大家好！在使用 Jenkins Pipeline 时，你是否遇到过类似以下的报错？

NotSerializableException: groovy.json.internal.LazyMap

这个看似棘手的异常，其实与 Groovy 版本的更新有关。简单来说，从 Groovy 2.3 起（Jenkins 2.7.1 所用的是 2.4.7），默认的 JsonSlurper 在解析 JSON 时会返回一种叫 LazyMap 的结构。它虽然节省内存，却不支持序列化，而 Pipeline 在执行中经常需要序列化数据，因此直接使用就容易抛出异常。

常见问题代码如下：

def jsonResponse = sh(script: 'curl -s http://example.com/api/data', returnStdout: true).trim()
def jsonSlurper = new groovy.json.JsonSlurper()
def result = jsonSlurper.parseText(jsonResponse) // 这里得到的是 LazyMap
println(result) // 触发 NotSerializableException！

别担心，下面为大家分享三个实用的解决方案，帮你轻松绕过此坑。

简单来说，遇到 LazyMap 导致的序列化错误时，优先考虑使用 @NonCPS 注解封装解析逻辑，这通常是最干净、最可持续的做法。

✅ 解决方案一：使用 @NonCPS 注解（推荐）

这是 最直接、最推荐 的做法。
通过在方法上添加 @NonCPS 注解，可以告诉 Jenkins 这个方法内的操作不需要参与序列化，从而允许使用 LazyMap 等非序列化对象。

示例：

@NonCPS
def parseJson(String jsonText) {
    return new groovy.json.JsonSlurper().parseText(jsonText)
}

node {
    def jsonResponse = sh(script: 'curl -s http://example.com/api/data', returnStdout: true).trim()
    def result = parseJson(jsonResponse) // 安全，不会触发异常
    println(result)
}

小贴士：
@NonCPS 方法内应尽量保持纯 Groovy 逻辑，避免调用 Jenkins Pipeline 的步骤（如 sh, echo 等）。

✅ 解决方案二：将 LazyMap 转换为可序列化的 Map

如果不想用 @NonCPS，也可以手动将 LazyMap 转换为标准的、可序列化的 HashMap。

示例：

def jsonResponse = sh(script: 'curl -s http://example.com/api/data', returnStdout: true).trim()
def jsonSlurper = new groovy.json.JsonSlurper()
def lazyMap = jsonSlurper.parseText(jsonResponse)
def serializableMap = new HashMap<>(lazyMap) // 关键转换
println(serializableMap) // 现在可以安全使用了

注意： 这种方式对于嵌套较深的 JSON 结构是浅拷贝，如果内层仍有 LazyMap，可能仍需递归转换。

✅ 解决方案三：改用脚本式流水线（Scripted Pipeline）

如果你在使用声明式流水线（Declarative Pipeline），可以尝试在特定阶段切回脚本式流水线写法。脚本式流水线在序列化控制上更为灵活，有时能自然规避此类问题。

示例：

node {
    stage('Process JSON') {
        def jsonResponse = sh(script: 'curl -s http://example.com/api/data', returnStdout: true).trim()
        def jsonSlurper = new groovy.json.JsonSlurper()
        def result = jsonSlurper.parseText(jsonResponse)
        println(result.key) // 在脚本式块内通常可直接使用
    }
}

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