System.Text.Json 在多个方面进行了改进，包括控制属性序列化顺序的新功能。此外，它的序列化程序现在将通知作为（反）序列化操作的一部分公开。...同步流重载JsonSerializer——“我们添加了新的同步 API，JsonSerializer用于将 JSON 数据序列化和反序列化到/来自流。”...加密操作的简化调用模式——新的简化加密和解密方法提供了一种使用加密 API 的直接方法，特别是当加密/解密有效负载已经在内存中并且没有被流式传输时。...对于 .NET 6，“我们已经构建了将 API 标记为‘预览中’的功能，这些是选择加入，使用 EnablePreviewFeatures 项目属性和对 System.Runtime.Experimental...Visual Studio 也已更新， Visual Studio 2022 的预览版 3 添加了新的项目属性设计器、改进的深色主题和新的项目类型，以支持使用 TypeScript 或 JavaScript
有效负载会影响队列、主题和事件存储的大小、网络性能、（反）序列化性能和资源利用率。避免重复内容。您始终可以通过在需要时重播事件来重新生成状态。 版本控制。...因此，事件模型应该支持多个版本并向后兼容，以便微服务可以在他们方便的时候进行更改。向有效负载添加新属性而不是更改现有属性（弃用而不是更改）也是一个好主意。版本控制取决于序列化格式。 序列化格式。...有多种序列化格式可用于对事件及其有效负载进行编码，例如JSON、protobuf或Apache Avro。这里的重要考虑因素是模式演变支持、（反）序列化性能和序列化大小。...在使用基于时间的保留时，如果需要，请考虑事件应可用于重播多长时间。如果正在使用事件存储模式，则必须考虑有关需要维护的同一事件或有效负载的版本数量的附加问题。...系统异常是由于组件（数据库、事件代理或其他微服务）不可用或由于资源问题（例如OutOfMemory错误）、网络或传输相关问题（例如有效负载序列化或反序列化错误）而导致的广泛故障类别，或意外的代码故障（例如
@JsonAnyGetter 所述 @JsonAnyGetter注释允许使用的灵活性地图字段作为标准属性。...例如，ExtendableBean实体具有name属性和一组键/值对形式的可扩展属性： image.png 当我们序列化这个实体的一个实例时，我们将Map中的所有键值作为标准的、普通的属性： image.png...@JsonPropertyOrder 我们可以使用 @JsonPropertyOrder注释来指定序列化属性的顺序。...让我们为MyBean实体的属性设置自定义顺序： 这是序列化的输出： image.png @JsonRootName 该 @JsonRootName注释时，如果包裹被启用，以指定的包装中使用的根目录的名称...我们将使用 @JsonSerialize通过CustomDateSerializer序列化eventDate属性： image.png 这是简单的自定义 Jackson 序列化程序： image.png
Java Map 反序列化 以下是区分 JSON 数据类型的一些简单的方法： 根据你的文档解释或者应用场景 键和值是否是一种类型 键和值是否是动态的 这里我们需要创建一个map类型的TypeToken类型...alternate 属性是用在反序列化上的，也就是说从 JSON 到 Java 类的过程。Gson 会帮我们匹配 JSON 中的命名，并尝试找到一个字段映射。...反序列化 以上都是关于序列化的操作，统一以上的规则也使用于 JSON 的反序列化操作，如果你的服务器返回的 JSON 字段是以小写和下划线作为规则的话，就可以使用 LOWER_CASE_WITH_UNDERSCORES...通过结果可以看到枚举的(反)序列化使用，并配合 @SerializedName 来简化使用。...序列化 之前我们介绍了如何使用 Gson 来自定义(反)序列化和自定义实例创建。
