JSON最佳实践

JSON最佳实践

JSON是一种文本方式展示结构化数据的方式，从产生的时候开始就由于其简单好用、跨平台，特别适合HTTP下数据的传输（例如现在很流行的REST）而被广泛使用。by [email protected]

1、JSON是什么

JSON起源于1999年的JS语言规范ECMA262的一个子集（即15.12章节描述了格式与解析），后来2003年作为一个数据格式ECMA404（很囧的序号有不有？）发布。
2006年，作为rfc4627发布，这时规范增加到18页，去掉没用的部分，十页不到。

JSON的应用很广泛，这里有超过100种语言下的JSON库：json.org。

更多的可以参考这里，关于json的一切。

2、优缺点、标准与schema

2.1 结构与类型

这估计是最简单标准规范之一：
- 只有两种结构：对象内的键值对集合结构和数组，对象用{}表示、内部是”key”:”value”，数组用[]表示，不同值用逗号分开
- 基本数值有7个： false / null / true / object / array / number / string
- 再加上结构可以嵌套，进而可以用来表达复杂的数据
- 一个简单实例：

   {
      "Image": {
          "Width":  800,
          "Height": 600,
          "Title":  "View from 15th Floor",
          "Thumbnail": {
              "Url":    "http://www.example.com/image/481989943",
              "Height": 125,
              "Width":  "100"
          },
          "IDs": [116, 943, 234, 38793]
        }
   }

2.2 优点

• 基于纯文本，所以对于人类阅读是很友好的。
• 规范简单，所以容易处理，开箱即用，特别是JS类的ECMA脚本里是内建支持的，可以直接作为对象使用。
• 平台无关性，因为类型和结构都是平台无关的，而且好处理，容易实现不同语言的处理类库，可以作为多个不同异构系统之间的数据传输格式协议，特别是在HTTP/REST下的数据格式。

2.3 缺点

缺点也很明显：
- 性能一般，文本表示的数据一般来说比二进制大得多，在数据传输上和解析处理上都要更影响性能。
- 缺乏schema，跟同是文本数据格式的XML比，在类型的严格性和丰富性上要差很多。XML可以借由XSD或DTD来定义复杂的格式，并由此来验证XML文档是否符合格式要求，甚至进一步的，可以基于XSD来生成具体语言的操作代码，例如apache xmlbeans。并且这些工具组合到一起，形成一套庞大的生态，例如基于XML可以实现SOAP和WSDL，一系列的ws-*规范。但是我们也可以看到JSON在缺乏规范的情况下，实际上有更大一些的灵活性，特别是近年来REST的快速发展，已经有一些schema相关的发展(例如理解JSON Schema，使用JSON Schema， 在线schema测试)，也有类似于WSDL的WADL出现。

3. 常用技术与工具

3.1 相关技术以及与XML的关系

• 使用JSON实现RPC（类似XML-RPC）：JSON-RPC
• 使用JSON实现path查询操作（类似XML-PATH）：JsonPATH
• 在线查询工具：JsonPATH

例如上面的示例json，用表达式$.Image.IDs[:1]查询，得到116：

我们看到JSON与XML是如此之像，实际上这两个格式可以看做一个是学院排，一个是平民派。一个对象从POJO转换成XML与JSON的过程，基本是一致的（绝大部分工作可以复用，以后有机会再详细聊这个过程），10年前我自己也做过一个基于XML的RPC（http://code.google.com/p/rpcfx/，貌似已经被墙），里面实现了java和dotnet、JS的XML序列化与反序列化，同时作为一个副产品，实现了JSON序列化。

后来thoughtsworks公司出品的XStream就是同时做了XML与JSON的序列化。而创建Jackson库的组织本来叫fasterxml，就是处理xml的。当然从这个角度来看，Fastjson库，稍微改改也是一个高性能的XML序列化库。
只是XML有着更严格的结构，更丰富的工具生态，拿查询与操作来说，XML还有XQuery、XLST等工具。处理方式上也有DOM方式与SAX流模式，这两个绝然不同的技术。

单从性能来考虑，XML更是有VTD-XML这种解决了DOM消耗太大内存与SAX只能单向每个节点读一次不能随机读的缺点的高性能处理方式。

3.2 Java类库

• Fastjson
• Jackson
• Gson
• Xstream

3.3 工具

• 格式化工具：jsbeautifier
• chrome插件：5个Json View插件
• 在线Mock: 在线mock
• 其他Mock：SoapUI可以支持，SwaggerUI也可以，RestMock也可以。

