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

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@msimacek 已經在處理了。

開始於 2026年10月20日。

評估

難度
4/5
預估耗時
3-5 天
新手友好度
44/100
Issue 類型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活躍度
活躍
技術堆疊
java, numpy, python
領域
backend

研究方向

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.

由索引模型根據 Issue 內容生成。

描述

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.

主要語言
Python
星號
1.7k
分支
163
平均合併
1 天 4 小時
30 天內合併 PR
44

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