java.io.NotSerializableException: com.jshb.fengyun.wms.ui.secsystem.model.User$PlatsBean

本文介绍了使用ACache保存序列化对象时遇到的问题及解决办法。由于模型类中包含未被序列化的内部类而导致缓存失败,通过为该内部类添加序列化属性成功解决了这一问题。

早上用ACache保存序列化对象时,报错了,查了半天,是因为模型类中含有内部类,这个内部类没有序列化导致的缓存失败,所以把这个内部类加上序列化即可解决问题

<think>我们正在解决Java中的`Caused by: java.io.NotSerializableException: com.vivo.internet.etl.VstreamJobLineage$`异常。 这个异常通常发生在尝试序列化一个对象时,该对象的类没有实现`java.io.Serializable`接口。 根据引用[3]提到,在Java中实现ETL过程时,代码需要可读、可测试和版本控制。同时,引用[4]提到了Kettle作为ETL工具的优势。但在自定义Java ETL代码中,序列化问题可能会在分布式计算或远程调用时出现。 解决步骤: 1. **理解异常原因**: - 当尝试将一个对象序列化(例如,通过`ObjectOutputStream`写入文件或网络)时,如果该对象的类没有实现`Serializable`接口,则会抛出`NotSerializableException`。 - 异常信息中指出了具体的类:`com.vivo.internet.etl.VstreamJobLineage$`(注意末尾的`$`表示这是一个内部类,可能是匿名内部类或成员内部类)。 2. **解决方案**: - **方案1:实现Serializable接口** 找到`VstreamJobLineage`类(如果是内部类,则包括其外部类),并让它实现`java.io.Serializable`接口。 例如: ```java public class VstreamJobLineage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // 建议添加serialVersionUID // ... 类的其他内容 } ``` 注意:如果`VstreamJobLineage`是一个内部类(非静态内部类),那么它必须被声明为`static`(静态内部类)才能被正确序列化,因为非静态内部类会持有外部类的引用,这可能导致整个外部类也需要序列化(如果外部类不可序列化,则同样会失败)。 - **方案2:声明为transient** 如果这个对象不需要被序列化(例如,它只是一个临时状态或可以重建的对象),则可以在引用它的地方将其声明为`transient`。 例如,在包含`VstreamJobLineage`对象的类中: ```java private transient VstreamJobLineage vstreamJobLineage; ``` 这样,在序列化时,这个字段会被跳过。 - **方案3:使用自定义序列化** 通过重写`writeObject`和`readObject`方法来手动控制序列化过程,跳过不需要序列化的字段。 ```java private void writeObject(ObjectOutputStream oos) throws IOException { oos.defaultWriteObject(); // 序列化默认的字段 // 跳过vstreamJobLineage字段,因为它没有被包含在defaultWriteObject中 } private void readObject(ObjectInputStream ois) throws ClassNotFoundException, IOException { ois.defaultReadObject(); // 初始化vstreamJobLineage字段(如果需要) } ``` 3. **检查上下文**: - 这个异常可能发生在使用Spark等分布式计算框架时,因为它们需要将对象序列化后传输到各个节点。因此,需要确保所有在分布式操作中使用的对象(如在RDD的map、filter等函数中使用的对象)都是可序列化的。 - 如果`VstreamJobLineage`是某个匿名内部类的实例,那么需要将其改写为静态内部类或独立类,并实现`Serializable`。 4. **注意事项**: - 实现`Serializable`接口时,建议显式声明`serialVersionUID`,以避免因类版本不一致导致的序列化问题。 - 确保`VstreamJobLineage`类中的所有成员变量也是可序列化的。如果有成员变量不需要序列化,应标记为`transient`。 5. **引用说明**: - 引用[3]提到了在Java中实现ETL过程时,代码需要可读和可测试,所以我们在修改代码时也要保持代码的清晰和可维护性。 - 引用[4]提到Kettle作为ETL工具的优势,但如果是自定义Java代码,我们仍需关注序列化等问题。 6. **示例代码**: 假设`VstreamJobLineage`是一个非静态内部类,我们将其改为静态内部类并实现序列化: ```java // 外部类 public class OuterClass implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // 改为静态内部类 public static class VstreamJobLineage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // ... 内部类的成员 } // 使用 private VstreamJobLineage lineage; } ``` 7. **相关问题**: §§§§ 1. 