4. JSON编码指南

4.1 Google JSON风格指南

遵循好的设计与编码风格，能提前解决80%的问题:
- 英文版Google JSON Style Guide：https://google.github.io/styleguide/jsoncstyleguide.xml
- 中文版Google JSON风格指南：https://github.com/darcyliu/google-styleguide/blob/master/JSONStyleGuide.md

简单摘录如下：
- 属性名和值都是用双引号，不要把注释写到对象里面，对象数据要简洁
- 不要随意结构化分组对象，推荐是用扁平化方式，层次不要太复杂
- 命名方式要有意义，比如单复数表示
- 驼峰式命名，遵循Bean规范
- 使用版本来控制变更冲突
- 对于一些关键字，不要拿来做key
- 如果一个属性是可选的或者包含空值或null值，考虑从JSON中去掉该属性，除非它的存在有很强的语义原因
- 序列化枚举类型时，使用name而不是value
- 日期要用标准格式处理
- 设计好通用的分页参数
- 设计好异常处理

4.2 使用JSON实现API

JSON API与Google JSON风格指南有很多可以相互参照之处。

JSON API是数据交互规范，用以定义客户端如何获取与修改资源，以及服务器如何响应对应请求。

JSON API设计用来最小化请求的数量，以及客户端与服务器间传输的数据量。在高效实现的同时，无需牺牲可读性、灵活性和可发现性。

5. REST

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- dubbox
- resteasy
- restlet
- jersey

6. SwaggerUI实现API文档管理与在线测试

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7. JSON使用场景分析

JSON的使用，依据不同用途，有几个典型的场景：
1. 内部后台系统之间的数据传输，此种情况下基于HTTP的JSON格式其实没有优势。
2. 前后台之间的API调用，典型的是前端作为React/VUE/AngularJS/ExtJS等框架做的，前后端使用JSON交互。
- 此时可以使用类似Dubbox之类的框架，或者原始一些SpringMVC的Controller上直接@ResponseBody或@RestController也可以。
- 强烈建议在Dubbox之类的rest之上再加一个Nginx转发，这样一些策略的控制，比如同源的控制、简单的缓存策略、安全策略等都可以放到Nginx上来做，也利于多个机器时的负载均衡。
- 建议使用swaggerUI来自动实现API文档和在线测试。功能很强大，操作简单，而且可以mock接口，在后台没有做好之前，前台就可以先开发了。
- 可以使用RestUnit或SoapUI来实现自动化测试与压力测试。

1. 提供给第三方的开发接口API
   基本同上，可以参考Google JSON风格指南与JSON API章节。

8.JSON的一些经验

最近在协助处理一些Fastjson的bug问题，发现最常见的其实是大家使用的不规范性，这样碰到各种坑的可能性就很大。根据我平时使用的经验，以及总结大家常见的问题，归纳如下：

8.1 遵循Java Beans规范与JSON规范

实践告诉我们：遵循beans规范和JSON规范的方式，能减少大部分的问题，比如正确实现setter、getter，用别名就加annotation。注意基本类型的匹配转换，比如在fastjson的issue见到试图把”{“a”:{}}”中的a转换成List的。

8.2 使用正常的key

尽量不要使用数字等字符开头的key，尽量使用符合Java的class或property命名规范的key，这样会减少不必要的冲突。在jsonpath或js里，a.1可能会被解释成a[1]或a[“1”]，这些都会带来不必要的麻烦。

8.3 关于日期处理

这一点前面的Google JSON风格指南里也提到了，尽量使用标准的日期格式。或者序列化和反序列化里都是用同样的datePattern格式。

8.4 关于自定义序列化与反序列化（包括过滤器）

对于新手来说，自定义序列化是一切罪恶的根源。

尽量不要使用自定义序列化，除非万不得已，优先考虑使用注解过滤，别名等方式，甚至是重新建一个VO类来组装实际需要的属性。使用自定义序列化时一切要小心，因为这样会导致两个问题：
- 改变了pojo <-> jsonstring 的自然对应关系，从而不利于阅读代码和排查问题，你改变的关系无法简单的从bean和json上看出来了；
- 反序列化可能出错，因为对应不上原来的属性了。

