Jetty项目中WebSocket升级失败问题分析与解决方案
问题背景
在Jetty 10.0.6版本中,开发人员遇到了WebSocket升级失败的问题。具体表现为:虽然ServerEndpoint注解的类已被正确加载和映射,但WebSocketUpgradeFilter未能成功升级WebSocket请求,最终返回404错误。
问题现象
开发人员尝试通过curl命令测试WebSocket连接:
curl -i -N -H "Connection: Upgrade" -H "Upgrade: websocket" -H "Host: testbox.app.codesolvent.com" -H "Origin: http://localhost" http://localhost:7000/SpringSecurity/solvent-websocket/8ae79a25-a348-4b41-b1d3-07264ef89da8
服务器返回HTTP/1.1 404 Not Found响应。
问题分析
-
请求头不完整:RFC6455规定的WebSocket升级请求需要完整的请求头,而测试请求缺少了部分必需的头信息。
-
路径映射问题:虽然WebSocket映射已被正确加载(通过调试确认),但实际请求路径与映射路径可能存在不匹配的情况。
-
过滤器顺序问题:WebSocketUpgradeFilter需要作为第一个过滤器执行,但应用中存在Spring Security等其他过滤器可能干扰了升级过程。
-
网络配置问题:实际部署环境中可能存在网络中间件或路径重写规则,导致请求路径被修改。
解决方案
-
使用正确的测试工具:避免使用curl进行WebSocket测试,建议使用专门的WebSocket客户端工具。
-
确保请求头完整:WebSocket升级请求必须包含以下必需头信息:
- Connection: Upgrade
- Upgrade: websocket
- Sec-WebSocket-Version: 13
- Sec-WebSocket-Key: (随机生成的base64编码字符串)
-
检查路径映射:确认Servlet路径和路径信息的组合是否正确。可以通过调试WebSocketUpgradeFilter中的路径计算逻辑来验证。
-
调整过滤器顺序:确保WebSocketUpgradeFilter在过滤器链中处于最优先位置。
-
检查网络配置:排查部署环境中的网络设置,确保请求路径没有被意外修改。
技术要点
-
WebSocket升级过程:在HTTP/1.1中,WebSocket通过Upgrade机制实现协议切换。服务器需要正确识别并处理升级请求。
-
Jetty的WebSocket实现:Jetty通过WebSocketUpgradeFilter处理升级请求,该过滤器会检查请求并决定是否进行协议升级。
-
路径匹配机制:Jetty使用UriTemplatePathSpec进行路径匹配,支持参数化路径(如/solvent-websocket/{targetId})。
最佳实践
-
升级Jetty版本:Jetty 10已停止社区支持,建议升级到受支持的版本。
-
完善的日志记录:为WebSocket处理流程添加详细的日志记录,便于问题排查。
-
单元测试:为WebSocket端点编写单元测试,确保基本功能正常。
-
环境隔离测试:在开发环境中排除网络中间件等的影响,进行基础功能测试。
结论
WebSocket升级失败通常由请求不规范或环境配置问题导致。通过规范请求格式、检查路径映射和排查环境配置,可以有效解决这类问题。对于生产环境,建议使用专门的WebSocket测试工具,并确保使用受支持的Jetty版本。
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