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深浅拷贝详解:序列化与克隆对比

时间:2026-02-12 17:18:40 187浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《集合序列化与克隆:深浅拷贝对比详解》,聊聊,我们一起来看看吧!

Java中ArrayList.clone()只做浅拷贝,新列表与原列表共享元素引用,修改副本中的自定义对象会影响原列表;修复需手动深拷贝或序列化方案。

详解集合的序列化与克隆_深拷贝与浅拷贝在容器中的表现对比

Java里用clone()克隆ArrayList,为什么改副本还影响原列表?

因为ArrayList.clone()只做浅拷贝——它新建了一个ArrayList容器,但里面存的元素引用没变。如果元素是自定义对象(比如User),两个列表里的User实例还是同一个对象。

  • 现象:修改list2.get(0).setName("Alice")list1.get(0)的名字也变了
  • 原因:clone()没递归复制元素,只复制了数组引用本身
  • 修复方式:不能只靠clone(),得手动遍历+深拷贝每个元素,或换序列化方案
  • 注意:Arrays.asList(...).clone()甚至不工作——返回的是不可变视图,clone()UnsupportedOperationException

Python中copy.copy()copy.deepcopy()对嵌套列表的行为差异

copy.copy()只复制外层容器,子列表仍是原引用;copy.deepcopy()才真正断开所有层级的引用链。

  • 常见错误:用ys = copy.copy(xs)处理xs = [[1,2], [3,4]],然后ys[0].append(99)会导致xs[0]也多出99
  • 性能代价:deepcopy要递归遍历整个对象图,遇到循环引用会报RecursionError,大数据量时明显变慢
  • 替代思路:若结构固定(如全是字典/列表),可用json.loads(json.dumps(obj))快速“伪深拷贝”,但不支持函数、datetime、自定义类等非JSON类型

Spring项目里DTO传参总被意外修改?别只依赖MapStruct的@Mapping

MapStruct默认生成的映射方法是浅拷贝逻辑——源对象字段是引用类型时,目标对象拿到的仍是同一份引用。这在Service层并发调用或事务回滚场景下极易引发数据污染。

  • 典型症状:A线程修改了DTO里的order.getItems(),B线程读到的也是改后的集合
  • 解决路径:在@Mapper接口上加uses = {CollectionMapper.class},并自定义CollectionMapperListnew ArrayList(source)或逐项clone()
  • 更稳妥做法:DTO类自身实现Serializable,配合工具类SerializationUtils.clone(dto)(来自Spring Core),确保彻底隔离
  • 坑点:SerializationUtils.clone()要求所有嵌套对象都可序列化,否则抛NotSerializableException,需逐级检查

为什么序列化反序列化是“最老实”的深拷贝方案?

它绕过了所有引用共享的可能性——把对象写成字节流再重读,等于强制重建整个对象树,天然切断所有内存地址关联。

  • 优势:不依赖对象是否实现Cloneable,也不关心字段是否privatefinal,只要可序列化就生效
  • 代价:性能开销大(IO+反射)、无法序列化Thread/Socket等JVM资源类、静态字段和transient字段丢失
  • 实用技巧:生产环境慎用ObjectOutputStream直接序列化,优先选Kryo或FST等高性能替代库,避免java.io的GC压力
  • 关键提醒:序列化深拷贝 ≠ 安全深拷贝——若类里有final字段指向可变对象(如final List tags),反序列化后仍可能被外部修改
深拷贝从来不是一锤定音的操作,而是根据容器结构、嵌套深度、运行环境反复权衡的结果。最容易被忽略的,是那些看似“不可变”实则内部可变的字段——它们让深拷贝在最后一层失效。

本篇关于《深浅拷贝详解:序列化与克隆对比》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

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