Estimator core in evaluator

记录另外一次 Estimator 的 core 排查。

背景
复现代码
Lessons learned
参考

背景

我们用户使用 Estimator 都是使用 chief + worker + ps + evaluator 的形式。在线上偶发的 evaluator 这个角色会 core 掉。

NotFoundError: ** open file failed **
***Error in `python`: malloc: smallbin double linked list corrupted***

打开文件失败，打开的是 CheckpointSaverHook 写出 checkpoint 时写出的 checkpoint state 文件。这个 checkpoint state 文件存储最新的模型版本和文件的路径信息。每次保存模型时，都会去更新它。为了保证正确性，tensorflow 是会先写临时文件，再写 rename 成目标文件。

这里存在一种可能是：chief 保存模型时在 rename 一瞬间，evaluator 先读，然后 close 失败。

由于我们写的是一个分布式系统（类似于 HDFS）。rename 不是原子的，会先删除，然后在 rename。线下尝试复现这个问题，一直没有复现成功。

今天另外一个同事也遇到了这个问题，问题的严重性凸显。因为 core 的日志还显示不全。

复现代码

写了两个脚本

模拟 evaluator 的功能，不断地去读 checkpoint 文件，以获取 state。

import time
import random

import tensorflow as tf
from tensorflow.python import file_io

path = "/path/to/file.txt"

while True:
    try:
        with tf.gfile.Open(path) as fd:
            print(fd.read())
        seconds = random.random() * 3
        print("sleep: ", seconds,  " s")
    except Exception as e:
        print(e)
    time.sleep(seconds)

模拟 chief 的行为，不停地去写 checkpoint 文件。

import time
import random

import tensorflow as tf
from tensorflow.python import file_io

path = "/path/to/file.txt"

while True:
    file_io.atomic_write_string_to_file(path, contents)
    seconds = random.random() * 3
    print("sleep: ", seconds,  " s")
    time.sleep(seconds)

一段时间后就发现 core 了。很开心，终于可以稳定复现。

ulimit -c unlimited  # enable core file
cat /proc/sys/kernel/core_pattern  # core file location
gdb python -c /path/to/core_file

通过允许 core，以及 core 的位置。将 core 给相关存储 RD 排查，怀疑是文件句柄被重复 close。

仔细 Review 之前的 code，发现之前在修复 tensorflow 的一个问题时，读到 bytes 为 0，但是文件没有结束时，会关闭文件，然后重新打开文件。在这个期间如果文件被删除，打开会失败。会走到 File 类的析构函数，在析构函数中会再次关闭文件，由于第一次关闭文件时并没有置空句柄，导致重复关闭时 core。

Lessons learned

出现 core 时，需要尽量知道 core 发生的路径，例如特殊数据，特殊逻辑。然后在线下复现
C++ 中对于句柄的管理，析构很重要。还是最好交由智能指针来做

背景

复现代码

Lessons learned

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