RediSearch 2.8.21版本发布:安全修复与性能优化
2025-06-10 02:00:49作者:郜逊炳
RedisSearch是基于Redis构建的全文搜索引擎模块,它为Redis数据库提供了高级索引和搜索功能。RedisSearch支持全文检索、聚合查询、模糊匹配等特性,广泛应用于需要高性能搜索的场景。
安全修复
本次2.8.21版本包含了一个重要的安全修复(CVE-2024-51737),解决了查询过程中潜在的越界写入问题。这类安全问题可能导致内存损坏或服务崩溃,建议所有用户尽快升级。
主要改进
查询稳定性增强
修复了处理超长前缀/中缀/后缀查询(超过1024字符)时可能导致崩溃的问题。现在系统能够正确处理各种长度的查询字符串,提高了服务的健壮性。
集群环境优化
针对Redis集群环境进行了多项改进:
- 修复了后台索引过程中键过期可能导致的跨槽错误
- 解决了聚合查询(FT.AGGREGATE)在数值字段上执行时导致失败调用计数增加的问题
- 优化了内存统计机制,确保索引清理器能准确报告收集的字节数
游标管理改进
修复了两个与游标相关的重要问题:
- 读取已删除TAG字段的游标不再导致崩溃
- 查询超时后游标现在会被正确释放,避免了游标资源耗尽的情况
内存优化
本次版本引入了一个重要的内存优化策略:索引内存现在只在执行写操作时才会真正分配。这一改进显著降低了RedisSearch的内存占用,特别是在读多写少的场景下效果更为明显。
升级建议
考虑到包含安全修复,建议所有使用RedisSearch 2.8.x版本的用户尽快升级到2.8.21版本。升级过程通常只需替换模块文件并重启Redis服务,但建议先在测试环境验证兼容性。
对于生产环境,建议在低峰期进行升级,并确保有完整的备份方案。升级后应监控系统性能指标,特别是内存使用情况和查询响应时间,确保新版本在特定工作负载下表现正常。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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
659
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
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
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146