Apache Fury 中 Java 动态代理自引用问题的分析与解决
问题背景
在 Java 序列化框架 Apache Fury 的使用过程中,发现了一个关于动态代理(Proxy)对象自引用的特殊问题。当动态代理的 InvocationHandler 持有对代理对象本身的引用时,经过 Fury 序列化和反序列化后,这个自引用会丢失变为 null。
问题复现
考虑以下典型场景:
public class ProxySelfReferenceTest {
public static class MyInvocationHandler implements InvocationHandler, Serializable {
private Callable<String> myProxy; // 持有对代理对象的引用
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) {
return "Result from proxy";
}
// getter/setter 省略
}
public static void main(String[] args) {
MyInvocationHandler handler = new MyInvocationHandler();
Callable<String> proxy = (Callable<String>) Proxy.newProxyInstance(...);
handler.setMyProxy(proxy); // 设置自引用
// 序列化/反序列化后
Callable<String> deserialized = fury.deserialize(fury.serialize(proxy));
MyInvocationHandler deserializedHandler =
(MyInvocationHandler) Proxy.getInvocationHandler(deserialized);
// 这里 deserializedHandler.getMyProxy() 将为 null
}
}
技术分析
这个问题的根源在于 Java 动态代理的特殊创建机制和 Fury 的序列化策略:
-
代理对象创建顺序:在反序列化时,Fury 需要先创建 InvocationHandler 实例,然后才能创建代理对象。但此时 handler 中引用的代理对象还不存在。
-
循环引用处理:通常 Fury 会通过引用跟踪(ref tracking)来处理对象间的循环引用,但对于这种"自引用"的特殊情况,标准机制无法直接适用。
-
代理对象特性:Java 的动态代理对象是通过 Proxy.newProxyInstance 动态生成的,无法像普通对象那样预先创建并设置引用。
解决方案
Fury 通过以下方式解决了这个问题:
-
延迟引用设置:在反序列化过程中,先创建 InvocationHandler 但不立即设置其引用的代理对象。
-
代理对象标记:在创建代理对象后,通过特殊标记识别需要处理自引用的 handler。
-
后置处理:在所有对象都创建完成后,再遍历并设置这些自引用关系。
核心修复代码逻辑如下:
// 伪代码展示核心思路
Object readProxy() {
// 1. 先读取 handler
InvocationHandler handler = readHandler();
// 2. 创建代理对象
Object proxy = createProxy(handler);
// 3. 如果 handler 需要设置自引用
if (handler instanceof SelfReferencingHandler) {
((SelfReferencingHandler)handler).setProxy(proxy);
}
return proxy;
}
技术影响
这个修复对于以下场景尤为重要:
-
代理模式实现:许多框架使用动态代理实现 AOP、RPC 等模式,handler 经常需要引用代理对象本身。
-
复杂对象图:当代理对象参与复杂的对象引用关系时,确保引用完整性至关重要。
-
状态保持:需要确保代理对象在序列化前后保持完全一致的状态和行为。
最佳实践
在使用 Fury 处理动态代理时,建议:
-
明确标记需要自引用的 handler 类,实现特定接口。
-
对于复杂的代理场景,考虑实现 writeReplace/readResolve 方法。
-
在测试中验证代理对象的所有引用关系是否被正确保持。
总结
Apache Fury 通过创新的延迟引用设置机制,解决了 Java 动态代理自引用这一棘手问题。这一改进不仅完善了框架的功能性,也为使用动态代理模式的复杂应用提供了可靠的序列化支持。理解这一机制有助于开发者更好地利用 Fury 处理各种复杂的对象序列化场景。
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