Red5 0.7 版本的内存泄漏分析和解决方案

Red5内存泄漏
Red5服务器因未正确移除非活跃连接导致内存泄漏问题。HAProxy持续的心跳检测与Red5的连接管理不当共同作用下,即使内存充足也无法提供服务。通过对heap快照的分析及源代码审查,定位并修复了此问题。

Red5作为多媒体的开源的框架,实现了RTMP协议,完成了视频,音频和多媒体数据的传输和解析,很多的产品都在使用它。我们同样在用他们的服务,但是遇到一个内存泄漏的问题,这个内存泄漏是如何发现的呢:

 

现象:服务器跑了两天左右,出现了两种情况

1.内存溢出

2.内存没有溢出,但是提供不了任何服务,服务器不能接收任何request

 

分析:

1.扩大虚拟机的内存,结果服务器跑长了点时间,照样内存溢出

2.Dump出Heap快照,并用Eclispse Memory Analyzer进行分析,发现RTMPMinaConnection对象大量存在ConcurrentHashMap对象里面,为什么会出现大量的connnection?即使是大量的客户端请求,为什么内存没有释放?

3.分为三个问题考虑:

1)为什么会出现大量的connnection?连接从哪里来的

2)大量的connection为什么会没有释放?

3)为什么connection达到一定的数量,服务器即使在内存充裕的情况下,仍然提供不了任何服务?

 

根据大量的观测,发现red5 服务器,我们用Haproxy代理了rtmp请求,而HA即使没有请求的情况下,仍然试图连接,以探测代理的服务器是否存活,而red5的keepalive时间一过,会试图关闭连接,关闭之后,通过查看源代码发现,connection虽然关闭了,但是没有从concurrentHashupMap里面remove掉,而真是这种Ha的不停的通过创建心跳连接来探测red5是否处于活的状态,而red5关闭连接之后,并没有从concurrentHashMap里面移除,从而造成了最终的内存溢出,同时由于没有移除inactive的连接达到了red5设定的最大的允许的inactivity连接的数量,默认为60000个连接,从而造成我们刚才看到的现象-即使内存充裕的情况下,仍然提供不了任何服务的情况。

 

查找这个错误的过程是痛苦的,甚至没有一点头绪,还好通过大量的测试和源代码分析,发现了这个问题。我们现在已经升级到red5 0.9.1的版本了,目前情况良好,同时为了确保服务器的稳定性,我们也查阅了相关的源代码,可以确定0.9.1版本中已经fix了这个问题。相信red5 server在我们的产品上线后会处于非常稳定的状态。

 

发现这个问题,一些工具的使用是关键的:

首先,要会分析heap快照,而eclipse memory analyzer确实是很强大的工具。帮我们提供了大量有用的信息。

其次,开源软件是不可靠的,只有我们对它们的代码有深入的分析才会得出好的结果。还好,源代码开放也为我们提供了查找问题来龙去脉的根据。而我们也可以对开源软件进行优化,在以后的内容里,我也会记录我们优化red5 server的整个过程,相信还有很多地方,我们仍然可以优化它。

 

