springboot 缓存 Cacheable 序列化: java.lang.ClassCastException: java.util.LinkedHashMap cannot be cast to

本文讨论了SpringBoot使用Redis缓存时遇到的反序列化失败问题。当使用@Cacheable存储复杂类型数据时,由于默认的Jackson序列化机制导致ClassCastException。解决方法是明确指定序列化策略,使Jackson在序列化时包含类信息,从而在反序列化时能正确转换回所需类。

springboot 缓存反序列化失败:

项目使用 redis 来做缓存,使用 springboot 的 @Cacheable 缓存数据时,可以成功存入 redis, 但是在第二次请求命中缓存时,就会出现一下错误:
java.lang.ClassCastException: java.util.LinkedHashMap cannot be cast to ...
经定位,确定了错误原因:

原因:springboot 的缓存使用 jackson 来做数据的序列化与反序列化,如果默认使用 Object 作为序列化与反序列化的类型,则其只能识别 java 基本类型,遇到复杂类型时,jackson 就会先序列化成 LinkedHashMap ,然后再尝试强转为所需类别,这样大部分情况下会强转失败。此时就需要指定序列化方式为:
GenericJackson2JsonRedisSerializer
指定后,在序列化时,会将类名存入到序列化后的 json 字符串中,如:
{"@class": "com.example.SpecialClass", "id" : 1, .... }
这样在取出缓存时,springboot 就可以自动根据 @class 对应的字段找到对应的类进行反序列化了

配置:

      @Bean
	  public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory factory) { 
	   RedisTemplate<String, Object> redisTemplate = new RedisTemplate<String, Object>(); 
	   redisTemplate.setConnectionFactory(factory); 
	   Jackson2JsonRedisSerializer<Object> serializer = new Jackson2JsonRedisSerializer<>(Object.class);
	   redisTemplate.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
	   redisTemplate.setDefaultSerializer(serializer);
	   return redisTemplate; 
	  } 

参考: spring-redistemplate-serialise-multiple-model-classes-into-json-need-to-use-mu

