Keycloak服务器信息响应随时间增长的问题分析
2025-05-06 18:54:18作者:宣聪麟
问题背景
在使用Keycloak身份认证和访问管理解决方案时,管理员发现通过调用服务器信息API接口获取的数据量异常庞大,有时甚至达到10MB以上。经过深入分析,发现问题出在org.keycloak.services.clientpolicy.condition.ClientPolicyConditionProvider组件的grant-type配置项上。
问题现象
在服务器信息API的响应中,componentTypes部分包含一个关于授权类型的配置项,该配置项会随着每次API调用而重复添加相同内容。具体表现为:
- 每次调用API时,
grant_types配置项都会新增一个完全相同的副本 - 在生产环境中观察到该配置项被重复添加超过25000次
- 导致服务器响应数据量呈线性增长
技术分析
问题的根本原因在于GrantTypeConditionFactory类的实现方式。在Keycloak 26.2.0版本中,该类的getConfigProperties()方法存在设计缺陷:
- 方法每次被调用时都会直接向静态配置列表中添加新的配置项
- 没有采用单例模式或克隆机制来避免重复添加
- 这种实现方式违反了配置项管理的幂等性原则
影响范围
该问题影响以下Keycloak版本:
- 26.2.0
- 26.2.1
解决方案
开发团队已经识别并修复了这个问题,主要改进包括:
- 将配置项的初始化移出
getConfigProperties()方法 - 确保配置列表只被初始化一次
- 或者在使用前创建配置列表的副本
最佳实践建议
对于使用Keycloak的管理员和开发者,建议:
- 定期检查服务器信息API的响应大小
- 及时升级到包含修复的Keycloak版本
- 对于无法立即升级的环境,可以考虑限制服务器信息API的调用频率
- 监控系统内存使用情况,特别是在频繁调用管理API的场景下
总结
这个案例展示了在开发过程中,即使是看似简单的配置管理也可能因为不当的实现方式导致严重的性能问题。Keycloak团队快速响应并修复了这个问题,体现了开源社区对产品质量的重视。对于企业用户而言,保持系统更新和遵循最佳实践是确保系统稳定运行的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
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
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++
695
369
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882