HAPI-FHIR项目中Tomcat资源分配问题分析与应对
2025-07-04 18:19:47作者:范靓好Udolf
问题背景
在HAPI-FHIR项目的Spring Boot集成模块中,发现了一个由Tomcat嵌入式核心组件(tomcat-embed-core)引起的资源分配问题(CVE-2024-38286)。该问题属于资源分配无限制情况,可能导致服务不可用。
技术分析
问题本质
该问题存在于Apache Tomcat的资源管理机制中,具体表现为系统在处理某些请求时未能正确实施资源分配的限制和节流措施。某些情况下,通过发送特定网络请求,可能使服务器分配过多资源,最终影响服务可用性。
影响范围
在HAPI-FHIR项目中,受影响的组件路径包括:
- hapi-fhir-spring-boot-sample-server-jersey模块
- hapi-fhir-spring-boot-sample-client-apache模块
- hapi-fhir-spring-boot-sample-client-okhttp模块
这些模块都间接依赖了存在问题的tomcat-embed-core 10.1.24版本,该依赖是通过Spring Boot Starter Web 3.2.6引入的。
严重程度
根据CVSS v3评分系统,该问题被评为8.6分,主要体现在:
- 操作复杂度低
- 完全通过网络远程利用
- 对系统可用性造成影响
- 影响范围可扩展到其他相关组件
解决方案
升级建议
项目维护者应采取以下升级措施:
- 直接解决方案:将tomcat-embed-core升级至10.1.25版本
- 推荐解决方案:将spring-boot-starter-web升级至3.2.7版本,这将自动解决传递依赖问题
升级注意事项
在进行版本升级时,开发团队应当:
- 全面测试与新版Tomcat的兼容性
- 特别关注资源密集型操作的性能表现
- 验证现有节流配置是否仍然有效
- 考虑实施额外的资源监控机制
防御建议
除了版本升级外,建议采取以下防御措施:
- 在网络边界实施请求速率限制
- 配置合理的请求超时设置
- 监控异常的资源消耗模式
- 考虑使用Web应用防护规则过滤可疑请求
总结
对于使用HAPI-FHIR框架的开发团队来说,及时解决这一Tomcat资源分配问题至关重要。通过版本升级和适当的防御配置,可以有效降低系统风险,确保医疗数据交换服务的稳定性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873