Springdoc OpenAPI与Spring Boot 3.5.0-M2的兼容性问题分析
在Spring Boot 3.5.0-M2版本中,开发者遇到了一个关于Springdoc OpenAPI与Spring HATEOAS集成的兼容性问题。这个问题源于Spring Boot对HateoasProperties类的方法签名进行了修改,导致Springdoc OpenAPI在调用时出现NoSuchMethodError异常。
问题背景
Springdoc OpenAPI是一个流行的库,用于为Spring Boot应用自动生成OpenAPI 3.0文档。它提供了对Spring HATEOAS的支持,通过HateoasHalProvider类来处理HAL格式的响应。在Spring Boot 3.5.0-M2版本之前,HateoasProperties类提供了一个名为getUseHalAsDefaultJsonMediaType()的方法,用于检查是否应该使用HAL作为默认的JSON媒体类型。
问题根源
Spring Boot 3.5.0-M2对HateoasProperties类进行了重构,将getUseHalAsDefaultJsonMediaType()方法重命名为isUseHalAsDefaultJsonMediaType()。这种命名变更遵循了Java Bean规范的命名约定,其中布尔类型的getter方法通常以"is"开头。然而,这一变更导致了Springdoc OpenAPI 2.8.6版本中的HateoasHalProvider类无法找到预期的方法,从而抛出NoSuchMethodError异常。
影响范围
这个问题主要影响同时使用以下组件的项目:
- Spring Boot 3.5.0-M2
- Spring HATEOAS 2.5.0-M1
- Springdoc OpenAPI 2.8.6
当应用程序启动并加载Spring上下文时,这个问题会导致启动失败。
解决方案
目前有几种解决这个问题的方法:
-
版本降级:暂时回退到Spring Boot 3.4.x版本,等待Springdoc OpenAPI发布与Spring Boot 3.5.0兼容的版本。
-
自定义配置:创建一个自定义的HateoasHalProvider实现,绕过对HateoasProperties的依赖,直接通过@Value注解获取配置属性。
-
等待官方更新:关注Springdoc OpenAPI项目的更新,等待官方发布支持Spring Boot 3.5.0的版本。
技术建议
对于需要立即解决问题的开发者,可以采用自定义配置的方案。这种方案的核心思想是创建一个自定义的HateoasHalProvider实现,重写isHalEnabled方法,直接从配置中读取相关属性值,而不是依赖于HateoasProperties的方法调用。
这种解决方案虽然是一个临时措施,但它能够在不修改Springdoc OpenAPI源代码的情况下解决问题,同时保持了应用程序的功能完整性。当Springdoc OpenAPI发布新版本后,可以轻松移除这个自定义配置。
未来展望
随着Spring Boot 3.5.0的正式发布临近,Springdoc OpenAPI项目很可能会发布相应的兼容版本。开发者应该关注这两个项目的更新日志,及时升级到兼容版本以获得最佳的支持和性能。
在微服务架构中,API文档的自动生成是一个重要功能,Springdoc OpenAPI与Spring HATEOAS的集成对于构建符合HAL规范的RESTful API尤为重要。因此,这个兼容性问题的解决对于采用这些技术的项目至关重要。
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-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