Fastjson2 中 $ref 引用解析问题的分析与修复
2025-06-16 19:00:12作者:平淮齐Percy
问题背景
在 JSON 数据处理过程中,引用(reference)是一种常见的机制,用于处理对象间的循环引用或重复引用。Fastjson2 作为阿里巴巴开源的高性能 JSON 处理库,在处理 JSON 数据时也支持引用解析功能。
问题现象
在 Fastjson2 2.0.51 版本中,当尝试解析包含特殊引用路径 "$ref":"@" 的 JSON 字符串时,会抛出 JSONException 异常,提示"reference path invalid : @"。而在 Fastjson1 版本中,同样的 JSON 字符串能够被正确解析为一个自引用的对象结构。
技术分析
$ref 机制
$ref 是 JSON 中表示引用的一种约定方式,"$ref":"@" 是一种特殊引用,表示引用当前对象本身。这种引用方式在处理递归数据结构时非常有用。
问题根源
Fastjson2 在 2.0.51 版本中对引用路径的验证过于严格,没有正确处理 "@" 这种特殊引用路径。这导致在解析过程中,当遇到 "$ref":"@" 时,验证逻辑认为这是一个无效的引用路径,从而抛出异常。
修复方案
Fastjson2 开发团队在 2.0.52 版本中修复了这个问题,主要修改包括:
- 扩展了引用路径的验证逻辑,明确支持
"@"这种特殊引用 - 确保与 Fastjson1 的兼容性,使
"$ref":"@"能够被正确解析为自引用对象 - 完善了引用解析的处理流程,确保在各种引用场景下都能正常工作
影响范围
这个问题主要影响以下场景:
- 需要解析包含
"$ref":"@"的 JSON 数据的应用 - 从 Fastjson1 迁移到 Fastjson2 的应用,特别是那些依赖自引用特性的代码
- 处理递归数据结构的 JSON 序列化/反序列化场景
解决方案
对于遇到此问题的用户,建议:
- 升级到 Fastjson2 2.0.52 或更高版本
- 检查代码中是否依赖
"$ref":"@"的特殊处理 - 在升级后进行全面测试,确保引用相关的功能正常工作
总结
Fastjson2 在 2.0.52 版本中修复了 "$ref":"@" 解析问题,这体现了开源项目对兼容性和功能完整性的重视。对于 JSON 处理库来说,正确处理各种引用场景对于保证数据完整性和应用稳定性至关重要。开发者在使用 JSON 库时,应当关注这类特殊情况的处理能力,特别是在处理复杂对象图时。
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
177
195
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
264
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
270
94
暂无简介
Dart
623
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
378
3.34 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