如何在Apache Arrow中定位与解决问题

如何在apache Arrow定位与解决问题

最近在执行sql时做了一些batch变更,出现了一个 crash问题,底层使用了apache arrow来实现。本节将会从0开始讲解如何调试STL源码crash问题,在这篇文章中以实际工作中resize导致crash为例,引出如何进行系统性分析,希望可以帮助大家~

在最后给社区提了一个pr,感兴趣可以去查阅。

https://github.com/apache/arrow/pull/40817

背景

最近想修改一下arrow batch的大小,当调整为65536后发现crash,出现:

go 复制代码
terminate called after throwing an instance of 'std::length_error'
  what():  vector::_M_default_append

然后通过捕获异常gdb找到异常位置,最后拿到堆栈,发现位置是在join里面构建哈希表侧的partition数组出了问题:

go 复制代码
prtn_state.key_ids.resize(num_rows_before + num_rows_new);

即问题转化为:resize操作为何引发throw?

研究了一下STL代码发现,会遇到两种场景,先把STL代码精简一下贴出来给大家看看:

go 复制代码
if (__navail < __n) {
   const size_type __len =
   _M_check_len(__n, "vector::_M_default_append");
 }

size_type _M_check_len(size_type __n, const char* __s) const {
 if (max_size() - size() < __n)
   __throw_length_error(__N(__s));
}

其中最核心的就是_M_check_len函数,看到这个判断能想起哪两种场景呢?

  • 场景1:内存确实不足了,超过了vector的max_size,此时会抛这个异常。

  • 场景2:__n传递的是一个负数,由于是size_t类型,则会变为超大值,从而抛出异常。

场景1在我们系统当中通过查看内存不会遇到,于是转到场景2,首先是猜测是个负数,然后搞了个log包,上去测试发现确实是这个问题,可以看到rows_new变为负数了。

go 复制代码
part id 15, dop_ = 105,prtnid + 1 ranges = 0,prtnid ranges = 61434, part size:0, rows_new: -61434, cap: 0

既然这里知道原因了,那么下一步就得继续分析为何会产生负数?

num_rows_new是有分区的range决定的,下面有个公式计算产生了负数

go 复制代码
int num_rows_new =
      locals.batch_prtn_ranges[prtn_id + 1] - locals.batch_prtn_ranges[prtn_id];

继续跟进找到PartitionSort的Eval,里面有几处非常需要注意:

go 复制代码
ARROW_DCHECK(num_rows > 0 && num_rows <= (1 << 15));

首先第一个是这个断言,我明明传递的是65536,明显大于这里的32768,为何没有断言成功?事后发现这里是release包,只会报warning,不会fatal。

随后继续往下看,看到了一个比较明显的类型uint16_t,这个玩意就是在计算sum,而要让num_rows_new为负数,只有两种可能:

  • 场景1: locals.batch_prtn_ranges[prtn_id + 1] < locals.batch_prtn_ranges[prtn_id]

  • 场景2: locals.batch_prtn_ranges[prtn_id + 1] 是负数且locals.batch_prtn_ranges[prtn_id]是负数或者locals.batch_prtn_ranges[prtn_id + 1] 是负数且locals.batch_prtn_ranges[prtn_id]也是负数并且大于前者。

go 复制代码
uint16_t sum = 0;
for (int i = 0; i < num_prtns; ++i) {
  uint16_t sum_next = sum + prtn_ranges[i + 1];
  prtn_ranges[i + 1] = sum;
  sum = sum_next;
}

看了这段代码可以知道,场景1排除了,因为是自增的,最差情况是相等,那么就只能场景2,变为负数就不用说了,又碰到了溢出问题,所以可以推测uint16_t溢出了,这个值我们知道是65535,而65536刚好超过它,所以有问题!

至此,这一轮的debug调试与分析到此结束~


往期干货:

热度更新,手把手实现工业级线程池

快速拿下面试算法

相关推荐
lynn-668 小时前
JAVA-使用Apache POI导出数据到Excel,并把每条数据的图片打包成zip附件项
java·apache·excel
00勇士王子14 小时前
[Vulfocus解题系列]Apache HugeGraph JWT Token硬编码导致权限绕过(CVE-2024-43441)
安全·apache
o0麦嘎14 小时前
phpstudy修改Apache端口号
apache·phpstudy·端口号
Aimyon_362 天前
Apache Sqoop数据采集问题
hadoop·apache·sqoop
欧先生^_^3 天前
学习 Apache Kafka
学习·kafka·apache
欧先生^_^3 天前
Apache Spark 源码解析
大数据·spark·apache
w23617346013 天前
Apache中间件解析漏洞与安全加固
安全·中间件·apache
中科三方4 天前
APP和小程序需要注册域名吗?(国科云)
小程序·apache
Debug_TheWorld6 天前
Apache Flink 深度解析:流处理引擎的核心原理与生产实践指南
大数据·flink·apache
Apache IoTDB7 天前
Apache IoTDB V2.0.2/V1.3.4 发布|新增表模型权限管理、UDF、嵌套查询功能
apache·iotdb