千里马framework学习跨进程实战课程学员疑问解答：ClassNotFoundException when unmarshalling

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原创 2023-06-25 15:03:10 1.5k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
错误处理Class not found when unmarshalling: android.support.v4.app.FragmentManagerState 解决方法拉到文末. 报错日志: E/Parcel: Class not found when unmarshalling: android.support.v4.app.FragmentManagerState java.lang.ClassNotFoundException: android.support.v4.app.FragmentManagerState at j... 阅读详情

hi，粉丝朋友们！
今天来分享一个学员朋友在学习跨进程实战课程时候，遇到的一个问题：
在学习使用跨进程传递的Messenger进行数据传递，这时候学员想要使用Messenger来传递一个对象，当然这个对象得是Parcelable的，具体代码如下：

发送端：

    void sendMessageToServer() throws RemoteException {
        Message toServer = Message.obtain();
        toServer.replyTo = messengerClientSend;
        toServer.what = 1;
        Bundle bundle = new Bundle();
        bundle.putString("bundleKey","bundleValue Client");
        StudentInfo info = new StudentInfo();
        info.id = "2";
        bundle.putParcelable("data",info);//给bundle装载一个StudentInfo的Parcelable对象
        toServer.setData(bundle);
        messengerServer.send(toServer);
    }

接受端：

Handler messengerHandler = new Handler() {
        @Override
        public void handleMessage(@NonNull Message msg) {
            switch (msg.what) {
                case  1:
                   StudentInfo info = new StudentInfo();//故意new StudentInfo看看是否有这个类
                    info.id = "3";
                    //这里想远端获取一下Parcelable即StudentInfo
                    Log.i("test","MessengerService Messenger handleMessage msg = " + msg + " bundle  key value = " + msg.getData().getString("bundleKey") + " data " + (StudentInfo)(msg.getData().getParcelable("data")));
                    Messenger clientSend = msg.replyTo;
                    Message toClientMsg = Message.obtain();
                    toClientMsg.what = 2;
                   // toClientMsg.obj = "I am replay from Server";
                    try {
                        clientSend.send(toClientMsg);
                    }catch (Exception e) {
                        Log.i("test","MessengerService clientSend  error ",e);
                    }
                    break;
            }
            super.handleMessage(msg);
        }
    };

