typescript-language-server 中代码操作请求导致服务崩溃问题分析
问题背景
在使用 typescript-language-server 4.1.2 和 4.2.0 版本时,当客户端发送 textDocument/codeAction 请求时,服务器会意外崩溃。这个问题在 Emacs 的 Eglot 插件环境中被发现,但经过深入分析后发现,这实际上是一个客户端与服务器协议交互规范性问题。
错误现象
服务器崩溃时会产生以下关键错误信息:
BADCLIENT: Bad error code, 7044 not found in range 592..592
Debug Failure. Invalid cast. The supplied value [object Object] did not pass the test 'isCallExpression'.
错误堆栈显示问题发生在 TypeScript 服务器内部处理代码操作请求的过程中,特别是在尝试转换表达式类型时失败。
根本原因分析
经过深入调查,发现问题根源在于客户端没有正确遵循 LSP (Language Server Protocol) 规范。具体来说:
-
客户端在发送 textDocument/codeAction 请求时,包含了文件中所有的诊断信息(diagnostics),而不是仅包含与请求范围重叠的诊断信息。
-
根据 LSP 3.17 规范,CodeActionContext 中的 diagnostics 数组应该只包含与请求范围重叠的诊断信息,而不是全部诊断。
-
当服务器尝试处理这些不相关的诊断信息时,TypeScript 内部逻辑无法正确处理,导致类型转换失败和服务器崩溃。
技术细节
在 TypeScript 语言服务器的实现中,代码操作请求处理流程如下:
- 服务器接收客户端请求,解析参数
- 验证请求范围和关联的诊断信息
- 尝试将诊断代码映射到相应的代码修复操作
- 当发现诊断代码不在预期范围内时,触发错误处理
问题出现在第三步,因为服务器期望诊断信息与请求范围相关,而客户端提供了不相关的完整诊断列表,导致服务器无法正确匹配和处理。
解决方案
这个问题可以通过以下方式解决:
-
客户端修复:客户端应确保在发送 codeAction 请求时,只包含与请求范围真正重叠的诊断信息。这是最符合 LSP 规范的解决方案。
-
服务器容错:虽然主要责任在客户端,但服务器也可以增加对这种情况的容错处理,避免直接崩溃。
-
协议验证:在开发阶段,可以增加对 LSP 消息的严格验证,提前发现不符合规范的请求。
最佳实践建议
对于 LSP 客户端开发者:
- 严格遵循 LSP 规范中对各种请求参数的要求
- 特别注意范围相关的参数处理,如 diagnostics 的范围过滤
- 在开发阶段启用详细的协议日志,验证请求参数的正确性
对于语言服务器开发者:
- 对输入参数进行充分验证
- 对可能引发崩溃的边界条件进行处理
- 提供清晰明确的错误信息,帮助客户端开发者定位问题
总结
这个问题展示了在实现语言服务器协议时严格遵循规范的重要性。虽然表面上是服务器崩溃问题,但根本原因是客户端没有正确处理协议细节。通过这次分析,我们不仅解决了具体问题,也为类似场景下的协议实现提供了有价值的参考。
对于开发者而言,理解并严格遵守协议规范是确保语言服务器和客户端稳定交互的关键。同时,良好的错误处理和日志机制也能大大加快这类问题的诊断速度。
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