Apache Fury Scala 对象反序列化问题解析
问题背景
在使用 Apache Fury 进行 Scala 对象序列化/反序列化时,开发人员发现了一个特殊现象:当尝试反序列化一个 Scala 的 case object 或单例对象时,首次反序列化会返回 null 值,而只有在执行过一次序列化操作后,后续的反序列化才能正常工作。
问题复现
这个问题在以下两种场景中表现明显:
-
简单 case class 场景:定义一个简单的 case class 并尝试反序列化其序列化后的字节数组,首次反序列化返回 null,执行一次序列化操作后,再次反序列化才能得到正确结果。
-
Scala 枚举模式场景:使用 sealed trait 和 case object 实现的枚举模式,当修改枚举值后重新运行程序,反序列化会返回 null 而不是预期的枚举值。
技术分析
经过深入分析,发现问题的根源在于 Scala 对单例对象(object)的懒加载机制。Scala 中的单例对象是延迟初始化的,只有在首次被访问时才会真正创建实例。这种设计导致了以下行为:
-
当 Fury 的
SingletonObjectSerializer尝试读取单例对象时,如果该对象尚未被初始化,其MODULE$字段可能为 null 或者根本不存在。 -
只有在程序显式引用了该单例对象(如执行序列化操作时),Scala 运行时才会初始化该对象,设置
MODULE$字段。 -
这就是为什么首次反序列化失败,而执行序列化后反序列化却能成功的原因——序列化操作隐式触发了单例对象的初始化。
解决方案
针对这个问题,社区提出了一个优雅的解决方案:在 SingletonObjectSerializer 的构造函数中,主动检查并确保目标类已完成初始化。具体实现是通过 Java 的 Unsafe API 来强制初始化目标类:
public SingletonObjectSerializer(Fury fury, Class type) {
super(fury, type);
if (Platform.UNSAFE.shouldBeInitialized(type)) {
Platform.UNSAFE.ensureClassInitialized(type);
}
try {
field = type.getDeclaredField("MODULE$");
} catch (NoSuchFieldException e) {
throw new RuntimeException(type + " doesn't have `MODULE$` field", e);
}
}
这个修改确保了在访问 MODULE$ 字段之前,目标类已经完全初始化,从而解决了首次反序列化返回 null 的问题。
技术启示
这个问题给我们几个重要的技术启示:
-
理解语言特性:在使用序列化框架时,必须深入理解目标语言的特性,如 Scala 的单例对象懒加载机制。
-
框架适配:通用序列化框架需要针对不同语言的特性进行特殊处理,不能假设所有语言的对象初始化行为都一致。
-
防御性编程:在访问可能延迟初始化的资源时,应该采用防御性编程策略,确保资源可用后再进行操作。
这个问题的解决不仅修复了 Apache Fury 在 Scala 环境下的一个关键问题,也为处理类似的语言特性与序列化框架的交互提供了有价值的参考。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00