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1 先说结论
在该框架中，不再使用 fastjson 作为序列化工具，全面使用 jackson。
作为对 fastjson 灵活性的补偿，在 framework:cn/framework/common/jackson 路径下，提供了 Jackson、 JacksonObject、 JacksonArray 三个类作为代替，基本保留的 fastjson 的操作习惯，不用自己新建 ObjectMapper，而且比原先的 fastjson 提供的类更为灵活，功能也更加强大。
2 为什么不使用 fastjson
序列化可能在单个项目中被认为不是多么重要的事情，这也造成很多开发人员被 fastjson 迷惑了，认为序列化不就是一个简单的通过 get set 方法去处理 json 数据的方式吗，最多多一个复杂类嵌套的处理。
但是当你使用解决过 spring boot 对日期处理的类型问题时，你会发现 fastjson 中的配置是不生效的。
当你使用了一个枚举类在里面加上一些复杂的构造函数时，你会发现 fastjson 糟糕的使用体验。
如果你希望使用 fastjson 代替 spring boot 到 cloud 架构中的所有需要使用序列化的地方，我只能说基本上不太可能，即使勉强替换上了，也不知道哪天会出现问题，具体的情况在文章《为什么不应该再使用FastJson》中。
因此，在该架构中，禁止使用除了 jackson 以外的序列化工具。
就算在 Alibaba 的项目 nacos 里面也是使用的 jackson。
3 序列化在微服务框架中的一致性
作为微服务，服务多是不可避免的，那么服务与服务之间通讯数据的一致性尤为必要，总不能 A 服务说法语，B 服务说德语，通讯还要叫上一个翻译官。
你肯定希望看到一个数据在 A 服务序列化完毕之后，在 B 服务能够顺利的反序列化成目标对象。
这仅仅是服务与服务之间，还有内存与 redis 之间，还有内存 > spring security > redis，还有内存 > redis > rpc > 内存，等等情况。
所以请意识到序列化一致性的重要性，不要给开发增加多余的负担。
为了做到一致性，框架内的三个类就能解决大多数问题
framework:cn.framework.config.jackson.JacksonConfigframework:cn.framework.config.jackson.RedisSessionConfigframework:cn.framework.config.redisson.RedissonConfig
补充 ，spring boot 2.7 版本出现了变化，需要 cn.business.foundation.config.jackson.MvcJacksonConfigurer 这个类，来使自定义的序列化配置生效。
3.1 JacksonConfig
JacksonConfig 利用了 spring boot 框架中的 Jackson2ObjectMapperBuilder，用过 jackson 的都知道，使用 jackson 需要生成 ObjectMapper，这个类就是帮助生成的工厂类。
spring cloud gateway 刚好支持Jackson2ObjectMapperBuilder，所以节省了一部分代码。
在这个类里面，还配置了 spring.jackson.date-format，作为统一的时间格式配置，默认为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
针对时间的处理，在处理 elasticsearch 的多时间格式支持启发，还引申出了多时间格式处理类 MultipleLocalDateTimeSerializer。
它的作用是能够配置多个时间格式，能够将时间格式的字符串，对格式进行解析，如果第一个格式失败了，就尝试下一个。
如果有什么特殊的类需要做反序列化配置，可以在这里增加。
3.2 RedisSessionConfig
RedisSessionConfig 配置了 spring security 保存 session 到 redis 的序列化类 RedisSerializer，所用到的 ObjectMapper 也是来自于 JacksonConfig 配置的 Jackson2ObjectMapperBuilder 生成的。
在这里你可以看到使用了 SecurityJackson2Modules 这个类，这是 spring security 默认提供的，支持将 spring security 中的一些安全类反序列化的模块，很方便。
在 RedisSessionConfig 也注册了 UserDeserializer 这个反序列化类，反序列化了 User，扩展自 spring security User 类，参考自 org.springframework.security.jackson2.UserDeserializer，如果还需要扩展用户属性，在 User 上扩展，并且在 UserDeserializer 中做相应的设置即可。
3.3 RedissonConfig
此类是对 redisson 的配置类。
对序列化的配置是这一行代码 Codec codecIns = new JsonJacksonCodec(jackson2ObjectMapperBuilder.build());，目的是使用系统中配置的 ObjectMapper 进行序列化的操作，这样就能够保持统一。
4 序列化泛型
由于 java 中泛型擦除的问题存在，在处理嵌套的复杂的类型对象时，一般的手段都会失效。
例如下面这段代码，如果将 test 转换为 json string，再转换回 List 就会遇到擦除的问题。
data class User(
val name: String,
val age: Int
)
val test = mutableListOf>()
test.add(mapOf("a" to User("a", 10))) 对此 fastjson 和 jackson，都有着相似的解决方法，那就是利用 TypeReference 来让泛型在生成时就被固定下来，框架中封装的 Jackson 提供了这种方法。
Jackson.parseJavaObject(test.jsonString(), object : TypeReference>>() {}) 只能通过这种抽象类的方式，在生成时确定泛型的类型。
但是 jackson 除此之外，还提供了一种更加灵活的方式，JavaType
val mapType: JavaType = TypeFactory.defaultInstance().constructParametricType(Map::class.java, String::class.java, User::class.java)
val type: JavaType = TypeFactory.defaultInstance().constructParametricType(List::class.java, mapType)
Jackson.parseJavaObject(test.jsonString(), type)它能够让你动态生成复杂泛型类型，这也是 jackson 比 fastjson 强大的地方之一。
如今由于使用了 kotlin，泛型有了更好的处理方式。
在 Jackson 类中，扩展了 convert 的方法，该方法利用了 kotlin 的 reified 关键字，来处理泛型擦除的问题
inline fun Any.convert() = Jackson.convert(this, object : TypeReference() {})
fun convert(value: Any, typeReference: TypeReference): T {
if (value is String) {
return OBJECT_MAPPER.readValue(value, typeReference)
}
return OBJECT_MAPPER.convertValue(value, typeReference)
} 这个方法能够极大的方便泛型处理，今后的类型转换，只需要一行简单的代码
val result: List> = test.jsonString().convert()