Jetty项目12.0.20版本发布:性能优化与内存管理升级
Jetty作为一款轻量级、高性能的Java Web服务器和Servlet容器,在最新发布的12.0.20版本中带来了一系列重要改进。本文将深入解析这次更新的技术亮点,帮助开发者理解这些变化对实际应用的影响。
核心改进解析
内存管理优化
本次版本针对内存使用进行了多项优化,显著提升了资源利用效率。其中最重要的改进是解决了WebSocket使用permessage-deflate扩展时保持最后发送消息的内存问题。在之前的实现中,服务器会无意中保留最后发送给客户端的消息副本,这在长时间运行的连接中可能导致内存泄漏。新版本通过优化消息处理流程,确保在消息发送完成后及时释放相关资源。
FrameFlusher.timeoutExpired的内存使用也得到优化,减少了在高并发场景下的内存压力。这些改进对于构建高吞吐量的实时应用尤为重要,如在线聊天系统或实时数据监控平台。
HTTP/2协议增强
Jetty 12.0.20引入了HTTP/2帧监听器功能,为开发者提供了更细粒度的协议控制能力。通过实现自定义的帧监听器,开发者可以监控和干预HTTP/2协议的底层帧交换过程,这在实现高级流量管理、调试复杂协议交互或实现特殊路由逻辑时非常有用。
同时升级了quiche到0.24.0版本,这是一款开源的QUIC和HTTP/3实现库。这一升级带来了性能提升和bug修复,为未来全面支持HTTP/3奠定了基础。
资源处理改进
Resource类现在可以直接提供Content.Source,简化了内容处理流程。这一变化使得资源处理更加高效,特别是在处理大文件或流式内容时。同时修复了非Path类型Resource实例传输速度慢的问题,提升了文件传输性能。
对于使用..相对路径作为基础资源路径的情况,Jetty 12.0.20调整了行为使其与Jetty 9保持一致,解决了版本间兼容性问题。
线程池稳定性提升
修复了QueuedThreadPool在使用BlockingArrayQueue或ArrayBlockingQueue初始化时,在快速连续执行调用时可能抛出错误的问题。这一改进增强了服务器在高负载下的稳定性,特别是在突发流量场景中表现更为可靠。
开发者工具改进
JSON处理方面,util-ajax模块现在支持直接使用CharSequence而非仅限于String类型进行JSON解析。这一改进减少了不必要的字符串转换,在处理大量JSON数据时能带来轻微但可观的性能提升。
AbstractProxyServlet现在允许为HttpClient配置额外属性,提供了更大的灵活性。开发者可以通过这一功能定制代理行为,如设置特定的超时值或添加自定义的请求拦截器。
兼容性与错误修复
本次发布修复了多个影响稳定性的问题,包括:
- 修复了HttpChannelState.onFailure中可能出现的偶发性NPE问题
- 解决了异步请求过滤器中getRequestURL返回结果不一致的问题
- 修正了当metadata-complete=true时未执行MultiPart注解扫描的问题
- 完善了JPMS模块系统与新Environments特性的兼容性
总结
Jetty 12.0.20版本在保持轻量级特性的同时,通过一系列优化提升了性能、稳定性和开发者体验。这些改进使得Jetty在云原生环境、微服务架构和高性能Web应用中更具竞争力。对于正在使用Jetty的团队,建议评估这些新特性对现有应用的影响,特别是内存管理和HTTP/2相关的改进可能带来直接的性能收益。
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。C045
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TSX0122
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