但是很不幸报错了如下：

ClassNotFoundException when unmarshalling: com.example.servicedemo.StudentInfo

2023-03-09 09:52:37.496 11398-11398/com.example.servicedemo E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main
    Process: com.example.servicedemo:messenger, PID: 11398
    android.os.BadParcelableException: ClassNotFoundException when unmarshalling: com.example.servicedemo.StudentInfo
        at android.os.Parcel.readParcelableCreatorInternal(Parcel.java:4950)
        at android.os.Parcel.readParcelableInternal(Parcel.java:4807)
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4567)
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4347)
        at android.os.Parcel.-$$Nest$mreadValue(Unknown Source:0)
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4445)
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4404)
        at android.os.BaseBundle.getValueAt(BaseBundle.java:394)
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:374)
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:357)
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:350)
        at android.os.Bundle.getParcelable(Bundle.java:913)
        at com.example.servicedemo.MessengerService$1.handleMessage(MessengerService.java:30)
        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:106)
        at android.os.Looper.loopOnce(Looper.java:201)
        at android.os.Looper.loop(Looper.java:288)
        at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7872)
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
        at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:548)
        at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:936)
     Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.example.servicedemo.StudentInfo
        at java.lang.Class.classForName(Native Method)
        at java.lang.Class.forName(Class.java:454)
        at android.os.Parcel.readParcelableCreatorInternal(Parcel.java:4916)
        at android.os.Parcel.readParcelableInternal(Parcel.java:4807) 
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4567) 
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4347) 
        at android.os.Parcel.-$$Nest$mreadValue(Unknown Source:0) 
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4445) 
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4404) 
        at android.os.BaseBundle.getValueAt(BaseBundle.java:394) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:374) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:357) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:350) 
        at android.os.Bundle.getParcelable(Bundle.java:913) 
        at com.example.servicedemo.MessengerService$1.handleMessage(MessengerService.java:30) 
        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:106) 
        at android.os.Looper.loopOnce(Looper.java:201) 
        at android.os.Looper.loop(Looper.java:288) 
        at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7872) 
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method) 
        at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:548) 
        at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:936) 
     Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.example.servicedemo.StudentInfo
        at java.lang.Class.classForName(Native Method)
        at java.lang.BootClassLoader.findClass(ClassLoader.java:1366)
        at java.lang.BootClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:1426)
        at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:312)
        at java.lang.Class.classForName(Native Method) 
        at java.lang.Class.forName(Class.java:454) 
        at android.os.Parcel.readParcelableCreatorInternal(Parcel.java:4916) 
        at android.os.Parcel.readParcelableInternal(Parcel.java:4807) 
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4567) 
        at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4347) 
        at android.os.Parcel.-$$Nest$mreadValue(Unknown Source:0) 
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4445) 
        at android.os.Parcel$LazyValue.apply(Parcel.java:4404) 
        at android.os.BaseBundle.getValueAt(BaseBundle.java:394) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:374) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:357) 
        at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:350) 
        at android.os.Bundle.getParcelable(Bundle.java:913) 
        at com.example.servicedemo.MessengerService$1.handleMessage(MessengerService.java:30) 
        at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:106) 
        at android.os.Looper.loopOnce(Looper.java:201) 
        at android.os.Looper.loop(Looper.java:288) 
        at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:7872) 
        at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method) 
        at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:548) 
        at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:936)

报错根本原因是这个ClassNotFoundException，即找不到com.example.servicedemo.StudentInfo，这个是为啥？明明我们apk自己都可以用它而且编译也不会出错，到底是为啥阿？

其实来看一下堆栈
at android.os.Parcel.readParcelableCreatorInternal(Parcel.java:4916)
at android.os.Parcel.readParcelableInternal(Parcel.java:4807)
at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4567)
at android.os.Parcel.readValue(Parcel.java:4347)
at android.os.Parcel.-$NestNestNestmreadValue(Unknown Source:0)
at android.os.ParcelLazyValue.apply(Parcel.java:4445)atandroid.os.ParcelLazyValue.apply(Parcel.java:4445) at android.os.ParcelLazyValue.apply(Parcel.java:4445)atandroid.os.ParcelLazyValue.apply(Parcel.java:4404)
at android.os.BaseBundle.getValueAt(BaseBundle.java:394)
at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:374)
at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:357)
at android.os.BaseBundle.getValue(BaseBundle.java:350)
at android.os.Bundle.getParcelable(Bundle.java:913)
看一下对应的代码：

 @Nullable
    private <T> Parcelable.Creator<T> readParcelableCreatorInternal(
            @Nullable ClassLoader loader, @Nullable Class<T> clazz) {
        String name = readString();
      //省略部分
        try {
            // If loader == null, explicitly emulate Class.forName(String) "caller
            // classloader" behavior.
            ClassLoader parcelableClassLoader =
                    (loader == null ? getClass().getClassLoader() : loader);
            // Avoid initializing the Parcelable class until we know it implements
            // Parcelable and has the necessary CREATOR field. http://b/1171613.
            Class<?> parcelableClass = Class.forName(name, false /* initialize */,
                    parcelableClassLoader);
    		//省略部分
        } catch (IllegalAccessException e) {
         
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            Log.e(TAG, "Class not found when unmarshalling: " + name, e);
            throw new BadParcelableException(
                    "ClassNotFoundException when unmarshalling: " + name, e);
        } catch (NoSuchFieldException e) {
           
        }
    		//省略部分
        return (Parcelable.Creator<T>) creator;
    }

可以看出这里其实是在Class.forName时候没有加载到对应的StudentInfo，但是因为这里如果默认我们没有传递对应的parcelableClassLoader，就会导致它就不是我们apk的classloader，所以加在不到我们app的class，因为系统类是BootClassLoader，只能加在系统预制那些class，从而导致出错找不到。

