Redisson与Spring Boot 3.3集成时的UDP端口占用问题分析
在Spring Boot 3.3及以上版本与Redisson集成时,开发者可能会遇到一个特殊现象:系统启动后会创建大量UDP端口连接。这种现象在Spring Boot 3.2.2版本中并不存在,但在升级到3.2.5及更高版本后开始出现。
问题现象
当使用Spring Boot 3.3.3与Redisson集成时,系统会建立多个UDP端口连接。通过分析发现,这些连接实际上是DNS解析器的连接。Redisson官方建议可以通过设置dnsMonitoringInterval = -1来禁用DNS监控,但实际测试表明,在某些情况下这个设置可能无法完全解决问题。
根本原因
深入研究发现,这个问题与Netty的DNS解析器版本有关。Spring Boot 3.3.3默认依赖的netty-resolver-dns版本为4.1.112.Final,而将版本降级到4.1.105.Final后,问题得到解决。这表明问题可能出在Netty更高版本的实现上。
解决方案
对于遇到此问题的开发者,有以下几种解决方案:
-
降级Netty版本:将
netty-resolver-dns降级到4.1.105.Final版本可以立即解决问题。这是最直接的临时解决方案。 -
等待Netty修复:由于问题可能出在Netty的实现上,建议向Netty项目报告此问题,等待官方修复。
-
调整Redisson配置:虽然设置
dnsMonitoringInterval = -1在某些情况下可能无效,但仍建议尝试此配置,因为它可能在其他场景下有效。
技术背景
Redisson作为Redis的Java客户端,底层使用Netty进行网络通信。DNS解析是网络通信的重要环节,Netty通过UDP协议进行DNS查询。在更高版本的Netty中,DNS解析器的实现可能发生了变化,导致建立了更多的UDP连接。
最佳实践
对于生产环境,建议开发者:
- 在升级Spring Boot或Netty版本前,充分测试Redisson的连接行为
- 监控系统的网络连接情况,特别是UDP端口的使用
- 考虑使用固定IP而非域名连接Redis,避免DNS解析带来的问题
这个问题展示了Java生态系统中组件版本兼容性的重要性,也提醒开发者在升级依赖时需要全面评估可能带来的影响。
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-1.5暂无简介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
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
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