[Bug]: JVM crash (SIGSEGV in Py_REFCNT) on numpy.frombuffer(memoryview(java.nio.ByteBuffer))
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 44/100
Línea de trabajo
Start by reproducing the failure with the provided numpy.frombuffer(memoryview(buffer)) example under GraalPy, then trace how Java ByteBuffer memoryviews are exposed to C extensions and how the buffer protocol reaches NumPy. The issue does not name relevant source files or tests, so finding the responsible interop path will take codebase exploration. Done means the example returns a valid four-element array or raises a Python exception instead of crashing the JVM.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
Calling numpy.frombuffer on a memoryview of a Java java.nio.ByteBuffer crashes the JVM with SIGSEGV in Py_REFCNT (libpython-native.so). A Python-level error, or a working zero-copy view, would be expected.
Operating system
Linux (NixOS), kernel 6.18
CPU architecture
x86_64
GraalPy version
25.4.4 (python-language 25.4.4.1.1, embedded via Micronaut/Pyronaut)
JDK version
GraalVM CE 25.4.4.1.1 (JDK 25.0.4)
Context configuration
Embedded context built by Micronaut's GraalPyContextFactory (Pyronaut 0.1.0): allowNativeAccess(true), allowHostAccess(...), allowHostClassLookup(...), allowValueSharing(true), allowPolyglotAccess(ALL), the java posix backend, and a venv with numpy 2.4.4 from the GraalPy wheel index (numpy-2.4.4-graalpy313-graalpy253_313_native-manylinux_2_27_x86_64.whl).
Steps to reproduce
import numpy as np
from java.nio import ByteBuffer, ByteOrder
buffer = ByteBuffer.allocate(16).order(ByteOrder.LITTLE_ENDIAN)
print(np.frombuffer(memoryview(buffer), dtype="<f4")) # JVM dies here
This was run as a pytest test under pyronaut test. It crashes on every run.
Expected behavior
Either a 4-element float32 array, sharing or copying the buffer's memory, or a Python exception if host buffers can't be exported through the buffer protocol to C extensions.
Stack trace
# SIGSEGV (0xb) at pc=0x00007fff79ad2db5, pid=174452, tid=174453
# Problematic frame:
# C [libpython-native.so+0x23db5] Py_REFCNT+0x5
C [libpython-native.so+0x23db5] Py_REFCNT+0x5
j java.lang.invoke.LambdaForm$MH+0x0000000064e44c00.invoke(Ljava/lang/Object;JJJJ)J+64 [email protected]
j com.oracle.graal.python.builtins.objects.cext.capi.ExternalFunctionInvoker.invokePYCFUNCTION_WITH_KEYWORDS(JJJJ)J+9
j com.oracle.graal.python.builtins.objects.cext.capi.ExternalFunctionInvoker.invokePYCFUNCTION_WITH_KEYWORDS(...)
j com.oracle.graal.python.builtins.objects.cext.capi.ExternalFunctionNodes$MethKeywordsRoot.readArgumentsAndInvokeExternalFunction(...)
j com.oracle.graal.python.builtins.objects.PythonAbstractObject$PExecuteNode.doExecute(...)
Additional context
Related: np.asarray(java_float_array) on a Java float[] fails with RecursionError: maximum recursion depth exceeded. As a result there is currently no efficient way to move a large Java primitive array into numpy. Our workaround is to write the data to a file from Java and np.frombuffer(f.read()) it in Python.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.7k
- Forks
- 156
- Merge medio
- 4 h 56 min
- PR fusionados (30 d)
- 54
Preparar el entorno
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