Apache Seata文件存储模式下的并发修改异常分析与解决方案
问题背景
在Apache Seata分布式事务框架中,当使用文件存储模式(store.mode=file)时,控制台查询全局会话信息时会出现java.util.ConcurrentModificationException异常。这个异常发生在SessionConverter.convertBranchSession方法中,表明在对ArrayList进行迭代时,集合被并发修改了。
异常分析
ConcurrentModificationException是Java集合框架中的一个常见异常,它表示在迭代集合的过程中,集合结构被修改(通常是被其他线程修改)。在Seata的场景中,这个异常出现在以下调用链中:
- 控制层
GlobalSessionController.query发起查询请求 - 通过
GlobalSessionFileServiceImpl.query获取会话数据 - 在
SessionConverter.convertGlobalSession转换会话数据 - 最终在
convertBranchSession方法中对分支会话集合进行迭代时抛出异常
核心问题在于Seata的文件存储模式下,全局会话的分支会话集合(branchSessions)可能被多个线程同时访问和修改,而原始的ArrayList并不保证线程安全。
技术细节
在SessionConverter.convertBranchSession方法中,代码尝试对分支会话集合进行迭代转换。当使用ArrayList时,其迭代器实现会检查修改计数器(modCount),如果发现集合在迭代过程中被修改,就会抛出ConcurrentModificationException。
文件存储模式下,Seata会将事务会话数据持久化到磁盘文件中,但在内存中仍然维护着这些数据的引用。当控制台查询和事务处理同时操作这些数据时,就可能出现并发访问冲突。
解决方案
针对这个问题,可以考虑以下几种解决方案:
-
同步访问控制:使用
synchronized关键字或ReentrantLock对关键代码块加锁,确保同一时间只有一个线程可以修改集合。 -
线程安全集合:将ArrayList替换为
CopyOnWriteArrayList,这种集合在修改时会创建底层数组的新副本,迭代操作可以在不变的快照上进行,避免了并发修改异常。 -
防御性复制:在转换会话数据前,先创建集合的一个副本,然后在副本上进行迭代操作。
从实现复杂度和性能考虑,使用CopyOnWriteArrayList可能是最优选择,因为:
- 它专门为读多写少的场景优化
- 不需要手动管理锁
- 保证了一致性快照的迭代
- 写操作虽然需要复制数组,但在Seata的控制台查询场景中,写操作频率较低
实现建议
在SessionConverter类中,可以修改分支会话集合的处理逻辑:
List<BranchSession> branchSessions = new CopyOnWriteArrayList<>(globalSession.getBranchSessions());
for (BranchSession branchSession : branchSessions) {
// 转换逻辑
}
或者在全局会话类中直接将分支会话集合声明为CopyOnWriteArrayList类型。
总结
Apache Seata在文件存储模式下出现的这个并发修改异常,反映了在高并发分布式环境中对共享数据访问的安全性问题。通过采用适当的线程安全策略,可以确保控制台查询功能稳定运行,同时不影响事务处理的性能。这也提醒我们在设计类似系统时,需要充分考虑数据结构的线程安全性,特别是在可能被多线程访问的场景中。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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