Redis 7.4.2版本发布:安全修复与关键改进
Redis是一个开源的高性能键值数据库,以其出色的速度、灵活的数据结构和丰富的功能而闻名。作为内存数据库,Redis广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等场景。近日,Redis发布了7.4.2版本,这是一个重要的维护版本,主要包含安全修复和一些关键问题的解决。
安全修复
本次版本包含两个重要的安全修复,值得所有Redis用户特别关注:
-
Lua脚本执行问题(CVE-2024-46981)
这个问题可能导致通过精心构造的Lua脚本命令在Redis服务器上执行非预期操作。Lua脚本是Redis提供的一个强大功能,允许用户在服务器端执行复杂的原子操作。由于Redis通常以较高权限运行,这个问题需要特别重视。建议所有用户尽快升级以解决此问题。 -
ACL选择器服务稳定性问题(CVE-2024-51741)
Redis的访问控制列表(ACL)功能允许管理员精细控制用户权限。这个问题可能导致通过发送特殊构造的ACL选择器影响Redis服务稳定性。对于面向公众开放的Redis实例,这个问题尤其需要注意。
核心功能改进
除了安全修复外,7.4.2版本还包含多个重要的功能修复:
流(Streams)数据结构改进
-
XINFO命令lag字段修复
当消费组的最后ID后面存在特殊标记时,XINFO命令返回的lag字段值不正确。lag字段用于表示消费者落后于生产者多少条消息,这个修复确保了监控数据的准确性。 -
XTRIM命令与特殊标记处理
XTRIM命令在执行后未能正确更新最大特殊标记,导致后续的lag计算出现偏差。这个问题已得到修复,确保了流数据修剪后各项指标的准确性。
内存管理优化
-
模块内存碎片整理稳定性修复
在特定情况下,Redis模块的内存碎片整理过程可能导致服务器不稳定。这个修复提高了Redis的稳定性,特别是在使用自定义模块的场景下。 -
RDB加载失败时的资源释放
修复了在RDB文件加载失败时可能出现的资源释放问题。RDB是Redis的持久化机制之一,这个修复确保了在异常情况下系统资源的正确管理。 -
函数库上下文内存同步问题
修复了functionsLibCtx中cache_memory的一个同步问题,提高了多线程环境下的稳定性。
哈希数据类型修复
- 带过期时间的哈希键引用计数问题
当哈希键不再包含任何字段但仍有过期时间设置时,在执行RENAME、MOVE、SWAPDB或RESTORE操作时会出现键引用计数错误。这个修复确保了在这些操作下键的生命周期管理正确无误。
集群功能增强
-
集群配置加载稳定性
修复了加载集群配置时可能导致不稳定的问题,提高了Redis集群的可靠性。 -
CLUSTER SHARDS命令改进
修复了CLUSTER SHARDS命令可能返回空数组的问题。这个命令用于获取集群分片信息,是管理和监控Redis集群的重要工具。 -
版本兼容性提升
解决了与旧版本节点的一些兼容性问题,使得不同版本的Redis节点能够更好地协同工作。 -
SORT命令错误信息修正
修复了在集群模式下使用SORT命令时,GET #参数返回的错误信息不准确的问题。
升级建议
考虑到7.4.2版本包含关键安全修复,所有Redis用户都应尽快安排升级。升级前建议:
- 在生产环境升级前,先在测试环境验证应用兼容性
- 备份重要数据
- 检查所有依赖Redis的功能是否正常工作
- 监控升级后的系统性能指标
对于无法立即升级的用户,应评估安全修复的影响范围并采取适当的缓解措施,如加强网络访问控制等。
Redis 7.4.2版本的发布再次体现了Redis社区对安全性和稳定性的重视。通过及时修复关键问题和提升系统可靠性,Redis继续为开发者提供可靠的数据存储解决方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00