Spring框架中SseEmitter.onCompletion()回调行为的版本差异分析
2025-04-30 13:19:17作者:伍霜盼Ellen
背景介绍
在Spring框架的Web开发中,SseEmitter是一个用于服务器发送事件(Server-Sent Events)的重要组件。它允许服务器向客户端推送异步事件,广泛应用于实时数据更新、通知推送等场景。其中onCompletion()回调方法用于在事件流完成时执行清理操作或后续处理。
问题现象
在Spring框架6.2.3版本中,当开发者调用emitter.complete()方法时,会立即触发通过onCompletion()注册的回调函数。然而在升级到6.2.5版本后,这一行为发生了变化——complete()方法调用后,onCompletion()回调不再立即执行。
技术分析
这一行为变化源于Spring框架内部对ResponseBodyEmitter类的性能优化。在6.2.0版本中,开发团队通过#33831引入了使用AtomicBoolean替代synchronized方法的优化,目的是提升并发性能。然而这一改动带来了两个副作用:
- 原本用于防止Servlet API不允许的响应并发使用的同步机制被移除
- 对Handler#complete和Handler#completeWithError的调用被意外跳过
在6.2.4版本中,团队尝试通过#34426修复这个问题,但最终发现需要更彻底的解决方案。核心开发人员决定在6.2.x版本中完全回退到性能优化前的行为,确保API的稳定性和一致性。
影响范围
这一行为变化主要影响以下场景:
- 依赖onCompletion()回调立即执行的清理逻辑
- 需要精确控制事件流生命周期的应用
- 从Spring Boot 3.3(基于Spring 6.2.3)升级到3.4(基于6.2.5)的项目
解决方案
对于需要保持原有行为的应用,开发者可以采取以下策略之一:
- 暂时停留在Spring Boot 3.3/Spring 6.2.3版本
- 在调用complete()后手动执行原本放在onCompletion()中的逻辑
- 等待Spring 7.0版本中更完善的解决方案
最佳实践建议
在处理SSE事件流时,建议开发者:
- 不要过度依赖回调的即时性,考虑增加适当的延迟处理
- 对关键资源清理采用多重保障机制
- 在升级框架版本时,充分测试事件流相关功能
- 考虑使用响应式编程模型作为替代方案
未来展望
Spring团队已经意识到这一问题,并计划在7.0版本中重新设计相关机制,既保持API的稳定性,又能实现性能优化。这将为开发者提供更可靠和高效的SSE实现。
通过这次事件,我们可以看到框架演进过程中平衡性能与稳定性的挑战,也提醒开发者在升级版本时需要全面评估变更影响。
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
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
219