Redisson Tomcat会话管理器中的NullPointerException问题分析
2025-05-09 19:39:56作者:平淮齐Percy
问题背景
在使用Redisson Tomcat Session Manager进行会话管理时,在高并发场景下出现了NullPointerException异常。这些异常主要发生在两个关键操作上:fastPut方法和expireSession方法中。异常表明会话中的map对象在某些情况下变成了null,导致操作失败。
异常表现
系统日志中出现了两种主要的堆栈跟踪:
- fastPut操作异常:在尝试快速存储会话属性时,由于map为null而抛出NPE
- expireSession操作异常:在会话过期处理过程中,同样因为map为null导致操作失败
这两种异常都发生在Tomcat处理HTTP请求的生命周期中,特别是在验证会话ID有效性时触发的会话查找过程中。
根本原因分析
经过深入分析,这个问题本质上是一个并发访问问题。RedissonSession对象在其生命周期中可能会被多个线程同时访问,特别是在高负载情况下。当会话即将过期或被销毁时,map引用会被置为null,但如果此时有其他线程仍在尝试访问该会话,就会导致NPE。
具体来说,可能存在以下场景:
- 线程A开始销毁会话,将map置为null
- 在线程A完成销毁前,线程B尝试访问同一会话
- 线程B发现map为null,抛出NPE
解决方案
项目维护者已经确认并修复了这个问题。修复方案主要围绕以下几个方面:
- 增加空值检查:在访问map前进行null检查
- 改进并发控制:确保会话销毁操作的原子性
- 优化生命周期管理:更精确地控制会话状态转换
最佳实践建议
对于使用Redisson Tomcat Session Manager的用户,建议:
- 版本升级:确保使用包含此修复的最新版本
- 配置优化:根据应用负载合理设置线程池大小
- 监控机制:实现会话管理相关指标的监控
- 压力测试:在部署前进行充分的并发测试
总结
会话管理是Web应用的关键组件,在高并发场景下需要特别注意线程安全问题。Redisson团队对此问题的快速响应和修复体现了该项目的成熟度和可靠性。对于遇到类似问题的开发者,建议首先检查是否使用了最新版本,其次审查自己的会话管理配置是否合理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137