Apache Logging Log4j2中的并发修改异常问题分析
2025-06-24 15:16:33作者:尤峻淳Whitney
问题背景
在Apache Logging Log4j2项目的2.24.2版本中,存在一个潜在的并发修改异常(ConcurrentModificationException)问题。这个问题主要出现在多线程环境下修改logger配置时,特别是在使用LoggerContext更新logger级别的情况下。
问题本质
该问题的核心在于InternalLoggerRegistry#getLoggers方法的实现存在线程安全隐患。该方法返回的是一个非线程安全的Stream对象,而Stream的特性是延迟计算的,这意味着即使在获取Stream后释放了读锁,后续对Stream的操作仍然会访问底层数据结构。
具体来说,当多个线程同时修改loggerRefByNameByMessageFactory这个数据结构时,就可能出现并发修改异常。这种情况属于典型的竞态条件(Race Condition),因此错误的发生具有不确定性,难以稳定复现。
技术细节分析
-
问题代码路径:
- LoggerContext.updateLoggers()方法调用InternalLoggerRegistry.getLoggers()获取logger集合
- 返回的Stream在后续forEach操作时可能访问已被修改的数据结构
-
锁机制失效:
- 虽然使用了ReentrantReadWriteLock进行同步控制
- 但Stream的延迟计算特性使得锁的保护范围不足
-
并发场景:
- 一个线程正在遍历logger集合
- 另一个线程同时修改logger配置
- 导致底层HashMap在遍历过程中被修改
解决方案
修复此问题的正确做法是:
- 修改InternalLoggerRegistry#getLoggers方法的实现,使其返回一个预计算的集合而非Stream
- 在锁的保护范围内完成所有数据收集工作
- 使用不可变集合作为返回值,确保线程安全
这种修改可以确保:
- 所有数据收集工作在锁的保护下完成
- 返回的集合是线程安全的
- 避免了Stream延迟计算带来的竞态条件
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 多线程环境下动态修改logger配置
- 高并发应用中频繁调整日志级别
- 需要热更新日志配置的系统
最佳实践建议
对于使用Log4j2的开发者,建议:
- 避免在高并发场景下频繁修改logger配置
- 如果需要动态调整日志级别,考虑使用专门的配置管理线程
- 升级到包含此修复的版本
- 在关键路径上添加适当的同步控制
总结
并发问题是日志框架中常见但难以调试的问题。Log4j2团队对此问题的快速响应和修复体现了框架的成熟度。开发者应当理解框架内部机制,特别是在多线程环境下的行为,才能更好地使用和调试日志系统。
这个问题也提醒我们,在使用Java Stream API时需要注意其延迟计算特性可能带来的线程安全问题,特别是在涉及共享数据结构的场景下。正确的同步策略和适当的数据封装是保证线程安全的关键。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C075
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0130
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
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 单总线CPU设计实训代码:计算机组成原理最佳学习资源 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 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
462
3.44 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
269
309
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
190
75
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
843
421
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
119
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
10
1
🎉 (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
1.26 K
692