OpenJ9项目中虚拟线程StopThreadTest失败问题分析与修复
背景介绍
在OpenJ9虚拟机项目中,近期发现了一个与虚拟线程(Virtual Thread)相关的测试用例失败问题。该问题出现在JDK24版本的测试中,具体表现为serviceability/jvmti/vthread/StopThreadTest测试用例在启用YieldPinnedVirtualThreads特性(JEP491)时出现失败。
问题现象
测试用例运行时,当尝试通过JVMTI接口停止一个虚拟线程时,预期应该返回JVMTI_ERROR_NONE(0),但实际却返回了JVMTI_ERROR_OPAQUE_FRAME(32)。这表明虚拟机在处理虚拟线程停止请求时遇到了不透明的栈帧问题。
测试日志显示,测试首先尝试在未挂起线程时停止线程,这正确地返回了THREAD_NOT_SUSPENDED错误。但当线程被正确挂起后再次尝试停止时,却意外地返回了OPAQUE_FRAME错误,而非预期的成功返回码。
技术分析
虚拟线程与JVMTI交互
虚拟线程是Java平台引入的轻量级线程实现,与传统平台线程相比,它们由JVM管理而非操作系统。JVMTI(Java虚拟机工具接口)是用于开发和监控工具的本地编程接口,它需要正确处理虚拟线程的特殊行为。
YieldPinnedVirtualThreads特性
YieldPinnedVirtualThreads(JEP491)是一个优化特性,它允许被pin住的虚拟线程也能被yield(让出执行权)。这个特性改变了虚拟线程的调度行为,进而影响了JVMTI对线程的控制操作。
问题根源
当启用YieldPinnedVirtualThreads时,虚拟线程的栈帧处理逻辑发生了变化。在尝试停止线程时,JVM遇到了无法解析的栈帧(OPAQUE_FRAME),导致操作失败。这表明虚拟线程的内部状态与JVMTI的停止线程操作之间存在不兼容。
解决方案
开发团队通过以下PR修复了这个问题:
- 修改OpenJ9-openjdk-jdk代码库,修复虚拟线程停止操作的实现
- 同步更新JDK24分支的相应修复
- 重新启用之前因失败而被排除的测试用例
修复的核心在于正确处理启用YieldPinnedVirtualThreads时的虚拟线程状态,确保JVMTI的StopThread操作能够识别并正确处理虚拟线程的各种执行状态。
技术意义
这个问题的解决不仅修复了一个具体的测试用例失败,更重要的是完善了OpenJ9对虚拟线程的支持,特别是在与JVMTI交互的方面。它确保了:
- 工具开发者可以可靠地使用JVMTI控制虚拟线程
- YieldPinnedVirtualThreads优化特性与调试功能的兼容性
- OpenJ9在JDK24版本中对最新虚拟线程特性的完整支持
结论
通过对该问题的分析和修复,OpenJ9项目进一步提升了其对Java虚拟线程的支持质量,特别是在与调试和监控工具交互的场景下。这为开发者在使用虚拟线程时提供了更稳定和可靠的工具支持,是OpenJ9持续改进其Java实现的重要一步。
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