Jetty项目中WebSocket的Permessage-Deflate扩展内存泄漏问题分析
问题背景
在Jetty项目中,当使用WebSocket协议并启用了permessage-deflate扩展时,发现存在内存泄漏问题。具体表现为:服务器会持续保留发送给客户端的最后一条消息的内存,直到WebSocket连接关闭或发送下一条新消息。
技术细节分析
permessage-deflate是WebSocket协议的一个扩展,用于支持消息压缩。Jetty实现中,当这个扩展被激活时,系统会使用Deflater类来处理消息压缩。问题出在压缩处理完成后,系统未能及时释放已压缩消息占用的内存。
关键的技术点在于:
-
Deflater对象管理:Jetty使用Deflater实例来处理消息压缩,压缩完成后,输入缓冲区(包含原始消息数据)未被清空
-
内存保留机制:系统保留了最后发送消息的byte数组,这些数组通过HeapByteBuffer被两个地方引用:
- 消息帧的payload部分
- Deflater对象的内部缓冲区
-
影响范围:对于高并发场景(如1000+个WebSocket连接),如果消息较大(几MB级别),加上较长的超时设置,可能导致GB级别的内存被无效占用
问题复现与验证
通过修改Jetty的示例代码可以复现此问题:
- 创建一个返回10MB随机数据的WebSocket端点
- 配置小内存池(50MB)以放大内存问题
- 建立多个WebSocket连接并发送消息
内存分析工具显示:
- 每个连接都保留了完整的10MB消息数据
- 这些数据被Deflater和消息帧同时引用
当禁用permessage-deflate扩展时,内存占用立即恢复正常,验证了问题确实与该扩展相关。
解决方案
Jetty团队提出的修复方案是:
-
不清空压缩表:不能简单地重置Deflater,因为这会同时清除滑动窗口和压缩表,影响后续消息的压缩效率
-
清空输入缓冲区:在消息处理完成后,向Deflater设置一个空缓冲区,从而释放对原始消息的引用
这种解决方案既解决了内存泄漏问题,又保持了WebSocket连接的压缩效率,是一个平衡的修复方案。
最佳实践建议
对于使用Jetty WebSocket的开发人员,建议:
-
评估压缩必要性:如果传输的数据本身已经是压缩格式(如JPEG、MPEG等),可以考虑禁用permessage-deflate扩展
-
监控内存使用:在高并发WebSocket应用中,应密切监控内存使用情况,特别是当启用压缩时
-
合理设置超时:根据业务需求设置适当的连接超时,避免不活跃连接长期占用内存
-
及时升级版本:采用包含此修复的Jetty版本,避免潜在的内存问题
总结
WebSocket的压缩功能虽然能减少网络传输量,但也带来了内存管理的复杂性。Jetty团队通过精细化的内存管理修复了这个问题,展示了开源项目对性能优化的持续关注。对于开发者而言,理解底层实现细节有助于构建更健壮的高性能WebSocket应用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









