AdminJS与Prisma集成中BigInt序列化问题的解决方案
在基于Node.js的后端开发中,AdminJS作为一款优秀的管理界面框架,与Prisma ORM的结合使用越来越普遍。然而,在实际开发过程中,开发者可能会遇到一个典型的技术难题:当数据库模型中使用BigInt类型作为主键时,AdminJS界面在访问相关资源时会抛出"TypeError: Do not know how to serialize a BigInt"错误。
问题本质分析
这个问题的根源在于JavaScript的JSON序列化机制。BigInt是ES2020引入的新数据类型,用于表示大于2^53-1的整数。然而,标准的JSON.stringify()方法并不支持直接序列化BigInt类型,当AdminJS尝试将包含BigInt的查询结果转换为JSON响应时,就会触发这个类型错误。
在Prisma模型定义中,开发者常常会这样定义自增主键:
model ValidationRule {
validationRuleId BigInt @id @default(autoincrement())
}
解决方案探索
临时解决方案:修改模型类型
最直接的解决方法是修改Prisma模型,将BigInt改为普通的Int类型。这种方法虽然简单,但存在明显缺陷:
- 当需要存储超大整数时会受到限制
- 不适用于已有生产数据库的迁移场景
- 可能影响与其他系统的数据一致性
推荐解决方案:扩展BigInt原型
更优雅的解决方案是通过扩展BigInt原型,为其添加toJSON方法。这种方法不会改变数据模型,同时解决了序列化问题:
declare global {
interface BigInt {
toJSON: () => string;
}
}
BigInt.prototype.toJSON = function (): string {
return this.toString();
};
这个方案的优点包括:
- 保持数据模型的完整性
- 全局生效,无需修改现有业务逻辑
- 将BigInt转换为字符串形式,避免精度丢失
- 兼容现有JSON处理逻辑
深入技术原理
JavaScript的JSON序列化机制在遇到对象时,会首先检查对象是否具有toJSON方法。如果有,则使用该方法返回的值进行序列化。通过为BigInt原型添加toJSON方法,我们实际上是为所有BigInt实例提供了自定义的序列化行为。
这种方法的实现原理与许多现代JavaScript库处理特殊类型序列化的方式一致,比如Moment.js等日期处理库也采用类似的机制。
最佳实践建议
- 初始化时机:这段代码应该放在应用的入口文件顶部执行,确保在所有模块加载前就已生效
- 类型安全:通过TypeScript的declare global扩展,保证了类型系统的完整性
- 性能考虑:toString()操作会有轻微性能开销,但对于管理界面这种非高频场景可以接受
- 数据一致性:需要注意前端接收到的将是字符串形式的BigInt,需要进行相应处理
总结
在AdminJS与Prisma的集成开发中,处理BigInt序列化问题需要综合考虑数据模型完整性和系统兼容性。通过扩展BigInt原型的方案,开发者可以在不牺牲数据精度的情况下,实现AdminJS对包含BigInt类型字段的资源的正常访问。这种解决方案既保持了代码的简洁性,又确保了系统的健壮性,是处理此类问题的推荐做法。
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