这一层提供了实现 API 的能力，它可以接收相关协议的任何类型的有效负载，包括 JSON、Thrift 或 Protobuf。它还可以方便地接收传入的 JSON 请求，并使用原编码的响应进行应答。...端点处理程序层 负责请求验证、有效负载转换以及将端点请求对象转换为客户端请求对象。...每个组件的配置都是从 Thrift 和 / 或 YAML 文件中获取。YAML 文件提供了组件信息，并充当它们之间的粘合剂。Thrift 文件定义有效负载和协议语义。...Thrift 文件 apiSample.thrift 功能丰富，描述了 JSON 请求和响应有效负载的数据类型、HTTP 路径和 HTTP 谓词。...为了显示错误，在它们之间保持一致的契约至关重要。 了解有效载荷 在开发大多数网关特性时，不需要对传入或传出的有效载荷进行反序列化。我们的协议互操作性用例迫使我们对有效载荷进行反序列化。
易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 ?...1.2.4 字符串 字符串(string)是由双引号包围的任意数量 Unicode 字符的集合，使用反斜线转义。...1.3 Java 中的 JSON Java 中并没有内置 JSON 的解析，因此使用 JSON 需要借助第三方类库。...JsonInclude.Include.NON_NULL：属性为 null 不参与序列化 @JsonProperty 属性使用的注解，用来表示外部属性名字，就是使用别名序列化，而不是对象的名字。...value: 指你需要指定的名字 @JsonFormat 实体类/属性使用的注解，在序列化或者反序列化的时候，指定属性格式化日期/时间 1.3.3 一些对象的 JSON 字符串格式 ☞ JavaBean
缺点：序列化数据只包含数据本身以及类的结构，不包括类型标识和程序集信息；只能序列化公共属性和字段；不能序列化方法；文件庞大，文件格式复杂，传输占带宽。适用场景：当做配置文件存储数据，实时数据转换。...JSON，是一种轻量级的数据交换格式，优点：兼容性高、数据格式比较简单，易于读写、序列化后数据较小，可扩展性好，兼容性好、与XML相比，其协议比较简单，解析速度比较快。...缺点：使用者较少、跨防火墙访问时，不安全、不具有可读性，调试代码时相对困难、不能与其他传输层协议共同使用（例如HTTP）、无法支持向持久层直接读写数据，即不适合做数据持久化序列化协议。...优点：支持丰富的数据类型、简单的动态语言结合功能、具有自我描述属性、提高了数据解析速度、快速可压缩的二进制数据形式、可以实现远程过程调用RPC、支持跨编程语言实现。...优点：序列化后码流小，性能高、结构化数据存储格式（XML JSON等）、通过标识字段的顺序，可以实现协议的前向兼容、结构化的文档更容易管理和维护。
、继承的情况下，就是递归遍历“写对象”逻辑 将对象的类型、属性类型、属性值按固定格式写到二进制字节流中来完成序列化，再按固定格式读出对象的类型、属性类型、属性值，通过这些信息重建一个新的对象，完成反序列化...2.3 Hessian 动态类型、二进制、紧凑的，并且可跨语言移植的一种序列化框架。比JDK、JSON更加紧凑，性能上要比JDK、JSON序列化高效很多，而且生成的字节数更小。...Protobuf使用的时候需要定义IDL（Interface description language），然后使用不同语言的IDL编译器，生成序列化工具类，它的优点是： 序列化后体积相比 JSON、Hessian...Protostuff不需要依赖IDL文件，可以直接对Java领域对象进行反/序列化操作，在效率上跟Protobuf差不多，生成的二进制格式和Protobuf是完全相同的，可以说是一个Java版本的Protobuf...而protobuf则是可读性差点，序列化后占用空间小，性能好，不需要反序列化获取属性类型等优点。对性能要求高的原则protobuf比较好点 为什么JSON的额外开销大呢？
这可能会导致带有从ysoserial .NET生成的有效负载的 RCE 。 接下来必须面对几个问题： 如何使用适当控制的inputBlob字节数组到达接收器？ 我必须重构这种丑陋的二进制格式吗？...正如 Jang 和 Peter 详细解释的那样，有几种情况可以反序列化恶意负载： 将strictMode必须被设置为False [嵌套] 有效负载对象中的完全限定程序集名称不得与定义的拒绝列表中的任何成员匹配...TypeConverter 在反SerializationInfo序列化期间，源自序列化对象的参数包含一个名为SerializedString....最后，SerializedString终于到达了XmlDocument.loadXml(string)可以触发XXE的sink。可以简单地编写一个 ysoserial .NET 小工具来创建有效负载。...，使用您选择的 Formatter 序列化对象。
