Jeecg-Boot项目中Druid版本升级至1.2.24的技术解析
2025-05-02 05:28:48作者:胡唯隽
在Jeecg-Boot 3.7.3版本中,开发团队发现了一个与Druid数据库连接池组件相关的技术问题。该问题涉及SQL合并功能与COLLATE关键词的兼容性问题,虽然不影响SQL语句的实际执行,但会导致后台控制台产生大量异常日志输出。
问题背景
Druid作为阿里巴巴开源的高性能数据库连接池,在1.2.22版本中存在一个已知的兼容性问题。当SQL语句中包含COLLATE关键词时,Druid的SQL合并功能(mergeSql)会与这个关键词产生冲突。COLLATE是SQL标准中用于指定字符串比较和排序规则的子句,在多种数据库系统中都有应用。
问题表现
在实际运行环境中,虽然包含COLLATE关键词的SQL语句能够正常执行并返回预期结果,但系统后台控制台会持续输出大量异常堆栈信息。这种异常日志不仅增加了日志文件的大小,还可能掩盖其他真正需要关注的错误信息,给系统监控和问题排查带来不便。
解决方案分析
经过技术团队调研,发现Druid在1.2.24版本中已经修复了这个问题。新版本对SQL解析器进行了优化,能够正确处理包含COLLATE关键词的SQL语句,不再产生异常日志输出。
升级到1.2.24版本的主要优势包括:
- 完全兼容现有SQL语句,特别是包含COLLATE关键词的查询
- 消除不必要的异常日志输出,提高日志可读性
- 保持原有SQL合并功能的正常运作
- 获得Druid其他方面的性能改进和安全修复
实施过程
Jeecg-Boot团队在确认1.2.24版本的稳定性后,迅速进行了版本升级。升级过程主要包括:
- 更新项目依赖配置中的Druid版本号
- 全面测试核心功能,特别是涉及SQL合并和排序规则的业务场景
- 验证日志输出是否恢复正常
- 确保与其他组件的兼容性
技术启示
这个案例提醒开发者:
- 数据库连接池的选择和版本管理对系统稳定性至关重要
- 即使是能够正常执行的SQL,也可能因为连接池的实现细节而产生副作用
- 及时跟进开源组件的更新可以避免已知问题的困扰
- 日志系统的异常输出需要引起足够重视,即使不影响功能也可能隐藏着潜在问题
Jeecg-Boot团队通过这次升级,不仅解决了当前的问题,也为后续版本的质量保障奠定了基础。这种对技术细节的关注和快速响应能力,体现了该框架在技术选型和问题解决方面的专业性。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217