如果只是序列化发出去（响应）的是JSON数据、传过来（请求）的数据格式跟JSON无关或者是标准的，此时自定义序列化就无所谓了，反正是要接收方来处理。

8.5 JSONObject的使用

JSONObject是JSON字符串与pojo对象转换过程中的中间表达类型，实现了Map接口，可以看做是一个模拟JSON对象键值对再加上多层嵌套的数据集合，对象的每一个基本类型属性是map里的一个key-value，一个非基本类型属性是一个嵌套的JSONObject对象（key是属性名称，value是表示这个属性值的对象的JSONObject）。如果以前用过apache beanutils里的DynamicBean之类的，就知道JSONObject也是一种动态描述Bean的实现，相当于是拆解了Bean本身的结构与数据。这时候由于JSONObject里可能会没有记录全部的Bean类型数据，例如泛型的具体子类型之类的元数据，如果JSONObject与正常的POJO混用，出现问题的概率较高。
下列方式尽量不要使用：

public class TestBean{
    @Setter @Getter
    private TestBean1 testBean1;

    @Setter @Getter
    private JSONObject testBean2; // 尽量不要在POJO里用JSONObject
}

应该从设计上改为都用POJO比较合适:

public class TestBean{
    @Setter @Getter
    private TestBean1 testBean1;

    @Setter @Getter
    private TestBean2 testBean2;; // 使用POJO
}

相对的，写一些临时性的测试代码，demo代码，可以直接全部用JSONObject先快速run起来。

同理，jsonstring中嵌套jsonstring也尽量不要用，例如：

{
    "name":"zhangsan",
    "score":"{\"math\":78,\"history\":82}"
}

应该改为全部都是JSON风格的结构：

{
    "name":"zhangsan",
    "score":{
        "math":78,
        "history":82
    }
}

另外，对于jsonstring转POJO（或POJO转jsonstring），尽量使用直接转的方式，而不是先转成JSONObject过渡的方式。特别是对于Fastjson，由于性能优化的考虑，这两个执行的代码是不一样的，可能导致不一样的结果。

    String jsonstring = "{\"a\":12}";

    // 不推荐这种方式
    // 除非这里需要对jsonObject做一些简单处理
    JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(jsonstring);
    A a = jsonObject.toJavaObject(A.class);

    // 推荐方式
    A a = JSON.parseObject(jsonstring, A.class);

8.6 Hibernate相关问题

懒加载与级联，可能导致出现问题，例如hibernate，建议封装一层VO类型来序列化。使用VO类还有一个好处，就是可以去掉一些没用的属性，减少数据量，同时可以加上额外的属性。

8.7 深层嵌套与泛型问题

尽量不要在使用过多的层次嵌套的同时使用泛型（List、Map等），可能导致类型丢失，而且问题比较难查。

8.8 抽象类型与子类型问题

尽量不要在同一个Bean的层次结构里使用多个子类型对象，可能导致类型丢失，而且问题比较难查。当然我们可以通过代码显示的传递各种正确的类型，但是这样做引入了更多的不确定性。良好的做法应该是一开始设计时就避免出现这些问题。

8.9 避免循环引用

尽量避免循环引用，这个虽然可以通过序列化特性禁掉，但是如果能避免则避免。

8.10 注意编码和不可见字符（特别是二进制数据流）

对于InputStream、OutputStream的处理，有时候会报一些奇怪的错误，not match之类的，这时候也许我们看日志里的json字符串可能很正常，但就是出错。

这时可能就是编码的问题了，可能是导致字符错乱，也可能是因为UTF-8文件的BOM头，这些潜在的问题可能在二进制数据转文本的时候，因为一些不可见字符无法显示，导致日志看起来只有正常字符而是正确的，问题很难排查。

处理办法就是按二进制的方式把Stream保存起来，然后按hex方式查看，看看是否有多余字符，或者其他错误。

9.fastjson的最佳实践

9.1 Maven下引入Fastjson

pom.xml文件里添加依赖即可：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>fastjson</artifactId>
    <version>1.2.32</version>
</dependency>

9.2 序列化一个对象成JSON字符串

User user = new User();
user.setName("校长");
user.setAge(3);
user.setSalary(new BigDecimal("123456789.0123"));
String jsonString = JSON.toJSONString(user);
System.out.println(jsonString);
// 输出 {"age":3,"name":"校长","old":false,"salary":123456789.0123}

