Apache Fury 多线程环境下类加载器问题的分析与解决
Apache Fury 是一个高性能的 Java 序列化框架,但在某些特殊场景下会出现类加载问题。本文将深入分析一个在多线程环境特别是 ForkJoinPool 中使用 Fury 时遇到的 ClassNotFoundException 问题。
问题现象
当开发者在自定义类加载器环境中使用 Fury 进行序列化/反序列化操作时,如果这些操作被提交到 ForkJoinPool.commonPool() 中异步执行,就会出现 ClassNotFoundException。具体表现为:
- 主线程能够正常完成序列化/反序列化操作
- 但在 ForkJoinPool 工作线程中执行相同操作时,却无法找到相应的类
根本原因分析
经过深入分析,这个问题由两个关键因素共同导致:
-
ForkJoinPool 的线程特性:在 JDK 11+ 版本中,ForkJoinPool 的工作线程会强制将线程上下文类加载器(ThreadContextClassLoader)设置为系统类加载器(AppClassLoader),而不再继承父线程的类加载器。
-
Fury 的类加载机制:ThreadSafeFury 的实现没有正确使用构建时指定的类加载器,而是默认使用了线程上下文类加载器。当工作线程的上下文类加载器被强制修改后,就无法找到自定义类加载器加载的类。
技术细节
ForkJoinPool 的类加载器行为变化
在 JDK 8 中,ForkJoinWorkerThread 会继承父线程的上下文类加载器。但从 JDK 11 开始,实现发生了变化:
ForkJoinWorkerThread(ThreadGroup group, ForkJoinPool pool,
boolean useSystemClassLoader, boolean isInnocuous) {
// ...
if (useSystemClassLoader) // 默认为 true
super.setContextClassLoader(ClassLoader.getSystemClassLoader());
}
这一变化导致即使用户设置了自定义类加载器,在 ForkJoinPool 中也会被覆盖。
Fury 的类加载机制问题
FuryBuilder.withClassLoader() 方法设置的类加载器只影响当前线程的 Fury 实例,而 ThreadSafeFury 在不同线程中创建新实例时,没有正确继承这个类加载器设置,而是回退到使用线程上下文类加载器。
解决方案
Apache Fury 项目组已经修复了这个问题,主要改进包括:
- 确保 ThreadSafeFury 在所有线程中都使用构建时指定的类加载器
- 不再依赖线程上下文类加载器作为默认选择
- 提供了更明确的类加载失败错误信息
最佳实践
对于需要在多线程环境中使用 Fury 的开发者,建议:
- 明确指定 Fury 使用的类加载器
- 对于自定义类加载器场景,避免依赖线程上下文类加载器
- 在 ForkJoinPool 等有特殊线程行为的环境中,提前测试序列化/反序列化功能
总结
这个问题展示了在复杂类加载环境和多线程编程中可能遇到的陷阱。Apache Fury 通过这次修复,增强了对特殊运行环境的适应能力,为开发者提供了更可靠的序列化解决方案。理解这些底层机制有助于开发者更好地设计跨线程、跨类加载器的分布式应用。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00