FasterXML Jackson 3.0 模块化构建的演进:从Moditect到原生module-info.java
2025-06-20 10:39:50作者:舒璇辛Bertina
背景与挑战
在Java 9引入模块化系统后,许多库开始逐步适配JPMS(Java Platform Module System)。FasterXML Jackson作为Java生态中广泛使用的JSON处理库,在2.x版本中通过Moditect插件实现了模块化支持。这种方案的核心原因在于:2.x版本需要保持对JDK 8的兼容性,而JDK 8编译器无法直接处理module-info.java文件。
随着Jackson 3.0将最低JDK要求提升至17,开发团队决定转向更原生的模块化构建方式——直接使用javac编译module-info.java。这不仅简化了构建流程,还消除了对第三方插件的依赖,使模块声明更加直观和可维护。
技术实现细节
关键变更点
-
构建工具链调整:
- 移除Moditect插件配置
- 将
module-info.java作为标准源文件纳入编译流程 - 确保所有模块(除特殊兼容性要求外)统一采用新方案
-
特殊案例处理:
jackson-core模块因包含FastDoubleParser的shading操作,需要特殊配置确保模块路径正确- 多模块项目需保持一致的模块化策略,避免运行时出现分裂的模块图
-
向后兼容考虑:
- 虽然采用新构建方式,但仍需确保生成的字节码保持与旧版本的兼容性
- 模块描述符中的
requires transitive等关键指令需要精确控制
实施路线图
项目团队采用了分阶段实施策略:
-
核心模块先行:
jackson-annotations(尽管最初计划保持JDK 8构建,最终也完成了转换)jackson-core和jackson-databind这两个基础组件
-
扩展模块跟进:
- 数据格式模块(如XML处理)
- 各种功能扩展模块
-
验证与优化:
- 确保模块边界清晰
- 验证跨模块的依赖传递性
- 优化模块化构建的编译性能
开发者启示
这一技术演进为其他库的模块化迁移提供了重要参考:
-
版本规划:
- 当目标运行时环境确定支持JPMS时,应优先考虑原生模块化方案
- 大版本升级是调整构建策略的理想时机
-
复杂依赖处理:
- 对于包含代码shading等特殊操作的模块,需要设计额外的验证机制
- 建议建立模块化测试套件,验证各模块的隔离性和可访问性
-
渐进式迁移:
- 可以保持一段时间的双模式支持(如同时提供自动模块和显式模块)
- 重要变更应在主要版本中集中实施
未来展望
随着这一技术变更的完成,Jackson 3.0将获得更纯粹的模块化支持。这不仅提升了构建过程的透明度,也为后续可能的改进(如模块化测试、模块化文档生成等)奠定了更好的基础。对于使用者而言,更标准的模块化实现意味着更可预测的运行时行为和更简单的依赖管理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217