序列化 Motan：我默认使用对 java 更友好的 hessian2 进行序列化，还支持 Json 格式。...Dubbo：Dubbo 协议缺省序列化为hessian2 ， rmi 协议缺省为java ， http 协议缺省为 json！ gRPC：哼！说到序列化，我是独一无二的！...在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。 RoundRobin ：轮循，按公约后的权重设置轮循比率。...Dubbo：Dubbo2.0 相比较 Dubbo1.0（默认使用的都是 hessian2序列化）性能均有提升。如对性能有更高要求可以使用dubbo 序列化，由其是在处理复杂对象时。...Dubbo ：无论从支持的注册中心还是容错机制上看，都是我 Dubbo 的优势更大！ Motan ： 明显支持负载均衡的模式我更多 。 我 拥有自定义动态负载均衡、跨机房流量调整等高级服务调度能力。
为了实现有效的分布式调用，可以采用以下一些方法和技术： 远程过程调用（RPC）：使用RPC，服务可以像本地调用一样调用远程服务。...此外，由于DNS请求可能经过多级缓存和中间节点，DNS负载均衡也可能会引入一定的延迟。 综上所述，DNS负载均衡是一种简单而有效的负载均衡技术，特别适用于分散请求到不同地理位置的服务器上。...它通常用于大规模的网络环境中，可以有效地分发和处理大量的请求。 硬件负载均衡设备（也称为负载均衡器或负载均衡交换机）位于客户端和服务器之间，作为中间层。...这些属性用于确定请求的目标服务及其对应的后端处理逻辑。 路由和负载均衡：根据解析后的请求属性，API网关将请求路由到相应的后端服务。...动态扩展：注册中心应支持动态扩展，以便在系统负载增加时，可以快速添加更多的注册中心节点。
Exporting and Importing从JSON序列化或序列化到JSON的任何类都需要子类%JSON.Adaptor，它包括以下方法： %JSONExport()将启用JSON的类序列化为JSON...%JSONExportToStream()将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其写入流。 %JSONExportToString()将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其作为字符串返回。...%JSONINCLUDE(仅限属性)指定该属性是否包含在JSON输出或输入中(有效值为"inout"(默认)，"outputonly"， "inputOnly"，或"none")。...格式化JSON%JSON.ForMatter是一个具有非常简单接口的类，允许将动态对象、数组和JSON字符串格式化为更易于阅读的表示形式。...FormatToString()使用指定的缩进格式化JSON文档并将其写入字符串，或者将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其作为字符串返回。
建议多在provider端配置属性，原因如下： 作为服务的提供方，比服务消费方更清楚服务的性能参数，如调用的超时时间、合理的重试次数等 在 Provider 端配置后，Consumer 端不配置则会使用...Consumer 端属性有： timeout：方法调用的超时时间 retries：失败重试次数，缺省是 2 2 loadbalance：负载均衡算法， 缺省是随机 random。...，此属性只在dubbo:method作为dubbo:service子标签时有效 2.0.5以上版本 2、客户端 2.1、dubbo:consumer <dubbo:registry address="...loadbalance string 可选 缺省<em>使用</em>dubbo:consumer<em>的</em>loadbalance 性能调优 <em>负载</em>均衡策略，可选值：random,roundrobin,leastactive，分别表示...性能调优 协议<em>序列化</em>方式，当协议支持多种<em>序列化</em>方式时<em>使用</em>，比如：dubbo协议<em>的</em>dubbo,hessian2,java,compactedjava，以及http协议<em>的</em><em>json</em>等 2.0.5以上版本 queues
