Fastjson2中JSONB反序列化LocalDate类型字段的Bug解析
2025-06-16 02:54:03作者:裴麒琰
问题背景
在Fastjson2 2.0.52版本中,开发人员发现了一个关于JSONB格式反序列化的特定问题。当使用JSONB进行对象拷贝操作时,如果源对象包含LocalDate类型的字段而目标对象不包含该字段,并且该LocalDate字段值不为null时,反序列化过程会抛出"name not support input : LOCAL_DATE -87"异常。
问题复现条件
这个Bug的出现需要满足以下几个条件:
- 使用JSONB作为序列化/反序列化格式
- 源对象包含LocalDate类型的字段
- 目标对象不包含对应的LocalDate字段
- 源对象中的LocalDate字段值不为null
技术分析
JSONB是Fastjson2中的二进制JSON格式,相比传统的文本JSON格式,它具有更高的序列化和反序列化效率。在这个特定场景下,JSONB序列化器会为LocalDate类型生成特定的类型标记(type marker),而在反序列化到不包含该字段的目标对象时,类型标记无法被正确处理,导致反序列化失败。
影响范围
该Bug主要影响以下使用场景:
- 使用JSONB格式进行对象拷贝
- 涉及LocalDate类型的DTO转换
- 源对象和目标对象字段不完全匹配的情况
解决方案
Fastjson2开发团队在2.0.53版本中修复了这个问题。修复后的版本能够正确处理以下情况:
- 当目标对象不包含源对象中的字段时,能够安全地忽略该字段
- 正确处理LocalDate类型的序列化和反序列化
- 保持JSONB格式的高效特性
最佳实践建议
对于使用Fastjson2进行对象转换的开发人员,建议:
- 及时升级到2.0.53或更高版本
- 对于对象转换场景,考虑使用更明确的字段映射策略
- 在复杂对象转换时,可以先序列化为JSON文本再反序列化,作为临时解决方案
- 对于DTO转换,保持字段结构的一致性可以减少此类问题
总结
Fastjson2作为高性能的JSON处理库,在2.0.53版本中修复了JSONB格式处理LocalDate类型时的反序列化问题。这个修复增强了库在处理不同类型对象转换时的健壮性,特别是对于包含Java 8日期时间类型的场景。开发人员应当关注此类修复,及时更新依赖版本以获得最佳的使用体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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