Fury序列化框架中List<List<Object>>类型数据的序列化问题解析
Fury序列化框架中List<List>类型数据的序列化问题解析
问题背景
在Apache Fury(孵化中)0.4.1版本的Java组件中,存在一个关于嵌套集合类型序列化的bug。当开发者尝试序列化包含List<List<Object>>结构的POJO对象时,反序列化结果会出现数据不一致的问题。
问题复现
通过以下测试用例可以稳定复现该问题:
@Value
public static class Pojo {
List<List<Object>> data;
}
// 测试数据
new Pojo(List.of(
List.of(1, 2),
List.of(2, 2)
))
序列化后再反序列化,预期应该得到原始数据,但实际得到的结果却是:
[[1, 2], [[1, 2], [1, 2]]]
技术分析
这个问题涉及到Fury框架在以下方面的处理机制:
-
嵌套集合的引用跟踪:当启用
withRefTracking(true)时,框架会对重复对象进行引用优化。但在处理嵌套集合时,引用跟踪可能出现了错误判断。 -
泛型类型擦除:Java的类型擦除机制使得
List<List<Object>>在运行时被识别为原始类型List,可能导致框架在序列化时丢失了类型层次信息。 -
集合元素识别:框架可能在处理第二层List时,错误地将整个外层List识别为重复引用,导致数据复制异常。
解决方案
该问题已在最新代码中得到修复,主要改进包括:
-
优化了嵌套集合的引用跟踪逻辑,确保每一层集合都能被正确识别和处理。
-
增强了类型推断机制,即使在类型擦除的情况下也能准确识别嵌套集合结构。
-
改进了序列化过程中的对象图遍历算法,防止在复杂结构中出现错误的引用判断。
最佳实践
对于使用Fury框架的开发者,在处理复杂嵌套数据结构时建议:
-
对于已知的固定嵌套结构,考虑使用具体类型而非泛型Object,如
List<List<Integer>>。 -
在性能允许的情况下,可以暂时关闭引用跟踪功能进行测试验证。
-
及时更新到包含此修复的版本,目前该修复已合并到主分支。
总结
这个案例展示了序列化框架在处理复杂数据结构时可能遇到的挑战。Fury团队快速响应并修复了这个问题,体现了框架的成熟度和维护质量。对于开发者而言,理解序列化框架的内部机制有助于更好地诊断和解决类似问题。
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。C089
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