Apache Fury项目中的类继承结构优化实践
2025-06-25 14:59:06作者:段琳惟
Apache Fury作为一个高性能的序列化框架,其核心类的设计直接影响到框架的易用性和扩展性。近期社区对Fury相关类的继承结构进行了重要优化,通过引入基础接口的方式重构了类层次关系,使得整个架构更加清晰合理。
原始架构分析
在优化前的版本中,Fury的核心类继承关系存在一些设计上的不足:
- ThreadLocalFury和AbstractThreadSafeFury构成了线程安全相关的基础实现
- ThreadSafeFury和Fury作为两个独立的终端类,实现了大量重复的方法
- 缺乏统一的接口定义,导致相同功能的方法分散在不同类中
这种设计带来的主要问题是代码重复和维护困难,当需要修改公共方法时,必须在多个类中进行相同改动。
架构优化方案
经过社区讨论,确定了以下优化方案:
- 引入BaseFury基础接口,提取ThreadSafeFury和Fury中的公共方法
- 重构类继承关系,使ThreadSafeFury和Fury都实现BaseFury接口
- 保持原有功能不变,仅调整代码组织结构
优化后的类结构呈现出清晰的层次:
- 顶层是BaseFury接口,定义核心序列化方法
- 中间层是AbstractThreadSafeFury抽象类,提供线程安全基础实现
- 实现层包括ThreadSafeFury和Fury两个具体类
接口命名考量
在确定接口名称时,社区经过深入讨论考虑了多个选项:
- AbstractFury:更适合抽象类而非接口
- FuryTrait:借鉴Scala的命名风格,但在Java生态中不常见
- FuryBase/BaseFury:最终选择了BaseFury,因为它:
- 明确表达了基础接口的定位
- 符合Java命名惯例
- 不会引起歧义
技术价值
这次重构带来了多方面的技术收益:
- 消除代码重复:公共方法只需在BaseFury中定义一次
- 提高可维护性:修改公共逻辑时只需改动一处
- 增强扩展性:未来新增Fury实现类时可以直接基于BaseFury
- 改善代码可读性:类关系更加直观清晰
最佳实践启示
从这次优化中可以总结出一些有价值的架构设计经验:
- 当多个类包含相同方法时,应考虑提取公共接口
- 接口命名应当准确反映其角色定位
- 类层次不宜过深,2-3层通常是最佳实践
- 重构时应保持功能不变,仅优化结构
Apache Fury通过这次架构优化,不仅解决了当前的设计问题,也为未来的功能扩展奠定了更好的基础,体现了优秀开源项目持续演进的技术追求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
93
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
724
175
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
10
1
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++
849
441
🎉 (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
1.27 K
701
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19