Solon项目中Redis订阅功能失效问题分析与解决方案
2025-07-01 11:50:06作者:余洋婵Anita
问题背景
在Solon框架项目中使用Redis的发布/订阅功能时,发现订阅功能失效。经过测试发现,该问题与Jedis客户端版本存在直接关联。当Jedis版本为5.0.2时,订阅功能无法正常工作;而回退到4.2.3版本时,功能恢复正常。
问题复现与排查
测试环境搭建时,我们观察到以下现象:
- 当不依赖solon.cache.jedis,直接依赖Jedis 2.9.0版本时,功能正常
- 当使用Jedis 5.0.2版本时,订阅功能失效
- 依赖solon.cache.jedis时,会引入redisx 1.6.2,进而引入Jedis 5.0.2,同样导致功能异常
进一步测试发现,当项目中同时存在org.apdplat.word(使用Jedis 2.5.1)和其他依赖高版本Jedis的组件时,会出现兼容性问题。
技术分析
Redis发布/订阅功能的核心在于Jedis客户端对Redis协议的正确实现。不同版本的Jedis在以下几个方面可能存在差异:
- 连接管理机制:高版本可能改进了连接池管理方式
- 订阅线程模型:订阅模式下的线程处理逻辑可能发生变化
- 协议解析:对Redis协议的解析方式可能有细微调整
- 异常处理:对网络中断等异常情况的处理策略不同
在Jedis 5.x版本中,可能对订阅模式下的线程管理进行了重构,导致与某些老版本代码不兼容。
解决方案
针对这一问题,我们有以下几种解决方案:
- 版本降级:将redisx版本回退到1.4.7或1.5.0,这些版本依赖Jedis 4.2.3
- 依赖隔离:使用Maven的dependencyManagement显式指定Jedis版本
- 代码适配:修改org.apdplat.word中的Redis相关代码,适配高版本Jedis
- 组件替换:考虑使用Lettuce等其他Redis客户端替代Jedis
最佳实践建议
- 在项目中统一管理Redis客户端版本,避免版本冲突
- 进行版本升级时,充分测试核心功能
- 对于关键业务功能,考虑实现版本兼容性测试用例
- 在微服务架构中,可以考虑将Redis相关功能封装为独立服务
总结
Redis客户端版本兼容性问题在实际开发中较为常见。Solon框架用户在使用Redis发布/订阅功能时,应当特别注意Jedis版本的选择。通过合理的版本管理和依赖控制,可以有效避免此类问题的发生。对于需要同时使用多个Redis客户端依赖的项目,建议进行充分的兼容性测试,确保核心功能的稳定性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1