Redisson Tomcat Session Manager中的ConcurrentModificationException问题解析
在分布式系统中,会话管理是一个关键组件,而Redisson提供的Tomcat Session Manager解决方案因其高性能和易用性而广受欢迎。然而,近期在使用过程中发现了一个值得关注的问题:当用户频繁创建和销毁会话时,系统会间歇性地抛出ConcurrentModificationException异常,导致会话意外提前失效。
问题现象
在Tomcat 9.0.86环境下,使用Redisson 3.27.0作为会话管理器时,当系统进行大量登录/注销操作时,会观察到以下异常堆栈:
java.util.ConcurrentModificationException
    at java.base/java.util.ArrayList$Itr.checkForComodification
    ...
    at org.redisson.tomcat.RedissonSession.save
这个异常会导致会话数据无法正确持久化到Redis中,进而造成会话提前失效,影响用户体验。
根本原因分析
深入分析这个问题,我们需要理解几个关键点:
- 
会话保存机制:Redisson Session Manager在AFTER_REQUEST模式下,会在请求处理完成后将整个会话状态序列化并保存到Redis。
 - 
序列化过程:Redisson默认使用Kryo序列化库来处理会话数据。Kryo在序列化过程中会对数据结构进行深度遍历。
 - 
并发修改问题:当会话属性中包含ArrayList等非线程安全集合时,如果在序列化过程中有其他线程修改了这些集合,就会触发ConcurrentModificationException。
 
问题的核心在于,虽然Redisson Session Manager本身在保存会话时是单线程操作,但如果开发者将会话属性设置为共享的可变集合,并且这些集合可能被其他线程修改,就会导致这个问题。
解决方案
针对这个问题,Redisson项目已经提供了修复方案。开发者可以采取以下措施:
- 
升级Redisson版本:确保使用包含修复的Redisson版本。
 - 
会话属性设计:
- 避免在会话中直接存储共享的可变集合
 - 如果必须存储集合,考虑使用Collections.unmodifiableList创建不可变视图
 - 或者使用线程安全的集合实现如CopyOnWriteArrayList
 
 - 
配置优化:
- 评估是否可以使用READONLY模式替代MEMORY模式
 - 考虑调整会话更新策略
 
 
最佳实践建议
- 
会话数据设计原则:
- 保持会话数据尽可能简单和小型化
 - 复杂对象应该设计为不可变(immutable)
 - 对于必须可变的对象,确保线程安全
 
 - 
性能考量:
- 大型集合的序列化会显著影响性能
 - 考虑将大数据集存储在专门的数据结构中,而非会话属性
 
 - 
测试策略:
- 在高并发场景下充分测试会话管理
 - 监控会话持久化的成功率
 
 
总结
这个案例很好地展示了分布式系统中会话管理的复杂性。Redisson的快速响应和修复体现了其作为成熟解决方案的可靠性。对于开发者而言,理解会话管理的内在机制和潜在陷阱,是构建稳定分布式系统的关键。通过合理设计会话数据结构和选择合适的配置,可以充分发挥Redisson Tomcat Session Manager的优势,同时避免这类并发问题的发生。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00