Folia项目内存泄漏问题分析与修复:实体引用未释放问题
2025-06-18 06:59:54作者:邬祺芯Juliet
在Folia项目(PaperMC的高性能Minecraft服务器分支)的1.21版本更新中,开发者发现了一个严重的内存泄漏问题。这个问题会导致服务器加载过的所有实体对象都无法被垃圾回收,随着服务器运行时间的增长,内存占用会持续上升,最终可能导致服务器崩溃。
问题背景
在Minecraft服务器中,实体(如生物、掉落物等)的管理是核心功能之一。服务器需要跟踪这些实体的状态变化,包括它们的加载和卸载。在1.20.6及以下版本中,Folia使用了一个名为toProcessTrackingUnloading的引用列表来管理需要卸载的实体,并在trackUnload方法中正确地清除了这个列表。
问题根源
当项目升级到1.21版本时,开发者意外地忽略了原有的trackUnload方法实现,转而使用了另一个名为trackerUnloadedEntities的引用列表。这个新列表虽然能够记录需要卸载的实体,但却缺少了关键的清理逻辑。结果导致:
- 所有被服务器加载过的实体都会被永久保留在
trackerUnloadedEntities列表中 - 即使实体已经被卸载或销毁,它们的引用仍然被保持
- 随着时间推移,这个列表会无限增长,消耗大量内存
问题影响
这个内存泄漏问题对服务器的影响非常严重:
- 内存持续增长:服务器运行时间越长,内存占用越高
- 性能下降:大量无效的实体引用会增加GC压力
- 稳定性风险:最终可能导致内存耗尽,服务器崩溃
特别是在实体密集的场景(如大型农场、刷怪塔等),这个问题会更快地显现出来。
解决方案
项目维护者Spottedleaf迅速定位并修复了这个问题。修复方案主要包括:
- 恢复原有的
trackUnload方法清理逻辑 - 确保所有实体卸载路径都能正确清理引用
- 保持新旧版本行为的一致性
这个修复确保了实体在被卸载后能够被正确地从跟踪列表中移除,允许垃圾回收器回收这些对象。
最佳实践
对于服务器管理员和开发者,建议:
- 及时更新到包含此修复的Folia版本
- 监控服务器内存使用情况
- 对于实体密集的场景,考虑定期重启或优化实体数量
- 使用性能分析工具定期检查内存使用情况
这个案例也提醒我们,在进行大型代码重构时,需要特别注意资源管理和生命周期相关的逻辑变更,避免引入类似的内存泄漏问题。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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!
C
1.03 K
492