Apache BRPC项目中RDMA连接Hello Message交互失败问题分析
2025-05-13 17:22:30作者:范靓好Udolf
问题现象
在Apache BRPC项目中使用RDMA协议进行通信时,当配置参数event_dispatcher_num超过一定数量后,服务端会出现连接建立失败的问题。具体表现为服务端日志中记录"Fail to read Hello Message from client"错误,并提示"Got EOF"。
典型错误日志如下:
W0417 03:25:46.823136 102786 4294968066 src/brpc/rdma/rdma_endpoint.cpp:571] Fail to read Hello Message from client:brpc::Socket{id=93 fd=1055 addr=10.1.104.30:53044:8002} (0x7f017c01cec0) 10.1.104.30:53044: Got EOF
环境配置
- 操作系统:Ubuntu 22.04
- 编译器:GCC 11
- BRPC版本:12.1
- Protobuf版本:3.9
问题复现
该问题可以通过BRPC示例程序rdma_performance复现,具体表现为:
- 当客户端和服务端设置相同的
event_dispatcher_num参数 - 该参数值超过特定阈值(在测试环境中为12)
- 服务端开始报错,无法完成RDMA连接的Hello Message握手过程
深入分析
经过进一步测试和分析,发现该问题与BRPC的线程资源配置有直接关系:
-
线程资源分配原则:在BRPC中,
event_dispatcher_num(事件分发线程数)和rdma_poller(RDMA轮询线程数)的总和不能超过brpc_worker_num(工作线程数)。这是因为:- 事件分发线程和RDMA轮询线程都需要占用工作线程资源
- 如果这些线程占用了所有工作线程,就没有剩余线程来处理实际请求
-
资源竞争导致的问题:当
event_dispatcher_num或rdma_poller的数量大于brpc_worker_num时:- 系统线程资源被完全占用
- 没有可用线程处理RDMA连接的Hello Message握手过程
- 导致连接建立失败,服务端收到EOF错误
-
简化测试验证:即使在
event_dispatcher_num设置为1的简单情况下,该问题仍然可能复现,这表明问题核心在于线程资源分配比例,而非单纯的事件分发线程数量。
解决方案
针对这一问题,建议采取以下解决方案:
-
合理配置线程资源:确保满足以下条件:
event_dispatcher_num + rdma_poller ≤ brpc_worker_num并保留一定数量的工作线程用于实际请求处理。
-
性能调优建议:
- 根据实际负载情况动态调整各线程池大小
- 监控系统线程使用情况,避免资源耗尽
- 在高并发场景下适当增加
brpc_worker_num总量
-
连接建立优化:
- 检查RDMA连接建立过程中的超时设置
- 确保Hello Message交换过程的可靠性
- 增加连接失败的重试机制
总结
BRPC项目中RDMA协议的Hello Message交互失败问题,本质上是线程资源分配不当导致的连接建立失败。通过合理配置各线程池大小,确保有足够的工作线程处理实际请求,可以有效解决这一问题。这提醒我们在使用高性能RPC框架时,不仅要关注功能实现,还需要深入理解其内部资源管理机制,才能发挥最佳性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258