Apache Fury序列化框架中的异步编译访问权限问题分析
问题背景
Apache Fury是一个高性能的Java序列化框架,它通过即时编译(JIT)技术生成针对特定类的序列化代码来提升性能。在0.8.0版本中,当启用异步编译(async compilation)功能时,框架在处理某些内部类的序列化时会抛出IllegalAccessError
异常。
问题现象
当尝试序列化一个静态内部类DelegatedPage
时,如果启用了异步编译功能,框架会在后台编译线程中抛出访问权限异常。具体表现为:
java.lang.IllegalAccessError: failed to access class org.wicketstuff.datastores.common.SessionQuotaManagingDataStore$DelegatedPage from class org.wicketstuff.datastores.common.SessionQuotaManagingDataStore_SizeLimitedDataFuryRefCodec_0
技术分析
根本原因
这个问题的本质在于Java的类加载机制和访问控制机制:
-
类加载器隔离:Fury在异步编译模式下会使用自定义的
ByteArrayClassLoader
来加载生成的序列化器类,而原始类是由应用类加载器加载的,这导致了类加载器隔离。 -
访问权限限制:Java对内部类的访问有严格限制,特别是当访问发生在不同类加载器加载的类之间时。虽然
DelegatedPage
是public的静态内部类,但在跨类加载器访问时仍然会受到限制。 -
异步执行上下文:在同步模式下,所有操作都在同一个线程和类加载上下文中执行,因此不会出现访问问题。但在异步模式下,编译和生成代码的操作在后台线程中执行,导致了上下文切换。
影响范围
这个问题不会导致序列化失败,因为Fury有回退机制,当JIT编译失败时会使用反射方式继续工作。但会影响性能,因为无法利用JIT优化带来的性能提升。
解决方案
Apache Fury团队通过以下方式解决了这个问题:
-
提前解析类信息:在生成序列化代码之前,先解析目标类的所有字段和方法信息,确保在异步编译时能够正确访问。
-
访问权限检查:在代码生成阶段增加访问权限验证,确保生成的代码能够合法访问目标类的成员。
-
上下文保持:在异步编译时保持必要的类加载上下文,确保生成的代码能够正确访问原始类。
技术启示
这个问题给我们的启示是:
-
在使用类生成技术时,必须特别注意访问权限问题,特别是在多类加载器环境下。
-
异步操作虽然能提高性能,但会引入额外的复杂性,需要仔细处理执行上下文。
-
对于框架设计者来说,需要为各种边界情况提供优雅的回退机制,就像Fury在JIT失败时自动回退到反射模式一样。
总结
Apache Fury通过修复异步编译模式下的类访问权限问题,进一步提升了框架的稳定性和可靠性。这个案例展示了高性能序列化框架在面对复杂类加载场景时的挑战,以及如何通过技术创新来解决这些问题。对于使用者来说,升级到修复后的版本即可避免此类问题,同时享受到异步编译带来的性能优势。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









