
本文探讨了在spring boot应用中将objectmapper注入spark任务时遇到的`task not serializable`问题。核心原因是`springhandlerinstantiator`不可序列化。教程提供了一种解决方案,通过配置一个自定义的、可序列化的`handlerinstantiator`来确保`objectmapper`及其依赖能够被spark正确序列化,从而实现在分布式环境中无缝使用spring管理的`objectmapper`。
Spark分布式任务中的序列化挑战
在Apache Spark等分布式计算框架中,为了在集群的不同节点上执行任务,所有涉及到的闭包、函数以及其依赖的对象都必须是可序列化的。当我们在Spring Boot应用中开发Spark任务(例如实现FlatMapFunction或MapFunction接口的组件)时,如果这些组件依赖于Spring容器管理的Bean,尤其是像ObjectMapper这样的复杂对象,就可能遇到序列化问题。
考虑以下Spring Boot组件,它作为Spark的FlatMapFunction使用,并依赖于通过Spring依赖注入(DI)的ObjectMapper:
@Component@RequiredArgsConstructorpublic class SomeService implements FlatMapFunction { private final ObjectMapper mapper; // ... 其他业务逻辑和apply方法实现}
当Spark尝试序列化SomeService实例并将其分发到工作节点时,如果ObjectMapper或其内部依赖不可序列化,就会抛出org.apache.spark.SparkException: Task not serializable异常。
问题根源:SpringHandlerInstantiator的不可序列化性
通过分析Spark抛出的序列化堆栈信息,我们可以定位到问题的具体原因:
Caused by: java.io.NotSerializableException: org.springframework.http.converter.json.SpringHandlerInstantiatorSerialization stack:- object not serializable (class: org.springframework.http.converter.json.SpringHandlerInstantiator, value: org.springframework.http.converter.json.SpringHandlerInstantiator@6e4912db)- field (class: com.fasterxml.jackson.databind.cfg.BaseSettings, name: _handlerInstantiator, type: class com.fasterxml.jackson.databind.cfg.HandlerInstantiator)- object (class com.fasterxml.jackson.databind.cfg.BaseSettings, com.fasterxml.jackson.databind.cfg.BaseSettings@155616d8)- field (class: com.fasterxml.jackson.databind.cfg.MapperConfig, name: _base, type: class com.fasterxml.jackson.databind.cfg.BaseSettings)- object (class com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig, com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig@66e72ca2)- field (class: com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper, name: _deserializationConfig, type: class com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig)- object (class com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper, com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper@433ef204)- field (class: com.smth.SomeService, name: mapper, type: class com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper)
从堆栈中可以看到,ObjectMapper内部的_deserializationConfig字段依赖于MapperConfig,而MapperConfig又依赖于BaseSettings,最终BaseSettings持有的_handlerInstantiator字段是一个org.springframework.http.converter.json.SpringHandlerInstantiator实例。这个SpringHandlerInstantiator是Spring框架为了集成Jackson而提供的,它通常会持有对Spring应用上下文的引用,而Spring应用上下文本身是不可序列化的。因此,当Spark尝试序列化ObjectMapper时,由于其深层依赖SpringHandlerInstantiator不可序列化,整个SomeService实例的序列化过程就会失败。
临时解决方案及其局限性
一种常见的临时解决方案是在SomeService的构造函数中手动实例化ObjectMapper:
public SomeService() { this.mapper = new ObjectMapper();}
这种方法确实可以解决序列化问题,因为它不再依赖于Spring注入的ObjectMapper,从而避免了SpringHandlerInstantiator。然而,这种方式的缺点显而易见:
失去Spring的集中管理: 手动创建的ObjectMapper实例不会继承Spring应用上下文中为ObjectMapper配置的任何全局设置(如日期格式、模块注册、序列化/反序列化特性等)。这可能导致行为不一致。配置分散: 如果有多个Spark任务需要ObjectMapper,每个任务都需要重复配置,增加了维护成本和出错风险。资源浪费: 每次实例化都可能创建新的资源,而不是重用Spring管理的单例。
因此,我们需要一个更优雅、更符合Spring DI原则的解决方案。
核心解决方案:自定义可序列化的HandlerInstantiator
解决此问题的关键在于替换ObjectMapper中不可序列化的SpringHandlerInstantiator。我们可以创建一个自定义的、可序列化的HandlerInstantiator实现,并在Spring配置中将它设置给ObjectMapper Bean。
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com.fasterxml.jackson.databind.cfg.HandlerInstantiator是Jackson提供的一个接口,它允许我们自定义如何实例化各种处理器(如JsonSerializer、JsonDeserializer、KeyDeserializer等)。SpringHandlerInstantiator正是利用此机制,使得Jackson能够使用Spring容器管理的自定义序列化/反序列化器。
为了解决序列化问题,我们需要:
创建一个可序列化的HandlerInstantiator实现:这个实现(例如命名为MyHandlerInstantiator)必须是可序列化的,并且如果需要,可以模拟SpringHandlerInstantiator的部分功能,但要避免持有不可序列化的Spring上下文引用。在许多简单场景中,如果您的应用没有复杂的自定义Jackson模块或处理器需要Spring上下文来实例化,一个简单的、不依赖Spring上下文的HandlerInstantiator就足够了。如果需要,MyHandlerInstantiator可以简单地通过反射或Class.forName()来创建处理器实例。在Spring配置中注册带有自定义HandlerInstantiator的ObjectMapper Bean。
示例代码:配置自定义ObjectMapper Bean
下面是一个Spring配置示例,展示如何注册一个使用自定义HandlerInstantiator的ObjectMapper Bean:
