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[Bug]: JVM crash (SIGSEGV in Py_REFCNT) on numpy.frombuffer(memoryview(java.nio.ByteBuffer))

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
44/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
java, numpy, python
Ambito
backend

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Python
Stelle
1.7k
Fork
156
Merge medio
4h 56m
PR unite (30g)
54

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