Create模组中实体渲染导致的并发修改异常分析与解决方案
2025-06-24 00:42:20作者:曹令琨Iris
问题现象
在Create模组(版本1.20.1-6.0.4)的使用过程中,当玩家部署了运输熔岩的火车后,游戏客户端出现了间歇性崩溃现象。崩溃日志显示为"Rendering entity in world"错误,但表面上看不到具体的错误信息。
根本原因分析
深入分析崩溃日志后,可以定位到实际抛出的异常是java.util.ConcurrentModificationException。这个异常发生在BlockEntityRenderHelper类的renderBlockEntities方法中,具体是在遍历ArrayList时检测到了并发修改。
这种异常通常发生在以下情况:
- 一个线程正在遍历集合
- 同时另一个线程修改了这个集合
- 导致迭代器的快速失败(fail-fast)机制触发
在Create模组的上下文中,这很可能是由于:
- 火车实体(包含多个方块实体)的渲染系统
- 与方块实体的动态更新系统
- 产生了线程冲突
技术细节
异常堆栈显示问题出在BlockEntityRenderHelper.java的第56行,这是Create模组用于集中渲染方块实体的工具类。当渲染火车这样的复合实体时,它需要同时处理多个关联的方块实体。
Create的火车系统会将多个方块组合成一个动态实体,这些方块的渲染通常需要特殊处理。当火车在移动过程中,其包含的方块实体列表可能被动态修改,而渲染线程尝试遍历这个列表时就可能引发并发问题。
解决方案
对于终端用户,可以尝试以下临时解决方案:
- 移除或重新部署可疑的火车实体
- 降低渲染距离,减少一次性渲染的实体数量
- 更新到Create模组的最新版本(如果可用)
对于开发者,建议的修复方向包括:
- 在BlockEntityRenderHelper中使用同步机制保护集合访问
- 实现副本遍历模式,避免直接操作原始集合
- 为动态实体渲染添加双重缓冲机制
预防措施
为了避免类似问题:
- 避免在火车等复合实体中使用大量动态更新的方块
- 定期检查并优化复杂机械的构建
- 关注模组更新日志,及时应用修复补丁
总结
Create模组中这类渲染异常虽然表面信息不足,但通过分析可以定位到线程安全问题。理解模组如何处理复合实体的渲染对于解决和预防此类问题很有帮助。建议用户在构建复杂机械时注意性能影响,并在遇到问题时及时报告给开发团队。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322