Arthas中OGNL严格调用模式的解析与解决方案
背景介绍
在Java诊断工具Arthas的使用过程中,OGNL表达式是一个强大的功能,它允许用户直接执行Java代码片段来查询或修改运行时的状态。然而,随着OGNL版本的更新,引入了一个名为UseStricterInvocation
的模块,默认情况下处于开启状态,这给一些原本可以正常执行的OGNL表达式带来了限制。
问题现象
当用户尝试执行类似@java.lang.ClassLoader@getSystemClassLoader().loadClass("aaa")
这样的OGNL表达式时,会遇到如下错误:
Failed to execute ognl, exception message: ognl.MethodFailedException: Method "getSystemClassLoader" failed for object class java.lang.ClassLoader [java.lang.IllegalAccessException: Method [public static java.lang.ClassLoader java.lang.ClassLoader.getSystemClassLoader()] cannot be called from within OGNL invokeMethod() under stricter invocation mode.]
这个错误表明,在严格调用模式下,OGNL限制了某些方法的调用权限。
技术原理
OGNL的UseStricterInvocation
机制是为了增强安全性而设计的。在严格模式下,OGNL会对方法调用进行更严格的检查,防止潜在的不安全操作。这个特性可以通过JVM参数控制:
-Dognl.UseStricterInvocation=true
:启用严格模式(默认)-Dognl.UseStricterInvocation=false
:禁用严格模式
解决方案
方法一:使用反射修改静态字段(JDK 17以下)
对于JDK 17以下的版本,可以通过反射机制修改OGNL的严格模式设置:
- 首先获取Arthas的类加载器ID:
classloader -l | grep taobao
- 使用OGNL表达式修改严格模式设置:
ognl -c [类加载器ID] '#field = @com.taobao.arthas.core.util.reflect.FieldUtils@getDeclaredField(Class.forName("ognl.OgnlRuntime"),"_useStricterInvocation",true), #modifiers = @com.taobao.arthas.core.util.reflect.FieldUtils@getDeclaredField(#field.getClass(),"modifiers",true),#modifiers.setInt(#field, #field.getModifiers() & ~@java.lang.reflect.Modifier@FINAL),#field.set(null,false)'
方法二:使用Unsafe API(JDK 17及以上)
对于JDK 17及更高版本,由于模块系统的限制,需要使用Unsafe API来修改静态字段:
ognl -c [类加载器ID] '#field = @com.taobao.arthas.core.util.reflect.FieldUtils@getDeclaredField(Class.forName("ognl.OgnlRuntime"),"_useStricterInvocation",true),#unsafe = @com.taobao.arthas.common.UnsafeUtils@UNSAFE, #staticFieldBaseMethod = new com.taobao.arthas.core.advisor.ArthasMethod(#unsafe.getClass(),"staticFieldBase","(Ljava/lang/reflect/Field;)Ljava/lang/Object"),#staticFieldOffsetMethod = new com.taobao.arthas.core.advisor.ArthasMethod(#unsafe.getClass(),"staticFieldOffset","(Ljava/lang/reflect/Field;)Ljava/lang/Object"),#putBooleanMethod = new com.taobao.arthas.core.advisor.ArthasMethod(#unsafe.getClass(),"putBoolean","(Ljava/lang/Object;JZ)V"),#staticFieldBase = #staticFieldBaseMethod.invoke(#unsafe,#field),#staticFieldOffset = #staticFieldOffsetMethod.invoke(#unsafe,#field),#putBooleanMethod.invoke(#unsafe, #staticFieldBase, #staticFieldOffset, false)'
最佳实践
-
评估安全性:在禁用严格模式前,应评估操作的安全性影响,确保不会引入安全风险。
-
临时性修改:建议仅在需要时临时禁用严格模式,完成操作后恢复原设置。
-
版本适配:根据使用的JDK版本选择合适的解决方案,避免因API变更导致的问题。
-
日志记录:所有OGNL操作都应记录日志,便于后续审计和问题排查。
未来展望
随着Java安全模型的不断演进,OGNL的调用机制可能会进一步调整。Arthas团队也在考虑将这类常用操作封装为更简单的命令,提升用户体验。开发者应关注相关更新,及时调整自己的使用方式。
通过理解OGNL严格调用模式的原理和解决方案,用户可以更灵活地使用Arthas进行Java应用诊断,同时平衡安全性和便利性的需求。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
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!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