9.3 反序列化一个JSON字符串成Java对象

 String jsonString = "{\"age\":3,\"birthdate\":1496738822842,\"name\":\"校长\",\"old\":true,\"salary\":123456789.0123}";
 User u = JSON.parseObject(jsonString ,User.class);
 System.out.println(u.getName());
 // 输出 校长

String jsonStringArray = "[{\"age\":3,\"birthdate\":1496738822842,\"name\":\"校长\",\"old\":true,\"salary\":123456789.0123}]";
List<User> userList = JSON.parseArray(jsonStringArray, User.class);
System.out.println(userList.size());
// 输出 1

9.4 日期格式处理

Fastjson能识别下面这么多种日期格式的字符串：

    private final static String            defaultPatttern    = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
    private final static DateTimeFormatter defaultFormatter   = DateTimeFormatter.ofPattern(defaultPatttern);
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_tw  = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_cn  = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年M月d日 HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_cn_1  = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年M月d日 H时m分s秒");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_kr  = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy년M월d일 HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_us  = DateTimeFormatter.ofPattern("MM/dd/yyyy HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_eur = DateTimeFormatter.ofPattern("dd/MM/yyyy HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_de  = DateTimeFormatter.ofPattern("dd.MM.yyyy HH:mm:ss");
    private final static DateTimeFormatter formatter_dt19_in  = DateTimeFormatter.ofPattern("dd-MM-yyyy HH:mm:ss");

    private final static DateTimeFormatter formatter_d8       = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_tw   = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy/MM/dd");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_cn   = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy年M月d日");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_kr   = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy년M월d일");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_us   = DateTimeFormatter.ofPattern("MM/dd/yyyy");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_eur  = DateTimeFormatter.ofPattern("dd/MM/yyyy");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_de   = DateTimeFormatter.ofPattern("dd.MM.yyyy");
    private final static DateTimeFormatter formatter_d10_in   = DateTimeFormatter.ofPattern("dd-MM-yyyy");

    private final static DateTimeFormatter ISO_FIXED_FORMAT =
            DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").withZone(ZoneId.systemDefault());

    private final static String formatter_iso8601_pattern     = "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss";
    private final static DateTimeFormatter formatter_iso8601  = DateTimeFormatter.ofPattern(formatter_iso8601_pattern);

默认序列化Date输出使用”yyyy-MM-dd HH:mm:ss”格式，可以用UseISO8601DateFormat特性换成”yyyy-MM-dd’T’HH:mm:ss”格式。

JSON.defaultTimeZone = TimeZone.getTimeZone("Asia/Shanghai");
JSON.defaultLocale = Locale.US;

public static class Model {
        @JSONField(format = "MMM dd, yyyy h:mm:ss aa")
        private java.util.Date date;

        public java.util.Date getDate() {
            return date;
        }

        public void setDate(java.util.Date date) {
            this.date = date;
        }

        @JSONField(format = "MMM-dd-yyyy h:mm:ss aa")
        public java.sql.Date date2;
}

9.5 常见序列化特性的使用

Fastjson的序列化特性定义在枚举类com\alibaba\fastjson\serializer\SerializerFeature.java中，目前正好有30项。
可以通过设置多个特性到FastjsonConfig中全局使用，也可以在某个具体的JSON.writeJSONString时作为参数使用。
1. QuoteFieldNames, //key使用引号
2. UseSingleQuotes, //使用单引号
3. WriteMapNullValue, //输出Map的null值
4. WriteEnumUsingToString, //枚举属性输出toString的结果
5. WriteEnumUsingName, //枚举数据输出name
6. UseISO8601DateFormat, //使用日期格式
7. WriteNullListAsEmpty, //List为空则输出[]
8. WriteNullStringAsEmpty, //String为空则输出””
9. WriteNullNumberAsZero, //Number类型为空则输出0
10. WriteNullBooleanAsFalse, //Boolean类型为空则输出false
11. SkipTransientField,
12. SortField, //排序字段
13. WriteTabAsSpecial,
14. PrettyFormat, // 格式化JSON缩进
15. WriteClassName, // 输出类名
16. DisableCircularReferenceDetect, // 禁止循环引用
17. WriteSlashAsSpecial, // 对斜杠’/’进行转义
18. BrowserCompatible,
19. WriteDateUseDateFormat, // 全局修改日期格式,默认为false。JSON.DEFFAULT_DATE_FORMAT = “yyyy-MM-dd”;JSON.toJSONString(obj, SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat);
20. NotWriteRootClassName,
21. DisableCheckSpecialChar,
22. BeanToArray,
23. WriteNonStringKeyAsString,
24. NotWriteDefaultValue,
25. BrowserSecure,
26. IgnoreNonFieldGetter,
27. WriteNonStringValueAsString,
28. IgnoreErrorGetter,
29. WriteBigDecimalAsPlain,
30. MapSortField