如何在Java中正确实现Serializable接口? 2. 在Spark中处理不可序列化对象的方法有哪些? 3. 为什么在分布式计算中需要序列化? 4. 如何解决非静态内部类的序列化问题? 5. 除了实现Serializable接口,还有哪些序列化方式? </think>### 解决 `java.io.NotSerializableException: com.vivo.internet.etl.VstreamJobLineage$` 异常的方法 该异常发生在尝试序列化未实现 `Serializable` 接口的对象时,常见于ETL作业中涉及对象传输的场景(如Spark分布式计算、Kettle作业调度等)。以下是系统化的解决方案: #### 1. **实现 Serializable 接口(首选方案)** 将目标类显式标记为可序列化: ```java // 修改前(不可序列化) public class VstreamJobLineage { ... } // 修改后(实现Serializable) import java.io.Serializable; public class VstreamJobLineage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; // 建议添加版本ID // 类成员保持不变 } ``` **关键点**: - 添加 `serialVersionUID` 防止版本冲突 - 确保类中所有成员变量均可序列化(基本类型默认支持) - 若类包含非序列化成员(如数据库连接),需特殊处理[^3] #### 2. **临时解决方案:transient 关键字** 若无法修改类源码,标记不可序列化的成员为 `transient`: ```java public class VstreamJobLineage implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; private transient NonSerializableObject obj; // 跳过序列化 } ``` **注意**:被 `transient` 修饰的字段在反序列化时为 `null`,需手动初始化。 #### 3. **自定义序列化逻辑(高级)** 通过重写 `writeObject()` 和 `readObject()` 方法精细控制: ```java private void writeObject(ObjectOutputStream oos) throws IOException { oos.defaultWriteObject(); // 默认序列化 // 添加自定义序列化逻辑 } private void readObject(ObjectInputStream ois) throws IOException, ClassNotFoundException { ois.defaultReadObject(); // 默认反序列化 // 添加自定义初始化逻辑 } ``` #### 4. **Spark 环境特殊处理** 若异常发生在 Spark 作业中: - **方案1**:在闭包外创建对象的不可变副本 ```scala val safeCopy = new VstreamJobLineage(jobConfig) // 可序列化版本 rdd.map(x => process(x, safeCopy)) // 传递副本 ``` - **方案2**:使用广播变量(适用于只读对象) ```scala val broadcastVar = sc.broadcast(new VstreamJobLineage(jobConfig)) rdd.map(x => x + broadcastVar.value.getProperty()) ``` #### 5. **Kettle 作业优化** 引用[4]提到 Kettle 是强大的ETL工具,若在 Kettle 的 Java 代码步骤中出现此问题: - 避免在 `trans` 或 `job` 对象中存储非序列化成员 - 改用 `transMeta` 或 `jobMeta` 传递元数据 - 使用 Kettle 内置的序列化机制(如 `RowMeta`) ### 根本原因分析 | 场景 | 触发条件 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------------|-----------------------| | Spark 分布式计算 | Worker 节点尝试序列化任务对象 | 实现 Serializable 接口 | | Kettle 作业调度 | 作业跨JVM传输 | 使用transient关键字 | | 对象网络传输 | RPC调用或缓存持久化 | 自定义序列化逻辑 | ### 预防措施 1. 在类设计阶段评估序列化需求 2. 使用代码扫描工具检测未实现 `Serializable` 的类 3. 对分布式计算框架中的自定义对象进行序列化测试 4. 优先使用不可变对象(Immutable Objects)减少序列化风险 > **提示**:在ETL场景中,如引用[3]所述,Java代码需要兼顾可读性和健壮性。序列化问题需在开发早期解决,避免生产环境故障[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证 Java 对象的序列化兼容性? 2. Spark 广播变量和累加器的适用场景有何区别? 3. Kettle 中如何安全传递自定义 Java 对象? 4. `transient` 关键字对 JSON 序列化是否有效? 5. 如何解决序列化过程中的版本冲突问题?
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