Google Protobuf JRuby 组件中意外包含 jruby-complete.jar 的问题分析
2025-04-29 02:00:32作者:伍霜盼Ellen
问题背景
在 Google Protobuf 项目的 JRuby 组件版本 4.31.0.rc.1 中,开发人员发现了一个显著的体积膨胀问题。protobuf_java.jar 这个 fat jar 文件的大小从 4.30.2 版本的 5.3MB 激增至 33MB。经过深入分析,发现问题出在该 jar 包中意外包含了完整的 jruby-complete.jar 内容。
技术细节
问题表现
通过对比 4.30.2 和 4.31.0.rc.1 两个版本的 jar 包内容,可以清晰地看到新增了大量与 JRuby 相关的类和资源文件。这些新增内容包括:
- JRuby 核心类文件(org/jruby 路径下)
- JRuby 依赖的第三方库(如 jnr、jcodings 等)
- JRuby 扩展模块(如 openssl、readline 等)
- 各种平台相关的本地库文件
问题根源
深入分析后发现,这个问题很可能与构建系统的变更有关。虽然项目的 pom.xml 文件中明确指定了 jruby-complete 依赖的 scope 为 provided(意味着它应该由运行时环境提供,不应被打包进最终产物),但在实际构建过程中这些依赖还是被包含进了最终的 fat jar。
影响分析
对项目的影响
- 体积膨胀:jar 包大小增加了近 6 倍,从 5.3MB 增至 33MB
- 潜在冲突:当这些类被重复加载时,可能会导致类加载器冲突
- 资源浪费:包含了大量运行时环境中已经存在的类文件
对用户的影响
- 部署包增大:增加了应用部署时的资源消耗
- 启动时间延长:更大的 jar 包可能导致类加载时间增加
- 内存占用增加:重复加载相同类可能导致内存浪费
解决方案建议
临时解决方案
对于急需使用新版本的用户,可以考虑以下临时方案:
- 手动排除 jar 包中的 JRuby 相关类
- 继续使用 4.30.2 版本等待修复
根本解决方案
项目维护者需要:
- 检查构建规则(特别是 Bazel 规则)的变更
- 确保 provided 范围的依赖不被包含在最终产物中
- 添加构建验证步骤检查产物的内容
技术原理延伸
Maven 依赖范围
在 Maven 项目中,provided 范围的依赖表示这些依赖在编译和测试时需要,但在运行时由目标环境提供。这种机制常用于:
- 避免重复打包(如 Servlet API)
- 减少最终产物体积
- 确保使用环境提供的特定版本
Fat Jar 构建注意事项
构建包含所有依赖的 fat jar 时需要特别注意:
- 正确识别和排除 provided 范围的依赖
- 处理潜在的类冲突
- 优化资源文件合并策略
总结
Google Protobuf 的 JRuby 组件中意外包含 jruby-complete.jar 的问题展示了构建系统配置的重要性。这个问题虽然不会影响功能,但会导致资源浪费和潜在冲突。通过正确配置构建规则和加强构建验证,可以避免类似问题的发生。对于 Java 生态系统的开发者来说,理解 Maven 依赖范围和构建工具的实际行为是保证项目质量的重要一环。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
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
269
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
620
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