羊 豐色 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
一個小小字符“0”，竟引得B站全面崩潰。
不知你是否還記得那一夜，B站“大樓停電”、“服務器爆炸”、“程序員刪庫跑路”的徹夜狂歡。（手動狗頭）
時隔一年，背后“真兇”現在終于被阿B披露出來——
沒想到吧，就是這么簡單幾行代碼，直接干趴B站兩三個小時，搞得B站程序員徹夜無眠頭發狂掉。
你可能會問，這不就是個普普通通用來求最大公約數的函數嗎，怎么就有如此大的威力？
背后一樁樁一件件，歸根結底其實就一句話：0，它真的不興除啊。
具體詳情，咱們還是一起來看看“事故報告”。
先來說道說道引發慘案的根本原因，也就是開頭貼出的這個gcd函數。
學過一點編程知識的小伙伴應該都知道，這是一種用輾轉相除法來計算最大公約數的遞歸函數。
跟我們手算最大公約數的方法不同，這個算法是醬嬸的：
舉個簡單的例子，a=24，b=18，求a和b的最大公約數；
a除以b，得到的余數是6，那么就讓a=18，b=6，然后接著往下算；
18除以6，這回余數是0，那么6也就是24和18的最大公約數了。
也就是說，a和b反復相除取余數，直到b=0，函數中：
if b==0 then return a end
這個判斷語句生效，結果就算出來了。
基于這樣的數學原理，我們再來看這段代碼，似乎沒什么問題：
但如果輸入的b是個字符串“0”呢？
B站的技術解析文章中提到，這段出事的代碼是用Lua寫的。Lua具有這么幾個特點：
我們來模擬一下這個過程：
1、當b是一個字符串“0”時，由于這個gcd函數沒有對其進行類型校驗，因此在碰上判定語句時，“0”不等于0，代碼中“return _gcd(b, a%b)”觸發，返回_gcd(“0”, nan)。
2、_gcd(“0”, nan)再次被執行，于是返回值變成了_gcd(nan, nan)。
這下就完犢子了，判定語句中b=0的條件永遠沒法達到，于是，死循環出現了。
也就是說，這個程序開始瘋狂地原地轉圈，并且為了一個永遠得不到的結果，把CPU占了個100%，別的用戶請求自然就處理不了了。
那么問題來了，這個“0”它到底是怎么進去的呢？
官方說法是：
在某種發布模式中，應用的實例權重會短暫地調整為0，此時注冊中心返回給SLB（負載均衡）的權重是字符串類型的“0”。此發布環境只有生產環境會用到，同時使用的頻率極低，在SLB前期灰度過程中未觸發此問題。
SLB在balance_by_lua階段，會將共享內存中保存的服務IP、Port、Weight作為參數傳給lua-resty-balancer模塊用于選擇upstream server，在節點weight=“0”時，balancer模塊中的_gcd函數收到的入參b可能為“0”。
以“事后諸葛亮”的視角來看，這個引發B站全面崩潰的根本原因多少有點讓人直呼“就這”。
但從當事程序員的視角來看，事情確實沒有辣么簡單。
當天晚上22:52分——大部分程序員才剛下班或者還沒下班的節骨眼（doge），B站運維收到服務不可用的報警，第一時間懷疑機房、網絡、四層LB、七層SLB等基礎設施出現問題。
然后立馬和相關技術人員拉了個緊急語音會議開始處理。
5分鐘后，運維發現承載全部在線業務的主機房七層SLB的CPU占用率達到了100%，無法處理用戶請求，排除其他設施后，鎖定故障為該層。
（七層SLB是指基于URL等應用層信息的負載均衡。負載均衡通過算法把客戶請求分配到服務器集群，從而減少服務器壓力。）
萬般緊急之時，小插曲還現了：遠程在家的程序員登上VPN卻沒法進入內網，只好又去call了一遍內網負責人，走了個綠色通道才全部上線（因為其中一個域名是由故障的SLB代理的）。
此時已經過去了25分鐘，搶修正式開始。
首先，運維先熱重啟了一遍SLB，未恢復；然后嘗試拒絕用戶流量冷重啟SLB，CPU依然100%，還是未恢復。
接著，運維發現多活機房SLB請求大量超時，但CPU未過載，正準備重啟多活機房SLB時，內部群反應主站服務已恢復，視頻播放、推薦、評論、動態等功能已基本正常。
此時是23點23分，距離事故發生31分鐘。
值得一提的是，這些功能恢復其實是事發之時被網友們吐槽的“高可用容災架構”發揮了作用。
至于這道防線為啥一開始沒發揮作用，里頭可能還有你我一點鍋。
簡單來說，就是大家伙點不開B站就開始瘋狂刷新，CDN流量回源重試 + 用戶重試，直接讓B站流量突增4倍以上，連接數突增100倍到千萬級別，多活SLB就給整過載了。
不過，并不是所有服務都搞了多活架構，至此事情并沒完全解決。
接下來的半個小時里，大家做了很多操作，回滾了最近兩周左右上線的Lua代碼，都沒把剩余的服務恢復。
時間來到了12點，沒有辦法了，“先不管bug是怎么出來的，把服務全恢復了再說”。
簡單+粗暴：運維直接耗時一小時重建了一組全新的SLB集群。
凌晨1點，新集群終于建好：
一邊，有人負責陸續將直播、電商、漫畫、支付等核心業務流量切換到新集群，恢復全部服務（凌晨1點50分全部搞定，暫時結束了崩了逼近3個小時的事故）；
