Micrometer项目中Virtual Threads导致的InvalidObservationException空指针问题分析
2025-06-12 10:31:02作者:邓越浪Henry
问题背景
在Micrometer 1.14.1版本中,当使用虚拟线程(Virtual Threads)时,InvalidObservationException类中的HistoryElement会出现空指针异常(NPE)。这个问题主要出现在使用虚拟线程进行观测(Observation)的场景中,特别是在测试环境下。
问题根源
问题的核心在于HistoryElement构造函数中获取堆栈跟踪的方式。原始代码使用了Thread.getAllStackTraces().get(Thread.currentThread())来获取当前线程的堆栈跟踪。然而,在虚拟线程环境下,这种方式存在两个关键问题:
Thread.getAllStackTraces()返回的Map中不包含虚拟线程作为键- 当使用虚拟线程时,
get(Thread.currentThread())会返回null,导致后续操作出现NPE
技术分析
虚拟线程是Java 19引入的轻量级线程(预览功能),在Java 21中成为正式功能。与平台线程(传统线程)不同,虚拟线程由JVM管理,运行在少量的平台线程(称为载体线程)上。这种实现方式导致了getAllStackTraces()方法的行为差异:
- 对于平台线程,
getAllStackTraces()会返回包含该线程的堆栈跟踪 - 对于虚拟线程,
getAllStackTraces()不会包含虚拟线程本身的堆栈跟踪
正确的做法应该是直接使用Thread.currentThread().getStackTrace(),这种方法在虚拟线程和平台线程上都能正常工作。
解决方案
Micrometer团队已经修复了这个问题,主要改动包括:
- 将获取堆栈跟踪的方式从
Thread.getAllStackTraces().get(Thread.currentThread())改为Thread.currentThread().getStackTrace() - 增加了对虚拟线程的兼容性处理
这个修复确保了在虚拟线程环境下也能正确获取堆栈跟踪信息,避免了NPE的发生。
影响范围
这个问题主要影响以下场景:
- 使用Micrometer进行应用观测(Observation)
- 在测试环境中使用虚拟线程
- 使用
@Observed注解或自定义AOP切面进行观测
特别是当观测操作出现异常时,系统尝试记录观测历史时会触发这个问题。
最佳实践
对于使用Micrometer和虚拟线程的开发者,建议:
- 升级到包含此修复的Micrometer版本(1.14.2及以上)
- 检查自定义的观测相关AOP切面,确保它们遵循最新的Micrometer实践
- 在虚拟线程环境下充分测试观测功能
总结
这个问题展示了虚拟线程与传统线程API交互时可能出现的兼容性问题。Micrometer的快速响应和修复确保了框架在现代Java并发模型下的稳定性。开发者在使用虚拟线程时应当注意类似API的行为差异,特别是在获取线程相关信息时。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134