Lithium项目中的世界生成死锁问题分析与解决方案
2025-07-05 04:45:06作者:丁柯新Fawn
问题背景
在Minecraft 1.21.1 Fabric环境中,当Repurposed Structures模组尝试生成包含骷髅马骑士的地下堡垒结构时,服务器出现了内部死锁现象。具体表现为区块停止加载、游戏逻辑停滞,但日志中未显示任何错误信息。通过线程转储分析发现,服务器线程在等待区块加载时被锁定。
技术分析
死锁触发机制
-
结构生成流程:Repurposed Structures模组在生成地下堡垒时会创建骷髅马骑士实体,这些实体具有骑乘关系(骷髅骑在马上)。
-
事件触发链:
- 实体加载过程中触发了游戏事件(GameEvent)
- 游戏事件被附近的幽匿感测体接收
- 感测体尝试访问相邻区块(xz坐标57,19)
- 此时主线程正在加载原始区块(xz坐标57,20)
-
关键冲突点:
- 主线程持有原始区块锁的同时,需要访问相邻区块
- 事件处理线程尝试获取原始区块锁来完成事件处理
- 形成典型的交叉锁死锁场景
与Lithium的关系
最初怀疑与Lithium的以下优化相关:
- 游戏事件调度优化(mixin.world.game_events.dispatch)
- 区块加载调度优化
但经过验证:
- 问题在完全禁用Lithium后仍然存在
- 根本原因是Minecraft原版代码的线程安全问题
解决方案
临时解决方案
对于使用Lithium的用户:
- 检查lithium.properties配置文件
- 确保
mixin.world.game_events.dispatch选项保持禁用状态(默认即为禁用)
根本解决方案
-
代码层面修复:
- 避免在世界生成期间触发可能引起区块加载的游戏事件
- 参考NeoForge的实现方式,通过标记"正在加载"状态来允许临时访问
-
模组兼容建议:
- 对于结构生成模组,应避免在区块加载阶段创建会立即触发事件的实体
- 可以考虑延迟事件触发或使用特殊标记跳过初始事件
技术启示
-
线程安全的重要性:在游戏开发中,特别是涉及世界生成和多线程处理的场景,需要特别注意锁的获取顺序。
-
事件系统的复杂性:Minecraft的事件系统虽然强大,但在多线程环境下容易引发难以预料的问题。
-
性能优化的边界:性能优化模组在提升效率的同时,可能暴露出原版代码中的潜在问题。
这个问题展示了Minecraft模组生态系统中,不同系统交互时可能产生的复杂问题。理解这些底层机制有助于开发者编写更健壮的模组代码。
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥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
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867