Fury项目实现JPMS模块化命名的技术实践
背景介绍
Apache Fury作为一款高性能的序列化框架,随着Java平台模块系统(JPMS)的普及,面临着向模块化转型的需求。在传统的Java应用中,类路径(Classpath)机制存在"JAR地狱"等问题,而JPMS通过模块化设计提供了更好的封装性和可靠性。
问题分析
当开发者将Fury集成到模块化应用时,Maven编译器会发出警告,提示检测到基于文件名的自动模块(automatic modules)。这种警告表明项目尚未完全适配JPMS规范,可能影响未来的维护和发布。
解决方案选择
针对Fury的现状,技术团队评估了两种模块化方案:
-
最小化改造方案:通过在MANIFEST.MF中添加Automatic-Module-Name条目,这是最轻量级的解决方案,不会影响现有构建流程,可通过maven-jar-plugin配置实现。
-
完整模块化方案:提供完整的module-info.java描述符,这需要构建过程支持多版本编译或生成多版本JAR(Multi-Release JAR)。虽然功能更完整,但实现复杂度高,且依赖链中的其他库(如Guava)也需要支持JPMS。
考虑到项目依赖和兼容性要求,团队决定优先采用第一种方案作为过渡,为未来完整模块化奠定基础。
模块命名规范
在确定模块名称时,团队遵循了以下原则:
- 采用反向域名命名惯例
- 保持与Maven坐标的逻辑对应
- 确保名称简洁明了
最终确定的命名模式为:
- 核心模块:org.apache.fury.core
- 格式模块:org.apache.fury.format
- 测试模块采用类似但分层的命名结构
技术实现细节
实现过程中,通过Maven插件配置自动生成模块名称:
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifestEntries>
<Automatic-Module-Name>org.apache.fury.core</Automatic-Module-Name>
</manifestEntries>
</archive>
</configuration>
</plugin>
这种配置方式确保了:
- 向后兼容Java 8及更早版本
- 在Java 9+环境中提供明确的模块标识
- 不影响现有构建流程和依赖管理
未来演进方向
虽然当前采用了过渡方案,但团队已经规划了完整的JPMS支持路线图:
-
多阶段编译策略:先以Java 9编译module-info.java进行验证,再以Java 8编译其他代码,平衡兼容性和模块化验证需求。
-
依赖生态适配:等待关键依赖(如Guava)提供官方JPMS支持,或逐步替换这些依赖。
-
构建工具优化:评估使用多版本JAR的可能性,虽然会增加构建复杂度,但能提供更干净的模块边界。
实践建议
对于面临类似模块化转型的Java项目,建议:
- 从Automatic-Module-Name开始,逐步演进
- 模块命名应保持稳定,避免后续破坏性变更
- 在CI流程中加入模块化验证步骤
- 优先确保向后兼容性,特别是对仍在使用Java 8的用户
Fury项目的这一实践为其他中间件类库的模块化转型提供了有价值的参考案例,展示了如何在保持兼容性的同时向现代Java模块系统演进的技术路径。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









