Jackson Databind 中 Java Record 的 READ_ONLY 属性反序列化问题解析
在 Jackson Databind 2.18.x 版本中,开发者在使用 Java Record 类型配合 @JsonProperty(access = READ_ONLY) 注解时遇到了一个意外的异常问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因及解决方案。
问题现象
当开发者定义如下 Record 类型时:
record Dummy(
@JsonProperty(value = "a", access = READ_ONLY) String a,
@JsonProperty(value = "b", access = READ_ONLY) String b
) {}
在 2.18.x 版本中执行反序列化操作时,会抛出 InvalidDefinitionException 异常,提示存在重复的 creator 属性 "b"。而在 2.18 之前的版本中,虽然不会抛出异常,但 READ_ONLY 的语义并未被正确遵守。
技术背景
Java Record 特性
Java 14 引入的 Record 类型是一种特殊的数据载体类,其组件(components)默认就是不可变的字段。Jackson 从 2.12 版本开始支持 Record 类型的序列化/反序列化。
@JsonProperty.access 语义
Jackson 的 @JsonProperty 注解中的 access 属性用于控制属性的访问权限:
READ_ONLY:只能读取(序列化),不能写入(反序列化)WRITE_ONLY:只能写入(反序列化),不能读取(序列化)
问题根源
经过 Jackson 开发团队分析,这个问题源于 2.18 版本中对 Record 类型处理逻辑的调整。具体表现为:
- 参数名处理冲突:当
@JsonProperty.value显式指定与 Record 组件名相同的值时,2.18.x 版本会在内部创建重复的参数绑定 - 版本行为差异:
- 2.14-2.17:静默忽略 READ_ONLY 设置,仍会反序列化字段值
- 2.18.0-2.18.3:抛出重复属性异常
- 2.18.4+/2.19+:正确处理为传递 null 值
解决方案
临时解决方案
对于 2.18.0-2.18.3 版本,可以移除冗余的 value 属性:
record Dummy(
@JsonProperty(access = READ_ONLY) String a,
@JsonProperty(access = READ_ONLY) String b
) {}
长期解决方案
升级到 Jackson Databind 2.18.4 或 2.19.0 及以上版本,这些版本已修复该问题。
设计建议
根据 Jackson 团队的说明,开发者可能需要重新考虑属性访问控制的设计:
- 如果目标是"客户端可写但服务器端只读",应使用
WRITE_ONLY而非READ_ONLY - 2.19 版本新增的
MapperFeature.INVERSE_READ_WRITE_ACCESS可以交换两者的语义
最佳实践
- 对于 Record 类型,避免同时使用
@JsonProperty.value和组件同名 - 明确区分序列化/反序列化方向的需求,正确选择 READ_ONLY/WRITE_ONLY
- 在 OpenAPI 等代码生成场景中,注意生成的注解是否符合实际需求
总结
这个问题展示了 Jackson 在处理现代 Java 特性时的复杂性。Record 类型与注解的组合使用需要特别注意语义一致性。开发者应当:
- 了解所用 Jackson 版本的具体行为
- 明确属性访问控制的真实需求
- 及时更新到修复版本以获得预期行为
Jackson 团队已确认该问题将在 2.18.4 和 2.19.0 版本中修复,届时 Record 类型配合 READ_ONLY 注解将能正确传递 null 值而非抛出异常。
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