JetCache项目中的ClassNotFoundException问题解析
问题背景
在使用JetCache 2.7.7版本与SpringBoot 3.1.6(WebFlux)结合时,开发者在配置了@CacheRefresh注解后遇到了ClassNotFoundException异常。异常信息显示系统无法找到com.alicp.jetcache.CacheValueHolder类,导致缓存解码失败。
问题现象
当系统尝试通过JetCache的Redis缓存实现获取数据时,抛出了CacheEncodeException异常,根本原因是ClassNotFoundException。异常堆栈显示,问题发生在Java反序列化过程中,系统无法加载CacheValueHolder类。
技术分析
-
序列化机制:JetCache默认使用Java原生序列化机制来存储缓存值。在序列化过程中,对象会被转换为字节流;反序列化时,则需要能够找到原始类的定义。
-
类加载问题:在Spring环境中,特别是WebFlux等反应式编程场景下,类加载器可能与传统Spring MVC有所不同。当反序列化时,如果类加载器无法找到对应的类定义,就会抛出
ClassNotFoundException。 -
版本兼容性:JetCache 2.7.7版本与SpringBoot 3.1.6可能存在一些不兼容问题,特别是在类加载和序列化处理方面。
解决方案
-
升级JetCache版本:该问题在JetCache的后续版本中已被修复。建议升级到最新稳定版本。
-
自定义序列化方式:可以配置JetCache使用其他序列化方式,如JSON或Kryo,避免依赖Java原生序列化机制:
@Bean public GlobalCacheConfig config() { Map<String, CacheBuilder> localBuilders = new HashMap<>(); RedisCacheBuilder redisCacheBuilder = RedisCacheBuilder.createRedisCacheBuilder() .keyConvertor(FastjsonKeyConvertor.INSTANCE) .valueEncoder(JavaValueEncoder.INSTANCE) .valueDecoder(JavaValueDecoder.INSTANCE); localBuilders.put(CacheConsts.DEFAULT_AREA, redisCacheBuilder); GlobalCacheConfig globalCacheConfig = new GlobalCacheConfig(); globalCacheConfig.setLocalCacheBuilders(localBuilders); return globalCacheConfig; } -
检查类路径:确保所有必要的JetCache类都在应用的类路径中,特别是
CacheValueHolder类。
最佳实践建议
-
版本匹配:在使用SpringBoot 3.x时,建议使用JetCache的最新版本,以确保最佳兼容性。
-
序列化选择:对于生产环境,考虑使用更高效的序列化方案,如Kryo或Protobuf,而非Java原生序列化。
-
异常处理:在缓存操作周围添加适当的异常处理逻辑,优雅地处理可能的序列化/反序列化失败情况。
-
测试验证:在升级或修改序列化配置后,应进行充分的测试,特别是在缓存刷新和加载场景下。
总结
JetCache作为一款高性能缓存框架,在实际应用中可能会遇到类加载和序列化相关问题。通过理解框架的工作原理和配置选项,开发者可以有效地解决这类问题。对于本例中的ClassNotFoundException,升级框架版本是最直接的解决方案,同时也建议开发者评估更适合自己项目的序列化方案。
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