Jsoup项目中StreamParser处理HTML显式闭合标签的重复解析问题分析
问题背景
在Jsoup 1.19.1版本中,开发人员发现当使用StreamParser结合Jsoup.parse()方法处理HTML文档时,如果文档中包含显式闭合标签,会导致某些元素的属性和内容被重复输出。这个问题在流式解析HTML文档时尤为明显,影响了数据处理的准确性。
问题现象
当解析一个包含显式闭合标签的HTML文档时,例如:
<html><head><title>Stream</title></head><body><a href=foo>Link</a></body></html>
使用StreamParser进行流式解析后,输出的元素会出现重复,特别是<a>和<body>标签会被处理两次:
El: <title>; attributes: ; ownText: Stream
El: <head>; attributes: ; ownText:
El: <a>; attributes: href="foo"; ownText: Link
El: <body>; attributes: ; ownText:
El: <a>; attributes: href="foo"; ownText: Link
El: <body>; attributes: ; ownText:
El: <html>; attributes: ; ownText:
El: <#root>; attributes: ; ownText:
问题根源
经过分析,这个问题源于HTML解析器的特殊处理机制:
-
HTML解析器的栈管理:HTML解析器会保持
body和html标签在栈中,即使它们已经被显式闭合。这是为了确保后续内容仍然能够被正确添加到body中。 -
双重触发机制:当标签显式闭合时,
onNodeRemoved事件会被触发一次;当文档解析完成时,所有剩余的节点会从栈中弹出,导致这些标签再次被处理。 -
与XML解析器的差异:值得注意的是,这个问题只出现在HTML解析器中,XML解析器表现正常,因为它不会保持已闭合标签在栈中。
解决方案
Jsoup开发团队已经修复了这个问题,修复后的版本能够正确处理显式闭合标签,输出符合预期的结果:
El: <title>; attributes: ; ownText: Stream
El: <head>; attributes: ; ownText:
El: <a>; attributes: href="foo"; ownText: Link
El: <body>; attributes: ; ownText:
El: <html>; attributes: ; ownText:
El: <#root>; attributes: ; ownText:
技术启示
这个问题给我们带来了一些重要的技术启示:
-
流式解析的特殊性:流式解析与传统的DOM构建解析有着不同的处理机制,需要特别注意节点生命周期管理。
-
HTML与XML解析差异:HTML解析器为了容错性会做出一些特殊处理,这在设计解析逻辑时需要特别注意。
-
显式与隐式闭合:在HTML中,显式闭合标签和隐式闭合标签可能会导致不同的解析行为,这在处理流式数据时需要格外小心。
最佳实践建议
基于这个问题的分析,建议开发人员在使用Jsoup的StreamParser时:
- 明确了解HTML和XML解析器的行为差异
- 对于需要精确控制解析结果的场景,考虑使用XML解析模式
- 及时更新到修复后的Jsoup版本
- 在流式处理中,注意检查元素的唯一性,避免重复处理
这个问题展示了HTML解析器复杂性的一个侧面,也提醒我们在使用高级解析功能时需要深入理解其内部机制。Jsoup团队的快速响应和修复也体现了开源项目的优势所在。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00