小鱼儿与花无缺

OpenAI 将崩溃调试视为流行病学研究，修复了存在 18 年之久的 GNU libunwind 漏洞_我的网站

一 |     勇士球迷狂喜啊！仅一夜之间，勇士疯狂补强，连签两人，凑齐15人大名单，更炸裂的是，核心巴特勒回归时间出炉了，让我们来一起看看勇士这几条最新消息：          首先北京时间8月25日晚9点半，据NBA名记Shams报道，自由球员后卫布兰登威廉姆斯以1年260万美元的底薪合同加盟金州勇士。这是勇士今年休赛期第一次用标准合同通过自由球员市场引入新援！          26岁的威廉姆斯上赛季效力独行侠，出战66场常规赛，场均22.2分钟贡献13.0分、2.9篮板和3.9助攻，投篮命中率47.2%，三分命中率23.2%。    作者 | Steef-Jan Wiggers     译者 | 平川          OpenAI 的工程师们花了数周时间，试图解释 Rockset 中那些神秘的崩溃问题。他的速度和冲击力有望为勇士第二阵容注入活力，填补替补后卫线的得分空白。这笔签约也让勇士的正式合同球员达到14人，还剩1个标准合同名额。

二 |          而仅仅过了不到10个小时，勇士的引援步伐继续加快，北京时间8月26日凌晨，Shams再度报道，自由球员前锋乔治尼昂与勇士达成一份1年390万美元的合同。Rockset 是一款 C++ 数据基础设施服务，为 ChatGPT 的搜索和数据插件提供支持。33岁的尼昂职业生涯三分命中率高达40%，是一名典型的空间型四号位。函数似乎会返回错误的内存地址，栈指针在执行过程中似乎会偏移 8 个字节。团队提出的每一种假设都面临着有力的反证。这个 Bug 似乎根本不可能存在。因伤缺席了整个2025-26赛季后，他将迎来个人第11个NBA赛季。         随着尼昂的加盟，勇士常规赛15人大名单正式满员。         他们原本以为是一个 Bug ，结果却发现是两个互不相关的 Bug ，它们只是很巧合地在同一时间被发现了。这一突破性发现并非来自对单个崩溃事件的深入排查，而是源于转向了他们所说的“流行病学调试”：构建一条管道，自动分析过去一年中生产环境的每一个核心转储文件，然后寻找整体规律，而不是对单个案例进行推断。

三 |          该团队让 ChatGPT 编写了一个脚本，用于下载每个核心文件的开头部分，提取寄存器数据，过滤已知的误报，并将每次崩溃标记为“返回空指针”、“栈对齐错误”或其他类型。他们将该脚本并行应用于过去一年中的所有 Rockset 核心转储文件。

四 | 过去一个月里，这两人一直是勇士的重点引援目标，如今均以一年期合同完成补强。他们很快就发现了相关性。         与此同时，一个更让勇士球迷振奋的消息来自吉米巴特勒的伤病恢复。据ClutchPoints记者Brett Siegel报道，巴特勒在2027年NBA交易截止日前复出的可能性“非常大”。

五 | 原本从症状上看属于同类的问题，实际上对应两组特征完全不同的崩溃事件。         巴特勒是在2026年1月19日对阵老东家热火的比赛中右膝前十字韧带撕裂的，随后赛季报销，整个2025-26赛季仅出战38场，场均20.0分、5.6篮板和4.9助攻。Siegel透露，巴特勒的恢复过程没有出现任何倒退或限制，甚至有迹象表明他的恢复进度领先于预期，所以他很有可能会在2027年2月交易截止日前回归赛场，这对勇士以及球迷来说无疑是天大的好消息了！          另外巴特勒的复出时间将直接决定勇士后续的引援策略，如果他能在截止日前健康归来，勇士将得以评估现有阵容的竞争力，从而考虑补强，意思就是只要巴特勒能够顺利回归，在交易截止日前，勇士就会再度补强。         这些因栈对齐错误导致的崩溃均源自同一个 Azure 区域，有明确的起始日期，而且从未出现在长期运行的节点上。如果是这样的话，那下赛季球队仍然有很大希望冲击季后赛，所以现阶段这一切都只能静待老巴的复出了！。团队追踪发现，这些崩溃源自一台物理主机，其 CPU 正在悄无声息地产生错误的结果。

六 | 它既没有过热，也没有抛出机器检查异常，而只是数学运算默默出了错。将该主机从服务中移除后，因栈对齐错误导致的崩溃便完全消失了。         在剔除硬件崩溃问题后，剩余的由“返回空指针”导致的崩溃问题便变得可控了。此前，团队曾排除了 C++ 异常展开的原因，因为他们认为自己找到了反例：在未使用异常的代码路径中发生了崩溃。但这些反例全都来自有硬件损坏的故障集群。一旦剔除了这些干扰因素，剩余的所有崩溃便都是发生在异常展开过程中了。         问题发生的根本原因是 GNU libunwind 的 _Ux86_64_setcontext 函数中有一个已经存在 18 年的竞争条件。在 C++ 异常展开过程中，libunwind 会在栈上合成一个 ucontext_t 结构体，填充所需的寄存器状态，然后调用 _Ux86_64_setcontext 将控制权转移给清理处理程序。问题在于：_Ux86_64_setcontext 在从旧结构体中读取指令指针的操作尚未完成之前，就将栈指针（%rsp）更新为指向新的栈帧。一旦 %rsp 发生变化，该结构体便不再属于活动栈的一部分，也不再受内核红区的保护。如果信号恰好在 %rsp 更新与 %rip 读取之间的这一时间窗口内到达，内核就会在该结构体之上构建其信号帧，指令指针遭到破坏，函数便会跳转到 NULL 或垃圾地址。         竞争窗口的宽度正好为一条指令。以现代处理器的时钟频率计算，这大约相当于 100 皮秒。在大多数程序中，这种情况根本不会被触发。OpenAI 的 Rockset 使用了 timer_create 函数，每隔几毫秒的 CPU 时间就发送一次 SIGUSR2 信号，为的是实现轻量级的按查询记账，这样产生的信号发送事件远多于传统的应用程序。正是这种高频的信号发送，将只在理论上可能发生的竞争状况转化成了实际生产环境中的崩溃。         该团队将一个修复方案和一个自包含的重现示例提交到了 GNU libunwind，并通过验证证实，其他展开器（如 libgcc）不存在这个问题。

七 | 该修复方案通过重新排序指令，确保在更新 %rsp 之前先读取 %rip，从而彻底消除了这个时间窗口。         该团队对这一教训的总结值得全文引用：          最重要的步骤并非巧妙地解读汇编代码，也不是对细节的深入了解，而是构建一个高质量的数据集。如果没有这个数据集，我们就会把两种截然不同的现象混为一谈，并试图通过推理来理清这种混乱。一旦获得了准确且完整的全量数据，问题的结构便显而易见了。         如果你的团队正在排查难以解释的生产环境崩溃问题，请检查你们是否将多个 Bug 混为一谈。那些看似与所有假设都不相符的症状，实际上可能并不矛盾；它们可能与两个不同的假设相符，而你却无意中将它们混淆了。洞察问题结构的最快途径，并非对单个案例进行更深入的分析，而是获取涵盖所有故障案例的完整、带标签的数据。         这篇完整的工程技术博文包含了详细的栈内存示意图、存在漏洞的汇编指令，以及揭示出两种不同类型故障的崩溃率可视化图表。         https://www.infoq.com/news/2026/07/openai-libunwind-core-dumps/          声明：本文由 InfoQ 翻译，未经许可禁止转载。

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Published on:15:20:07