另一邊，繼續分析bug原因。
在他們用分析工具跑出一份詳細的火焰圖數據后，那個搞事的“0”才終于露出了一點端倪：
CPU熱點明顯集中在一個對lua-resty-balancer模塊的調用中。而該模塊的_gcd函數在某次執行后返回了一個預期外的值：NaN。
同時，他們也發現了觸發誘因的條件：某個容器IP的weight=0。
他們懷疑是該函數觸發了jit編譯器的某個bug，運行出錯陷入死循環導致SLB CPU 100%。
于是就全局關閉了jit編譯，暫時規避了風險。一切都解決完后，已經快4點，大家終于暫時睡了個好覺。
第二天大家也沒閑著，馬不停蹄地在線下環境復現了bug后，發現并不是jit編譯器的問題，而是服務的某種特殊發布模式會出現容器實例權重為0的情況，而這個0是個字符串形式。
正如前面所說，這個字符串“0”在動態語言Lua中的算術操作中，被轉成了數字，走到了不該走的分支，造成了死循環，引發了b站此次前所未見的大崩潰事件。
不少網友都還對這次事故記憶猶新，有回想起自己就是以為手機不行換電腦也不行的，也有人還記得當時5分鐘后此事就上了熱搜。
大家都很詫異，就這么一個簡單的死循環就能造成如此大的網站崩服。
不過，有人指出，死循環不罕見，罕見的是在SLB層、在分發過程出問題，它還不像在后臺出問題很快能重啟解決。
為了避免這種情況發生， 有人認為要慎用遞歸，硬要用還是設置一個計數器，達到一個業務不太可能達到的值后直接return掉。
還有人認為這不怪遞歸，主要還是弱類型語言的鍋。
以此還導致了“詭計多端的‘0’”這一打趣的說法。
另外，由于事故實在是耽誤了太久、太多事兒，當時B站給所有用戶補了一天大會員。
有人就在此算了一筆賬，稱就是這7行代碼，讓b站老板一下虧了大約1，5750，0000元。（手動狗頭）
對于這個bug，你有什么想吐槽的？
參考鏈接：
[1]《2021.07.13 我們是這樣崩的》by 嗶哩嗶哩技術
https://mp.weixin.qq.com/s/nGtC5lBX_Iaj57HIdXq3Qg
— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條號簽約
關注我們，第一時間獲知前沿科技動態
還記得那則關于舊電腦因缺少 POPCNT 指令集而無法運行最新 Windows 11 版本的新聞嗎？事實證明，問題不僅僅是在古老的硬件上安裝最新的操作系統。由于不支持 NVIDIA 圖形驅動程序，使用舊處理器的 Windows 10 用戶現在可能會陷入藍屏死循環。
大約一個月前，NVIDIA 發布了一篇知識庫文章，內容是關于其驅動程序對不含 POPCNT 指令集的舊電腦的支持終止。這不僅僅是一種任意的不支持狀態：在裝有受支持的 NVIDIA GPU 和不受支持的處理器的系統上安裝驅動程序 555 或更新版本，會導致整個系統崩潰，出現 BSOD，錯誤代碼為 SYSTEM THREAD EXCEPTION NOT HANDLED。
從 555 版開始，NVIDIA顯示驅動程序將不再支持不支持 POPCNT（填充計數）指令的舊版 CPU。雖然微軟的 Windows 10/Windows 11 正式版已經不支持這些 CPU，但如果用戶的電腦使用了不支持的 CPU，并試圖安裝 R555+ 顯示驅動程序，那么電腦在啟動 Windows 時就會出現BSOD藍屏。
如果 Windows 10 用戶的系統使用的是仍然支持顯卡（如 GTX 750 Ti 及更新版本）的舊處理器，他們可能需要調整 Windows Update 設置，以防止操作系統自動下載 555 或更新版本的驅動程序。
不過，使用仍然支持 NVIDIA 顯卡的酷睿 2 Duo 系統的 Windows 用戶可能并不多，因此這則新聞不太可能在 Windows 用戶中引起太大反響。不過，如果你的裝有 GTX 750 Ti 或 GTX 950 的 SSE4.2 之前的舊系統在更新顯卡驅動程序后無法啟動，那么現在已經知道原因了。
要檢查您的 PC 是否支持 POPCNT 指令：
1.從微軟網站下載實用程序Coreinfo：
https://learn.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/coreinfo
2.解壓 Coreinfo 壓縮文件內容。
3.在提取的文件夾中，右鍵單擊并選擇在終端中打開
4.此時會出現一個終端窗口，鍵入如下截圖所示的命令，然后按ENTER 鍵：
.\coreinfo64 -f
5.如果這是第一次啟動 Coreinfo，則會出現許可協議。 同意后繼續。
6.電腦支持的 CPU 指令集將被列出，請查找 POPCNT 以確認 CPU 是否支持該指令集。
存溢出(OOM)是線上經常面臨的問題，也是大廠面試經常考察的內容，下面我就全面來詳解內存溢出(OOM)的原因及解決方案@mikechen
本篇已收于mikechen原創超30萬字《阿里架構師進階專題合集》里面。