Jetty项目中的HTTP/2直接内存缓冲区管理问题解析
问题背景
在Jetty 12.0.16版本中,当使用特定HTTP/2客户端(如Mittens工具)进行高并发请求时,会出现直接内存缓冲区(Direct Buffer)无法正确释放的问题。这个问题最终会导致容器因内存不足(OOM)而被终止。
技术细节分析
直接内存缓冲区机制
Jetty使用直接内存缓冲区来处理网络I/O操作,这种设计可以减少数据在内核空间和用户空间之间的拷贝次数,提高性能。Jetty通过ByteBufferPool来管理这些缓冲区,默认使用ArrayByteBufferPool实现。
问题根源
问题的核心在于HTTP/2协议中的SETTINGS_MAX_HEADER_LIST_SIZE设置。当客户端(如Mittens)发送一个非常大的值(如10MB)时:
- Jetty会根据这个值创建相应大小的缓冲区
- 默认的ArrayByteBufferPool只缓存最大64KB的缓冲区
- 对于更大的缓冲区,Jetty会直接分配但不缓存
- 这些大缓冲区无法被重用,导致直接内存持续增长
问题复现条件
该问题在以下条件下容易出现:
- 使用支持HTTP/2的客户端(如Mittens或curl的--http2-prior-knowledge模式)
- 客户端设置了很大的SETTINGS_MAX_HEADER_LIST_SIZE值
- 使用ZGC垃圾收集器时问题更加明显
- 高并发请求场景
解决方案
Jetty项目组通过以下方式解决了这个问题:
-
限制SETTINGS_MAX_HEADER_LIST_SIZE:在12.0.17版本中,Jetty现在会使用服务器端配置的值来限制客户端设置的最大头部列表大小,防止客户端设置过大值。
-
改进缓冲区池管理:增加了对超出池大小缓冲区的跟踪机制,便于问题诊断。
-
配置建议:
- 对于需要处理大头部的情况,可以配置更大的ArrayByteBufferPool
- 使用ArrayByteBufferPool.Quadratic实现并设置足够大的最大池大小
- 在特殊场景下可以考虑禁用直接内存缓冲区
最佳实践
-
合理配置缓冲区池:根据应用实际情况配置适当大小的缓冲区池,既要考虑性能也要考虑内存使用。
-
监控直接内存使用:在Java应用中,除了堆内存外,还需要监控直接内存的使用情况。
-
客户端配置审查:检查HTTP/2客户端的默认配置,特别是头部大小限制等参数。
-
版本升级:及时升级到已修复该问题的Jetty版本(12.0.17及以上)。
技术启示
这个案例展示了协议实现中边界条件处理的重要性。HTTP/2虽然带来了性能提升,但也引入了新的复杂性。服务器实现需要:
- 对客户端提供的参数进行合理限制
- 对资源使用进行有效管理
- 提供足够的监控和诊断手段
通过这个问题的分析和解决,Jetty在HTTP/2协议实现上变得更加健壮,能够更好地处理各种客户端行为,保证服务器的稳定运行。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00