Async-profiler在解析动态链接库导入符号时的缺陷分析
问题背景
Async-profiler是一款广泛使用的Java性能分析工具,它通过低开销的方式收集Java应用程序的性能数据。在最新版本中,发现了一个与动态链接库符号解析相关的严重缺陷,导致工具在某些环境下无法正常启动。
问题现象
当目标动态链接库(如libjvm.so)的导入符号同时分布在.rela.plt和.rela.dyn两个重定位段中时,async-profiler会启动失败,并显示"Could not set pthread hook"错误信息。这种情况常见于使用特定编译选项(如-fno-plt)构建的共享库。
技术分析
动态链接库重定位段
在ELF格式的共享库中,重定位信息通常存储在.rela.plt和.rela.dyn两个段中:
- .rela.plt:包含过程链接表(PLT)相关的重定位项,主要用于函数调用
- .rela.dyn:包含其他数据相关的重定位项,如全局变量等
传统上,函数导入符号主要出现在.rela.plt段中。但随着编译器优化选项(如-fno-plt)的使用,部分函数导入可能会被移到.rela.dyn段。
Async-profiler的解析逻辑
Async-profiler在初始化时需要解析目标库的导入符号,特别是几个关键的pthread函数。原始代码中存在以下逻辑缺陷:
- 代码首先检查.rela.plt段是否存在
- 如果存在,则只解析该段而跳过.rela.dyn段
- 如果不存在,才会尝试解析.rela.dyn段
这种非此即彼的逻辑导致当关键函数(如pthread_setspecific)位于.rela.dyn段,而其他函数位于.rela.plt段时,async-profiler会遗漏这些关键符号。
具体案例
在Liberica JDK 21的libjvm.so中,可以观察到:
- pthread_create、poll等函数位于.rela.plt段
- pthread_setspecific函数位于.rela.dyn段
由于async-profiler只解析了.rela.plt段,导致无法找到pthread_setspecific函数,最终造成线程钩子设置失败。
解决方案
修复方案相对简单:移除两个段解析之间的互斥关系,改为独立解析两个段。这样无论符号位于哪个段,都能被正确识别。具体修改包括:
- 将条件判断从"if-else"结构改为两个独立的"if"块
- 确保两个段都会被完整扫描
- 保持原有的符号添加逻辑不变
这种修改不会影响正常情况下的行为,同时解决了混合分布场景下的问题。
影响范围
该问题主要影响以下环境:
- 使用较新版本GCC编译的JDK(特别是启用了-fno-plt优化的版本)
- musl C库环境
- 某些特定的Linux发行版
对于大多数传统环境,由于符号通常集中在.rela.plt段,不会触发此问题。
总结
Async-profiler的这一缺陷揭示了在解析ELF文件时需要更加全面地考虑各种可能的符号分布情况。特别是在现代编译器和链接器的优化下,传统的假设可能不再成立。通过这次修复,工具增强了对不同编译环境下共享库的兼容性,为用户提供了更稳定的使用体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00