在使用Golang进行开发时，经常会遇到需要将一段JSON字符串进行序列化和反序列化的情况。JSON是一种轻量级数据交换格式，常用于前后端数据传输、存储等场景。Golang提供了内置的encoding/json包来处理JSON的序列化和反序列化。
在 Java 开发中，获取泛型这种操作虽不是很常用，但有时确实必须的，比如 将Json 字符串反序列化成对象的时候。今天就来介绍这个操作。
它赋予了我们在运行时分析类以及执行类中方法的能力。通过反射你可以获取任意一个类的所有属性和方法，你还可以调用这些方法和属性。
GSON 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据之间进行映射的 Java 类库，可以快速的将一个 Json 字符转成一个 Java 对象，或者将一个 Java 对象转化为 Json 字符串。
先来看一些序列化例子，Gson 中的序列化意味着将 Java 对象映射成 JSON 数据格式，在接下来的教程中，我们会逐步介绍一些更复杂的情况，首先来看一个简单的例子：
本文不讨论完整的 C++ 反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意
序列化和反序列化是计算机科学中的基本概念，广泛用于数据存储、传输和处理。让我们深入了解这两个概念，以及它们如何在实际开发中运用。
本文不讨论完整的C++反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意义的 体
Jackson是一个比较流行的Json序列化和反序列化框架。本文以Jackson为例介绍TypeReference实现涉及泛型的反序列化，及TypeReference的实现原理。对于获取泛型类型信息的场景，TypeReference是一个可以参考的通用解决方案。
https://www.cnblogs.com/liqipeng/p/9148545.html
本文主要根据Go语言Json包[1]、官方提供的Json and Go[2]和go-and-json[3]整理的。
Jackson是Spring Boot默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，本节为大家介绍Jackson的基础核心用法，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
日常使用的还是很多的，经常会用radis存储一些json数据，对象数据，但是这样偶然间会发现不同的项目根据习惯的使用不同，有些人喜欢存对象，有些人喜欢存json。其实存json和存对象本质上到redis这边而言，它都是进行一个字符串的存储，只是会多一个类路径，然后就操作方面的区别。
Java序列化是指将Java对象转换为字节序列的过程。这个过程涉及将对象的状态信息，包括其数据成员和某些关于类的信息（但不是类的方法），转换为字节流，以便之后可以将其完全恢复为原来的对象。换句话说，序列化提供了一种持久化对象的方式，使得对象的状态可以被保存到文件或数据库中，或者在网络上进行传输。
大家好，我是小菜，一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚，点赞则柔，白嫖则刚！死鬼~看完记得给我来个三连哦！
序列化和反序列化是计算机编程中重要的概念，用于在对象和数据之间实现转换。在程序中，对象通常存储在内存中，但需要在不同的时刻或不同的地方进行持久化存储或传输。这时，就需要将对象转换为一种能够被存储或传输的格式，这个过程就是序列化。 序列化是将对象的状态转换为可以存储或传输的格式，如二进制、XML或JSON。这样，对象的数据可以被保存在文件、数据库中，或通过网络传输到其他计算机。 反序列化则是将序列化后的数据重新转换为对象的过程，以便在程序中使用。它使得在不同的时间、地点或应用中能够复原之前序列化的对象。 这两个概念在以下情况中至关重要：
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中实战系列的第三篇博文，主要内容是围绕不同的序列化算法对聊天室的可扩展性影响展开讨论，并涉及自定义配置、可扩展测试和 BUG 解决等关键方面，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
Jackson是Spring Boot(SpringBoot)默认的JSON数据处理框架，但是其并不依赖于任何的Spring 库。有的小伙伴以为Jackson只能在Spring框架内使用，其实不是的，没有这种限制。它提供了很多的JSON数据处理方法、注解，也包括流式API、树模型、数据绑定，以及复杂数据类型转换等功能。它虽然简单易用，但绝对不是小玩具，更多的内容我会写成一个系列，5-10篇文章，请您继续关注我。
本文将会通过具体的业务场景，由浅入深的引出Kotlin的一个bug，并告知大家这个bug的神奇之处，接着会带领大家去查找bug出现的原因，最后去规避这个bug。
要使用GSON库，Gson类需要实例化一个 com.google.GSON 的对象。GSON对象不维护任何状态，这个特性有助于在多个地方重用GSON对象。
父工程：liuxiaoai，用来管理依赖及其版本，注意是创建project，而不是module。
既然微服务选择了Http，那么我们就需要考虑自己来实现对请求和响应的处理。不过开源世界已经有很多的http客户端工具，能够帮助我们做这些事情，例如：
对于经常用python开发得小伙伴来说，Python的JSON序列化和反序列化功能非常方便和实用。JSON（JavaScript Object Notation）其实就是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，也易于机器解析和生成。在Python中，可以使用json模块来进行JSON序列化和反序列化操。但是再开发过程中我们还是会经历各种各样得问题。
在现代软件开发中，处理大数字和进行数据序列化是常见的需求。Go语言的math/big包提供了big.Int类型来处理任意精度的整数，这在处理大数值或者精度要求很高的计算时非常有用。然而，在将这些大数值与JSON等格式进行互操作时，开发者可能会遇到一些挑战。本文将分析为什么big.Int类型不是JSON可序列化的，并提供一些可能的解决方案。
--默认情况下，Windows Communication Foundation(WCF)使用称为数据协定序列化程序的序列化引擎对数据进行序列化和反序列化（与XML进行相互转换）
在Http服务的远程调用中，HTTP请求的响应是这样定义的 @Data class ResponseResult { String errorCode; String errorMessage; Object data; } 通过这个方式，将服务端响应进行了统一。如果服务端处理请求出现问题，将通过errorCode进行告知。如果errorCode=0,则服务端处理正确，客户端可以根据约定的类型，从data中获取到服务端返回的数据。
JSON是一种轻量级的数据格式，易于阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。它基于键值对的方式组织数据，支持嵌套结构，包括对象和数组。
Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
