先检查并移除系统中可能存在的旧版本
- 使用ldconfig命令更新库缓存
- 通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量明确指定库搜索路径
- 在编译SPDK前,验证liburing版本是否符合要求
技术要点解析
-
ublk工作原理:ublk是Linux内核提供的用户空间块设备框架,允许用户空间程序实现块设备驱动。SPDK利用这一机制可以在用户空间实现高性能存储服务。
-
liburing作用:liburing是Linux io_uring接口的用户空间库,提供高效异步I/O操作支持。ublk功能依赖于io_uring实现控制面和数据面的通信。
-
版本兼容性:不同版本的liburing可能实现不同的io_uring特性,版本不匹配会导致功能异常。SPDK的ublk功能需要liburing 2.2+版本支持特定的io_uring操作。
总结
通过本案例的分析和解决过程,我们了解到在使用SPDK高级功能时,系统环境配置的准确性至关重要。特别是当功能依赖于特定版本的系统库时,必须确保库文件版本匹配且加载路径正确。这一经验不仅适用于ublk功能,也适用于其他依赖特定系统组件的SPDK功能模块。
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