使用示例如下（可以参见此处）：

Word word = new Word();
word.setA("a");
word.setB(2);
word.setC(true);
word.setD("d");
word.setE("");
word.setF(null);
word.setDate(new Date());

System.out.println(JSON.toJSONString(word));
System.out.println(JSON.toJSONString(word, SerializerFeature.PrettyFormat,
    SerializerFeature.WriteMapNullValue, SerializerFeature.WriteNullStringAsEmpty,
    SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect,
    SerializerFeature.WriteNullListAsEmpty));

9.6 Annotation注解的使用

1) JSONField

可以配置在属性（setter、getter）和字段（必须是public field）上。
详情参见此处：JSONField用法

package com.alibaba.fastjson.annotation;

public @interface JSONField {
    // 配置序列化和反序列化的顺序，1.1.42版本之后才支持
    int ordinal() default 0;

     // 指定字段的名称
    String name() default "";

    // 指定字段的格式，对日期格式有用
    String format() default "";

    // 是否序列化
    boolean serialize() default true;

    // 是否反序列化
    boolean deserialize() default true;
}

@JSONField(name="ID")
public int getId() {return id;}

// 配置date序列化和反序列使用yyyyMMdd日期格式
@JSONField(format="yyyyMMdd")
public Date date1;  

 // 不序列化
 @JSONField(serialize=false)
 public Date date2;

 // 不反序列化
 @JSONField(deserialize=false)
 public Date date3;

 // 按ordinal排序
 @JSONField(ordinal = 2)
 private int f1;

 @JSONField(ordinal = 1)
 private int f2;

2) JSONType

• 自定义序列化：ObjectSerializer
• 子类型处理：SeeAlso
• JSONType.alphabetic属性: fastjson缺省时会使用字母序序列化，如果你是希望按照java fields/getters的自然顺序序列化，可以配置JSONType.alphabetic，使用方法如下：

@JSONType(alphabetic = false)
public static class B {
    public int f2;
    public int f1;
    public int f0;
}

9.7 自定义序列化与反序列化

• 自定义序列化

只需要2步：参见此处

1)实现ObjectSerializer

public class CharacterSerializer implements ObjectSerializer {
    public void write(JSONSerializer serializer, 
                      Object object, 
                      Object fieldName, 
                      Type fieldType, 
                      int features) throws IOException {
        SerializeWriter out = serializer.out;

        Character value = (Character) object;
        if (value == null) {
            out.writeString("");
            return;
        }

        char c = value.charValue();
        if (c == 0) {
            out.writeString("\u0000");
        } else {
            out.writeString(value.toString());
        }
    }
}

2)注册ObjectSerializer

SerializeConfig.getGlobalInstance().put(Character.class, new CharacterSerializer());

• 自定义反序列化

只需要2步：参见此处

1)自定义实现ObjectDeserializer

public static enum OrderActionEnum {
                                    FAIL(1), SUCC(0);

    private int code;

    OrderActionEnum(int code){
        this.code = code;
    }
}

public static class Msg {

    public OrderActionEnum actionEnum;
    public String          body;
}

public static class OrderActionEnumDeser implements ObjectDeserializer {

    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    public <T> T deserialze(DefaultJSONParser parser, Type type, Object fieldName) {
        Integer intValue = parser.parseObject(int.class);
        if (intValue == 1) {
            return (T) OrderActionEnum.FAIL;
        } else if (intValue == 0) {
            return (T) OrderActionEnum.SUCC;
        }
        throw new IllegalStateException();
    }

    @Override
    public int getFastMatchToken() {
        return JSONToken.LITERAL_INT;
    }

}

2)注册并使用ObjectDeserializer

ParserConfig.getGlobalInstance().putDeserializer(OrderActionEnum.class, new OrderActionEnumDeser());

{
    Msg msg = JSON.parseObject("{\"actionEnum\":1,\"body\":\"A\"}", Msg.class);
    Assert.assertEquals(msg.body, "A");
    Assert.assertEquals(msg.actionEnum, OrderActionEnum.FAIL);
}
{
    Msg msg = JSON.parseObject("{\"actionEnum\":0,\"body\":\"B\"}", Msg.class);
    Assert.assertEquals(msg.body, "B");
    Assert.assertEquals(msg.actionEnum, OrderActionEnum.SUCC);
}

