Redisson升级后Kryo序列化StackOverflow问题分析与解决
2025-05-08 02:11:26作者:何将鹤
问题背景
在使用Redisson客户端从3.18.1版本升级到3.34.1版本后,用户在执行RBucket.set()操作时遇到了StackOverflowError错误。错误信息表明Kryo序列化过程中可能出现了循环引用导致的无限递归问题。
错误现象
具体错误表现为:
com.esotericsoftware.kryo.KryoException: A StackOverflow occurred. The most likely cause is that your data has a circular reference resulting in infinite recursion. Try enabling references with Kryo.setReferences(true). If your data structure is really more than 1740 levels deep then try increasing your Java stack size.
根本原因分析
-
Kryo序列化机制变化:Redisson在3.34.1版本中对Kryo序列化组件进行了升级,默认配置下对循环引用的处理方式与旧版本不同。
-
循环引用问题:当被序列化的对象图中存在循环引用时,Kryo在没有启用引用跟踪的情况下会陷入无限递归,最终导致堆栈溢出。
-
安全考虑:新版本出于安全考虑,默认不启用Kryo的引用跟踪功能,这虽然提高了安全性但也可能导致序列化失败。
解决方案演进
初始解决方案(不推荐)
使用Kryo5Codec并设置Kryo.setReferences(true)可以临时解决问题,但这种方法存在已知的安全风险(CVE-2023-42809),不推荐在生产环境使用。
推荐解决方案
-
使用SerializationCodec:
- 这是最安全的替代方案,使用Java原生序列化机制
- 配置简单,无需额外设置
- 缺点是性能略低于Kryo
-
使用更新后的Kryo5Codec:
- 最新版本已增加
allowedClasses参数,可以指定允许序列化的类白名单 - 同时增加了
useReferences设置,可安全启用引用跟踪 - 示例配置:
new Kryo5Codec(allowedClasses, useReferences)
- 最新版本已增加
最佳实践建议
-
评估序列化需求:
- 如果不需要高性能序列化,优先考虑SerializationCodec
- 如果需要高性能且确保数据安全,使用更新后的Kryo5Codec
-
安全配置Kryo:
- 始终设置
allowedClasses白名单 - 仅在必要时启用引用跟踪
- 考虑设置
registrationRequired=true以增强安全性
- 始终设置
-
升级策略:
- 升级Redisson时,应测试所有序列化/反序列化场景
- 对于复杂对象图,提前识别可能的循环引用问题
技术原理深入
Kryo序列化在处理对象图时有两种模式:
- 无引用跟踪:简单快速,但遇到循环引用时会递归直到堆栈溢出
- 启用引用跟踪:维护已序列化对象引用表,可以正确处理循环引用,但略微增加开销
Redisson的更新使这两种模式都可以安全使用,同时通过类白名单机制防止了反序列化风险。
总结
Redisson的这次升级带来了更安全的默认配置,虽然可能导致原有代码出现序列化问题,但提供了多种解决方案。开发者应根据自身应用的安全需求和性能要求,选择合适的序列化策略。对于大多数应用,使用SerializationCodec或配置了白名单的Kryo5Codec都是安全可靠的选择。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217