<think> 嗯,用户之前提到了关于摄像头内红色发白的问题,现在需要我基于提供的引用内容给出解决方案。首先,我需要仔细分析用户提供的引用信息,看看哪些部分与红色发白相关。 首先看引用[1],里面提到了白平衡相关的参数,比如cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_BLUE_Ucv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V,还有自动白平衡cv2.CAP_PROP_AUTO_WB色温设置cv2.CAP_PROP_WB_TEMPERATURE。这部分内容直接关联到颜色校正,尤其是白平衡调整可能影响红色的表现。如果白平衡设置不合适,可能会导致红色通道过强,出现发白现象。因此,调整白平衡参数应该是解决问题的关键步骤之一。 引用[2]强调了VideoCapture对象的资源管理,虽然不直接解决颜色问题,但在处理摄像头时需要正确释放资源,避免内存泄漏。这点在编写代码时需要注意,特别是在调试过程中频繁开关摄像头的情况下。 引用[3]讨论了立体相机的校准校正,虽然主要针对深度估计,但其中提到的相机校准步骤(如校准左右摄像头)可能涉及颜色校正。不过,用户的问题是关于单摄像头红色发白,所以立体校准可能不直接相关,但校准过程中的色彩校正矩阵或许有参考价值?需要再斟酌是否适用。 引用[4]是关于安装OpenCV的模块,opencv-contrib-python包含额外的贡献模块,比如xfeatures2d,但不确定是否有针对颜色校正的高级功能。不过,基本的核心模块应该足够处理白平衡调整。 接下来,用户的需求是解决摄像头内红色发白的问题。根据引用[1],白平衡失准可能导致色偏,特别是红色通道过曝。解决方案应首先检查自动白平衡是否开启,如果开启但问题仍在,可能需要手动调整白平衡参数,特别是减少红色增益(cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V)。另外,调整色温(cv2.CAP_PROP_WB_TEMPERATURE)也可能有效,因为较低的色温值通常减少红色分量。 此外,引用[1]中提到OCR通常在灰度图像上进行,但严重的色偏会影响对比度。虽然用户的问题不是直接关于OCR,但同样说明颜色失真对图像处理的影响。因此,除了调整摄像头参数,还可以考虑在获取图像后进行后处理,比如在HSV色彩空间调整饱度(S通道)明度(V通道)。红色发白可能对应高V值低S值,因此降低V提高S有助于恢复红色区域的细节。 另外,可能需要检查摄像头的曝光设置(引用[1]未提及,但经验上过曝会导致发白)。如果红色区域过亮,适当降低曝光(cv2.CAP_PROP_EXPOSURE)可能有效。不过用户的问题焦点在红色,所以白平衡调整优先。 综合这些,解决方案应分两步:摄像头参数调整(关闭自动白平衡,手动降低红色增益,调整色温)图像后处理(HSV色彩空间调整)。同时,注意资源释放(引用[2])确保代码健壮性。 最后需要验证步骤是否合理,比如手动调整参数的具体步骤,代码示例的正确性,以及后处理方法的有效性。确保用户能根据指导逐步操作,解决问题。 </think> 针对摄像头画面中红色发白的问题,结合OpenCV特性可采取以下解决方案: ### 一、硬件参数调整(优先推荐) 1. **关闭自动白平衡** 自动白平衡可能错误提升红色通道强度: ```python cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_AUTO_WB, 0) # 关闭自动白平衡[^1] ``` 2. **手动调节红色增益** 降低红色通道的增益值(需反复调试): ```python cap.set(cv2.CAP_PROP_WHITE_BALANCE_RED_V, 0.7) # 典型值范围0.5~2.0 ``` 3. **调整色温参数** 降低色温可减少红色分量(数值越小色温越冷): ```python cap.set(cv2.CAP_PROP_WB_TEMPERATURE, 4500) # 建议4000-5500K区间调试[^1] ``` ### 二、图像后处理方案 当硬件调整受限时,采用通道校正: ```python frame = cv2.imread("image.jpg") b, g, r = cv2.split(frame) # 降低红色通道强度 (系数根据实际情况调整) r_corrected = cv2.multiply(r, 0.8) # 提升蓝色通道补偿色偏 b_corrected = cv2.multiply(b, 1.1) corrected = cv2.merge([b_corrected, g, r_corrected]) ``` ### 三、HSV空间处理 转换到HSV空间精准控制红色区域: ```python hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) h, s, v = cv2.split(hsv) # 定位红色区域 (OpenCV中H:0-180) red_mask = cv2.inRange(h, 0, 10) | cv2.inRange(h, 170, 180) # 降低红色区域明度 v[red_mask > 0] = v[red_mask > 0] * 0.7 result = cv2.cvtColor(cv2.merge([h, s, v]), cv2.COLOR_HSV2BGR) ``` ### 关键建议 1. 优先使用`CAP_PROP`参数调整,避免画质损失 2. 调试时实时显示画面: ```python while True: ret, frame = cap.read() # 此处添加调试代码 cv2.imshow("Debug", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() # 必须释放资源[^2] ``` 3. 严重色偏时需检查摄像头物理遮罩或镜头污渍 > **注意**:参数调整需配合具体摄像头支持情况,部分参数在USB摄像头可能不可用[^4]。 --- ###
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