<think>好的,我现在需要帮用户解决Java中的OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded问题,特别是在IDEA启动Spring项目出现的这个错误。首先,我得回忆一下这个错误的原因和常见的解决方法。 这个错误通常是JVM在垃圾回收上花费了太多间却回收不了多少内存,导致应用性能严重下降。根据经验,可能的原因包括内存泄漏、堆内存设置过小,或者程序中有大量占用内存的对象没有被正确释放。 接下来,我需要考虑用户的具体情况。用户是在IDEA里启动Spring项目报错,所以可能是在开发环境下的配置问题。Spring项目通常比较庞大,尤其是当使用了很多依赖和自动配置,可能会占用较多的内存。 首先,我应该检查JVM的堆内存设置。默认情况下,IDEA可能没有为项目分配足够的内存,尤其是在处理大型项目。用户可能需要调整启动参数,比如-Xmx和-Xms,增加最大堆内存。例如,将-Xmx设置为1G或更高,具体取决于项目需求。 然后,考虑是否存在内存泄漏。用户可能需要使用分析工具,如VisualVM或Eclipse Memory Analyzer,来检查内存使用情况,找出哪些对象占用了大量内存却没有被回收。特别是在Spring项目中,未正确关闭的资源、缓存配置不当或者大量重复创建的对象都可能导致内存泄漏。 另外,垃圾回收器的选择和配置也可能影响GC效率。不同的GC策略适用于不同的场景,比如G1GC更适合大堆内存。用户可以尝试更换垃圾回收器,并调整相关参数,看看是否能减少GC开销。 还有,检查代码中的潜在问题,比如无限循环、大集合的处理不当,或者不合理的缓存策略。例如,使用静态集合没有及清理,或者大量使用递归导致堆栈溢出。 用户可能没有配置正确的JVM参数,或者在IDEA中的运行配置里没有设置足够的内存。需要指导用户如何在IDEA中修改运行配置,添加JVM参数,比如-XX:-UseGCOverheadLimit来临绕过这个错误,但这只是临解决方案,根本问题还需解决。 另外,可能需要检查项目的依赖管理,是否存在版本冲突导致的内存问题,或者某些库存在已知的内存泄漏问题。升级依赖版本可能有助于解决问题。 最后,建议用户逐步排查,先从增加内存开始,如果问题依旧,再使用内存分析工具深入检查。同,注意在开发过程中优化代码,合理管理对象生命周期,避免不必要的内存占用。</think>当在IntelliJ IDEA中启动Spring项目遇到`java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`错误,表示JVM在垃圾回收(GC)上花费了过多间但未能有效释放内存。以下是详细分析和解决方案: --- ### **错误原因** 1. **内存泄漏** - 对象持续占用内存且无法被GC回收(如静态集合未清理、缓存未设置过期) 2. **堆内存不足** - 默认堆内存(-Xmx)过小,无法支撑Spring项目的启动和运行 3. **频繁创建大对象** - 如循环中不断生成大型集合、未复用对象等 --- ### **解决方案步骤** #### **1. 调整JVM内存参数** 在IDEA的运行配置中增加堆内存: 1. 打开 `Run/Debug Configurations` 2. 找到你的Spring Boot启动配置 3. 在 `VM options` 中添加(示例): ```bash -Xms512m -Xmx2048m -XX:MaxMetaspaceSize=512m ``` - `-Xms`:初始堆大小 - `-Xmx`:最大堆大小(建议设为物理内存的1/4) - `-XX:MaxMetaspaceSize`:元空间上限(替代PermGen) #### **2. 关闭GCOverhead检查(临方案)** 若需快速验证问题,可禁用GC超限检查: ```bash -XX:-UseGCOverheadLimit ``` ⚠️ 此参数仅绕过错误提示,不解决根本问题! #### **3. 分析内存使用** 使用工具定位内存泄漏: - **IDEA内置Profiler** 右键点击项目 → `Run with Profiler` → 选择内存分析 - **VisualVM** 1. 下载并启动VisualVM 2. 附加到正在运行的Java进程 3. 观察堆内存趋势和对象分布 - **Eclipse MAT** 生成堆转储(Heap Dump)分析大对象: ```bash -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/dump.hprof ``` #### **4. 检查代码问题** - **静态集合滥用** 避免用`static`修饰大集合,或确保有清理机制: ```java // 错误示例:静态List未清理 public static List<Object> cache = new ArrayList<>(); // 正确做法:使用WeakHashMap或定期清理 private static Map<Key, SoftReference<Resource>> cache = new WeakHashMap<>(); ``` - **资源未关闭** 确保`InputStream`、`Connection`等资源在`finally`块或`try-with-resources`中关闭: ```java try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"))) { // 操作代码 } ``` - **缓存配置** 若使用`@Cacheable`,检查缓存淘汰策略(如`time-to-live`)是否合理。 #### **5. 优化Spring配置** - **排除非必要依赖** 在`application.properties`中关闭不需要的自动配置: ```properties spring.autoconfigure.exclude=org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceAutoConfiguration ``` - **调整Tomcat线程数** 减少嵌入式容器的资源消耗: ```properties server.tomcat.max-threads=50 ``` #### **6. 更换垃圾回收器** 对于大堆内存应用,尝试G1垃圾回收器: ```bash -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 ``` --- ### **验证步骤** 1. 修改JVM参数后重启应用 2. 使用`jconsole`或VisualVM监控内存使用情况 3. 通过压力测试工具(如JMeter)模拟请求,观察是否复现错误 --- ### **补充建议** - 升级JDK版本(如JDK 11+的ZGC/Shenandoah可降低GC停顿) - 检查第三方依赖是否存在已知内存问题(如旧版Hibernate) - 定期重启开发环境中的服务(尤其长期运行的本地实例) 通过上述方法逐步排查,可有效解决GC overhead问题。如果问题仍然存在,建议通过堆转储文件深入分析内存泄漏点。
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