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;import com.fasterxml.jackson.databind.cfg.HandlerInstantiator;import com.fasterxml.jackson.databind.deser.ValueInstantiator;import com.fasterxml.jackson.databind.introspect.Annotated;import com.fasterxml.jackson.databind.introspect.AnnotatedClass;import com.fasterxml.jackson.databind.introspect.AnnotatedMember;import com.fasterxml.jackson.databind.JsonDeserializer;import com.fasterxml.jackson.databind.JsonSerializer;import com.fasterxml.jackson.databind.KeyDeserializer;import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import java.io.Serializable;@Configurationpublic class JacksonConfig { /** * 自定义的可序列化HandlerInstantiator。 * 在大多数简单场景下,如果您的应用不依赖Spring上下文来实例化自定义Jackson模块, * 它可以是一个简单的实现。如果需要,可以扩展SpringHandlerInstantiator并移除不可序列化的部分, * 或者根据具体需求进行定制。 */ public static class MyHandlerInstantiator extends HandlerInstantiator implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // 确保可序列化 @Override public JsonDeserializer deserializerInstance( com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig config, Annotated annotated, Class deserClass) { // 这里可以添加逻辑来从Spring上下文获取或手动创建反序列化器实例 // 对于不依赖Spring上下文的简单情况,直接通过反射创建即可 try { return (JsonDeserializer) deserClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to instantiate deserializer: " + deserClass.getName(), e); } } @Override public KeyDeserializer keyDeserializerInstance( com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig config, Annotated annotated, Class keyDeserClass) { try { return (KeyDeserializer) keyDeserClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to instantiate key deserializer: " + keyDeserClass.getName(), e); } } @Override public JsonSerializer serializerInstance( com.fasterxml.jackson.databind.SerializationConfig config, Annotated annotated, Class serClass) { try { return (JsonSerializer) serClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to instantiate serializer: " + serClass.getName(), e); } } @Override public ValueInstantiator valueInstantiatorInstance( com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig config, AnnotatedClass annotatedClass, Class valueInstantiatorClass) { try { return (ValueInstantiator) valueInstantiatorClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to instantiate value instantiator: " + valueInstantiatorClass.getName(), e); } } @Override public Object resolverIdGeneratorInstance( com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationConfig config, Annotated annotated, Class implClass) { try { return implClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to instantiate resolver id generator: " + implClass.getName(), e); } } } @Bean public ObjectMapper objectMapper() { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); // 设置自定义的可序列化HandlerInstantiator mapper.setHandlerInstantiator(new MyHandlerInstantiator()); // 可以继续配置ObjectMapper的其他属性,例如注册模块等 // mapper.registerModule(new JavaTimeModule()); // mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS); return mapper; }}
说明:
MyHandlerInstantiator类必须实现Serializable接口。在MyHandlerInstantiator的实现中,我们通过反射来创建处理器实例。这种方法适用于处理器本身没有复杂依赖,或者其依赖可以通过其他可序列化方式提供的场景。如果您的应用中有复杂的自定义序列化器/反序列化器,并且这些处理器本身依赖于Spring容器中的其他Bean,那么MyHandlerInstantiator的实现就需要更复杂一些,例如在实例化时通过某种机制(如静态工厂方法或在构造函数中传递可序列化的配置)来获取这些依赖,而不是直接引用不可序列化的ApplicationContext。在许多情况下,简单的反射实例化已经足够。JacksonConfig类中的objectMapper方法会覆盖Spring Boot自动配置的ObjectMapper Bean,确保Spark任务获取到的是我们自定义配置的ObjectMapper。
工作原理与注意事项
通过上述配置,我们用一个可序列化的MyHandlerInstantiator替换了ObjectMapper中默认的SpringHandlerInstantiator。当Spark尝试序列化SomeService时,它会沿着依赖链找到ObjectMapper,进而找到MyHandlerInstantiator。由于MyHandlerInstantiator是可序列化的,整个SomeService实例就可以被成功序列化并分发到Spark集群中的工作节点执行。
注意事项:
MyHandlerInstantiator的复杂性: 如果您的Jackson配置非常依赖于Spring上下文来实例化自定义序列化器、反序列化器或类型解析器,那么MyHandlerInstantiator的实现可能会变得复杂。您可能需要仔细考虑如何将这些Spring管理的依赖转换为可序列化的形式,或者在Spark任务执行时重新构建它们。在大多数情况下,简单的应用可能只需要一个不依赖Spring上下文的HandlerInstantiator。Jackson模块的注册: 确保在自定义objectMapper() Bean方法中注册所有必需的Jackson模块(例如JavaTimeModule用于处理Java 8日期时间API),以便ObjectMapper具备完整的序列化/反序列化能力。兼容性: 这种方法在Spring Boot和Spark的兼容性方面表现良好,它允许您在保持Spring DI优势的同时,满足Spark的序列化要求。
总结
在Spring Boot与Spark集成时,ObjectMapper的序列化问题是一个常见挑战,其核心在于SpringHandlerInstantiator的不可序列化性。通过实现一个自定义的、可序列化的HandlerInstantiator,并将其配置到Spring管理的ObjectMapper Bean中,我们可以有效地解决Task not serializable错误,从而确保Spark任务能够顺利地在分布式环境中执行,同时保留Spring依赖注入的便利性和ObjectMapper的统一配置。这种方法提供了一个健壮且符合最佳实践的解决方案,避免了手动实例化ObjectMapper所带来的配置分散和一致性问题。
以上就是解决Spark与Spring Boot中ObjectMapper的序列化问题的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!
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