解决办法当然就是在解析获取parcelable对象前要设置对应的ClassLoader

  Bundle data = msg.getData();
                    StudentInfo info = new StudentInfo();
                    info.id = "3";
                    data.setClassLoader(getClassLoader());//把当前apk的classloader设置进去
                    Log.i("test","MessengerService Messenger handleMessage msg = " + msg + " bundle  key value = " + msg.getData().getString("bundleKey") + " data " + (StudentInfo)(msg.getData().getParcelable("data")));

这样在parcel解析时候就可以正常了

  ClassLoader parcelableClassLoader =
                    (loader == null ? getClass().getClassLoader() : loader);

这里的loader已经不为null，所以使用是apk的PathClassLoader

扩展

1、请问为跨进程写在aidl里面的StudentInfo对象就不需要，额外设置这个clasloader
aidl文件实际转化成了java文件，所以跨进程回调是直接调用到了aidl对应的java文件，所以这个时候对应的classloader肯定就变成了PathClassLoader，因为这类的Messenger跨进程通讯的aidl属于framework公共，所以对应的classloader就是对应的BootClassLoader，不会是这个PathClassLoader

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#aidl #Bundle #Messenger #车载 #framework
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ClassNotFoundException when unmarshalling: androidx.fragment.app.FragmentManagerState 问题分析 疑难问题：android.os.BadParcelableException ClassNotFoundException when unmarshalling: androidx.fragment.app.FragmentManagerState 问题分析 问题描述 -----------------------Crash 1 Message----------------------- 完整log: logcat.txt 02-20 21:08:32.727 E/AndroidRuntime(32306 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

android.os.BadParcelableException: ClassNotFoundException when unmarshalling

转自：http://www.trinea.cn/android/android-os-badparcelableexception-classnotfoundexception-unmarshalling/ 本文主要分析android.os.BadParcelableException: ClassNotFoundException when unmarshalling这个异常的原因及解决方

Qiqihar的专栏 2163

Android Parcelable 错误 Parcel: Class not found when unmarshalling

在使用 Parcelable在activity之间传递对象的时候有些系统会报 Parcel: Class not found when unmarshalling错误 并且提示 “xx.xxxxx.xxx” ClassNoFound 具体原因尚未调查 解决方案： 1. Intent intent= new Intent(this,XXXActivity.class); Bundle bu...

xfnbing的专栏 4873

E/Parcel: Class not found when unmarshalling

E/Parcel: Class not found when unmarshalling E/Parcel: Class not found when unmarshalling: xxx.ItemDataBean java.lang.ClassNotFoundException: xxx.ItemDataBean 原因分析 Android有两种不同的classloade...

feather(猎羽) 5016

Caused by: android.os.BadParcelableException: ClassNotFoundException when unmarshalling:

最近用ContentProvider实现跨进程传递数据的时候报了这个异常，通过参考https://blog.youkuaiyun.com/Bettarwang/article/details/45315091这篇博客成功解决了问题 只需要在获取数据之前加上setClassLoader()这个方法就可以了 ...

qq_29087343的博客 1991

Parcel: Class not found when unmarshalling， System.gc();

页面结束时， System.gc();如果有页面间传值，实现Parcelable 的javabean，会报错。 Parcel: Class not found when unmarshalling。 参考文章：ClassNotFoundException when unmarshalling 问题总结 E/Parcel: Class not found when unmarshalling...

fendouwangzi的专栏 555

Class not found when unmarshalling: com.xx.xx.bean.ImagesSet

Parcelize注解，结果一直报错提示找不到类，最后查找资料得知是因为classloader的问题，需要在intent.put之前指定自定义类的加载器。根据服务器返回数据生成数据类之后，在两个Activity之间传递所以又加上了。

lyhyrc的博客 393
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