9.8 自定义序列化之过滤器

• 全局的过滤器：JSON.toJSONString方法的参数中可以配置处理所有类型的SerializeFilter
• 类级别过滤器：Class_Level_SerializeFilter
• 属性过滤器：使用PropertyPreFilter过滤属性
• 多余字段处理器：ExtraProcessor 用于处理多余的字段、
  ExtraTypeProvider用于处理多余字段时提供类型信息
• 定制反序列化：在fastjson-1.2.9版本后提供了ExtraProcessable接口，用于定制对象的反序列化功能，可用于添加没有的字段
• 标签过滤：JSONField(label)，相当于分组
• 自动识别嵌套对象子类型：FieldTypeResolver

9.9 与Spring MVC的配合使用

FastJson 提供了Spring MVC HttpMessageConverter的实现，将POJO输出为JSONP，支持跨域数据访问。

FastJsonpHttpMessageConverter4 for Spring MVC 4.2+：

<mvc:annotation-driven>
    <mvc:message-converters>
        <bean  class="com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonpHttpMessageConverter4">
            <property name="supportedMediaTypes">
                <list>
                    <value>application/json;charset=UTF-8</value>
                </list>
            </property>
        </bean>
    </mvc:message-converters>
</mvc:annotation-driven>

<mvc:default-servlet-handler />

<bean id="fastJsonpResponseBodyAdvice" class="com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonpResponseBodyAdvice">
    <constructor-arg>
        <list>
            <value>callback</value>
            <value>jsonp</value>
        </list>
    </constructor-arg>
</bean>

详细配置参见此处

9.10 与Spring Boot的集成使用

参见此处：spring-boot-starter-fastjson

9.11 泛型处理

在fastjson中提供了一个用于处理泛型反序列化的类TypeReferenceeReference

9.12jaxrs支持

FastJson 提供了JAX-RS Provider的实现 FastJsonProvider

可用于在构建Restful服务时使用FastJson进行数据的Serialize and Deserialize

9.13 swagger支持

增加对swagger的支持
dubbox与swagger的集成

9.14 默认参数配置

1）序列化

  public static int DEFAULT_GENERATE_FEATURE;
    static {
        int features = 0;
        features |= SerializerFeature.QuoteFieldNames.getMask(); // key用引号引起来
        features |= SerializerFeature.SkipTransientField.getMask(); // 忽略transient
        features |= SerializerFeature.WriteEnumUsingName.getMask(); // enum输出name
        features |= SerializerFeature.SortField.getMask();          // 字段排序

        {
            String featuresProperty = IOUtils.getStringProperty("fastjson.serializerFeatures.MapSortField");
            int mask = SerializerFeature.MapSortField.getMask();
            if ("true".equals(featuresProperty)) {
                features |= mask;
            } else if ("false".equals(featuresProperty)) {
                features &= ~mask;
            }
        }

        DEFAULT_GENERATE_FEATURE = features;
    }

2）反序列化

static {
        int features = 0;
        features |= Feature.AutoCloseSource.getMask();//检查json格式
        features |= Feature.InternFieldNames.getMask();//
        features |= Feature.UseBigDecimal.getMask(); //数值使用BigDecimal
        features |= Feature.AllowUnQuotedFieldNames.getMask();//支持key不用引号引起来
        features |= Feature.AllowSingleQuotes.getMask();//支持单引号
        features |= Feature.AllowArbitraryCommas.getMask();//支持连续多个逗号
        features |= Feature.SortFeidFastMatch.getMask();//排序后快速匹配
        features |= Feature.IgnoreNotMatch.getMask();//忽略不匹配的属性和字段
        DEFAULT_PARSER_FEATURE = features;
    }

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10.Fastjson的设计说明

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1. 为什么fastjson这么快：fastjson内幕
2. 代码是怎么样的：源码分析
3. fastjson里的各种对象：概念分析
4. fastjson与安全：fastjson远程代码执行漏洞技术分析与防护方案，建议直接升级到1.2.28/1.2.29或者更新版本来保证系统安全
5. json ref方式的讨论
6. fastjson为什么这么有保障，答案是有3837个testcase： mvn test => Tests run: 3837, Failures: 0, Errors: 0, Skipped: 0