Protobuf，全称为Protocol Buffers，是Google开发的一种轻量级的数据交换格式。它是一种语言无关、平台无关的序列化机制，适用于数据存储和通信协议的定义。Protobuf的主要目标是提供高效的数据序列化和反序列化机制，使得数据在网络传输和存储时更加高效和可靠。
在开发中，经常是前端发送一串数据过来之后，是通过一个参数带着一串值过来，这一串值是String 格式的，但是里面的内容其实是json格式类型的，所以拿到值之后就要将该值转化成json格式，然后获取里面指定的key就可以拿到该值了。
很多公司的加班是今天做昨天的事情，或者今天做今天还没完成的事情，反正加班是因为做不完事情，而我理解的加班应该是今天要把明天的事情做完，这个月把下个月的事情做完，这才是加班的意义，从而能够永远赶在竞争对手前面。
这个周末被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前的漏洞事件没多久，FastJson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 FastJson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中任一个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备对象JSON相互转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 FastJson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
前几天被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞，这次危害可导致服务瘫痪！ 刷屏，离之前漏洞事件没多久，fastjson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 fastjson 做对象与JSON数据的转换，又需要更新版本重新部署，可以说是费时费力。与此同时，也带给我新的思考，面对大量功能强大的开源库，我们不能盲目地引入到项目之中，众多开源框架中某个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末，在家学习下同样具备JSON与对象转换功能的优秀开源框架 Gson，并且打算将今后项目使用 fastjson 的地方逐渐换成使用 Gson，记录下学习总结的内容，希望对小伙伴也有所帮助。
老版本的 Jackson 使用的包名为 org.codehaus.jackson，而新版本使用的是com.fasterxml.jackson。
在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。
序列化只是一种拆装组装对象的规则，那么这种规则肯定也可能有多种多样，比如现在常见的序列化方式有：JDK（不支持跨语言）、JSON、XML、Hessian、Kryo（不支持跨语言）、Thrift、Protostuff、FST（不支持跨语言）。
Gson[1] 是 Google 推出的 Java Json 解析库，具有接入成本低、使用便捷、功能扩展性良好等优点，想必大家都很熟悉了。在这篇文章里，我们将讨论 Gson 的基本用法和以及主要流程的源码分析。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
知道了如何读写文本文件要读写二进制文件也就很简单了，下面的代码实现了复制图片文件的功能。
二进制序列化是公司内部自研微服务框架的主要的数据传输处理方式，但是普通的开发人员对于二进制的学习和了解并不深入，容易导致使用过程中出现了问题却没有分析解决的思路。本文从一次生产环境的事故引入这个话题，通过对于事故的分析过程，探讨了平时没有关注到的一些技术要点。二进制序列化结果并不像Json序列化一样具备良好的可读性，对于序列化的结果大多数人并不了解，因此本文最后通过实际的例子，对照MSDN的文档对于序列化结果进行详细解析，并意图通过本次分析对于二进制序列化的结果有直观和深入的认识。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于数据交换的轻量级数据格式。在我们日常Python编程中，通常可以使用内置的json模块来进行JSON序列化和反序列化。那么关于使用json模块进行JSON序列化和反序列化的问题解决方案，可以参考下列。
数据结构要在网络中传输或保存到文件，就必须对其编码和解码；目前存在很多编码格式：JSON，XML，gob，Google 缓冲协议等等。Go 语言支持所有这些编码格式；在本节，我们将讨论前三种格式。
Thrift是Facebook开源提供的一个高性能，轻量级RPC服务框架，其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是，Thrift并不仅仅是序列化协议，而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口，这导致其很难和其他传输层协议共同使用（例如HTTP）。
还记得电影《功夫》中火云邪神的一句话：天下功夫，无坚不破，唯快不破。在程序员的世界中，“快”一直是大家苦苦修炼，竞相追逐的终极目标之一，甚至到了“不择手段”、“锱铢必较”的地步。 一直使用json游离于各种编程语言和系统之间。一个偶然的机会碰到了Fastjson，被他的无依赖、易使用、应用广等特性深深吸引的同时，更被他出奇的“快”所震惊，在java界犹如一骑绝尘，旁人只能望其项背。很自然的一个想法涌上心头：FastJSON为何如此之快？于是定神来拔一拔其实现，一则膜拜大师的杰作，二则虚心偷技，三则方便来者学
之前使用chronicle进行过日志回放框架的设计，效果很不错。后面在更加深入了解过程中，发现chronicle性能优势中一个非常重要的方面，就是序列化和反序列化。chronicle提供了多个功能类，实现不同格式数据的序列化和反序列化功能。
几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化：序列化就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象，这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题，在Java和大数据生态圈中，已有不少序列化工具，比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能，比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf，这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。
近半年以来，一直忙于我的第一本WCF专著《WCF技术剖析（卷1）》的写作，一直无暇管理自己的Blog。在《WCF技术剖析（卷1）》写作期间，对WCF又有了新的感悟，为此以书名开始本人的第三个WCF系列。本系列的目的在于对《WCF技术剖析》的补充，会对书中的一些内容进行展开讲述，同时会囊括很多由于篇幅的原因忍痛割弃的内容。 [第1篇] 通过一个ASP.NET程序模拟WCF基础架构 本系列的第一篇，我将会对WCF的基本架构作一个大致的讲解。不过，一改传统对WCF的工作流程进行平铺直叙，我将另辟蹊径，借助于我
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