) 读（反序列化） 场景演练 1、偌大JSON串中仅需1个值 2、数据结构高度动态化 ✍总结 ✔推荐阅读： ♥关注A哥♥ ?...但是，若有如下场景它依旧不太好实现： 硕大的JSON串中我只想要某一个（某几个）属性的值而已 临时使用，我并不想创建一个POJO与之对应，只想直接使用值即可（类型转换什么的我自己来就好） 数据结构高度动态化...（属性）直接获取，是不是和Map的使用几乎一毛一样？...下面以最为常见的：读取JSON字符串为例，其它的举一反三即可。...2、数据结构高度动态化 当数据结构高度动态化（随时可能新增、删除节点）时，使用树模型去处理是一个较好的方案（稳定之后再转为Java Bean即可）。
使用 JsonReader 提供了更细粒度的控制，允许你逐个处理 JSON 元素，而不是直接映射整个 JSON 文档到一个对象。 下面简单看看具体的JSON解析过程。...否则,退出循环： 也就是说，WeakHash主要跟反序列化过程中匹配的属性有关。...从 JSON 数据流中读取属性名称的字节,并将它们累加到 hash 中： 如果遇到反斜杠\(表示转义字符),则跳过下一个字节 如果遇到双引号 "(表示属性名称的结束),则退出循环 如果读取到数据流的末尾...,则调用 calcWeakHashAndCopyName 方法计算最终的哈希值并复制属性名称 这里有一个比较关键的节点是，当遇到反斜杠\时，不会进一步对类似Unicod等字符进行额外的处理，直接跳过下一个字节...那么是否说明当使用这种方式进行JSON解析时，无法识别Unicode编码的key呢？
沟通方式的一些最重要的属性（反过来会影响整体表现）是： 数据传输格式 连接处理 消息序列化 缓存 负载均衡 数据传输格式 虽然使用 AMQP 协议（高级消息队列协议）的异步通信和 gRPC 通信使用二进制协议进行数据传输...协议缓冲区通过允许使用更高级的序列化和反序列化方法来编码和使用消息内容 [1] 来提高通信速度。然而，选择正确的消息序列化格式取决于工程师。...缓存 有效的缓存策略可以显着减少服务器的负载和必要的计算资源。由于其架构，REST-API 是唯一允许有效缓存的通信方式。...实现 Golang 标准库中包含的 net/http 模块用于提供 REST 接口。使用标准库中也包含的 encoding/json 模块对请求进行序列化和反序列化。...数据的序列化是使用协议缓冲区完成的。
对于触发 API，LYNX 目前支持两种类型的对象共享方案。首先是JSON序列化，这也是最常用的方法。第二种方法是查询字符串序列化。...特别是，根据以下两个标准收集 Node.js 程序：（1）被测试的程序应该用于与外部输入交互，并且它们的 API 应该接受对象（通过 JSON 或查询字符串序列化）。...对于剩下的 11 个基于 Web 的程序，手动与应用程序交互并使用基于分析的pipline生成测试用例。 LYNX 分析 Web 基础程序的 JSON 和查询字符串序列化通道。...这 11 个基于 Web 的程序中有 7 个同时支持查询字符串和 JSON 序列化（在不同的 API 中）。...对 102 个广泛使用的 Node.js 程序使用 LYNX，表明 LYNX 可以有效地检测 HPA 漏洞。
一、为什么要进行序列化 工程师通常使用“对象”来进行数据的操纵： class User{ std::Stringuser_name; uint64_tuser_id...however，序列化的思路都是类似的。 三、序列化协议要考虑什么因素 不管使用成熟协议xml/json，还是自定义二进制协议来序列化对象，序列化协议设计时要考虑哪些因素呢？...（1）解析效率：这个应该是序列化协议应该首要考虑的因素，像xml/json解析起来比较耗时，需要解析doom树，二进制自定义协议解析起来效率就很高 （2）压缩率，传输有效性：同样一个对象，xml/json...传输起来有大量的xml标签，信息有效性低，二进制自定义协议占用的空间相对来说就小多了 （3）扩展性与兼容性：是否能够方便的增加字段，增加字段后旧版客户端是否需要强制升级，都是需要考虑的问题，xml/json...RPC-client中数据的发送与接收远比序列化反序列化复杂，其涉及“连接池、负载均衡、故障转移、队列、超时、异步、上下文回调管理”等技术，具体细节，下篇再沟通。
威胁攻击者入侵了一个网站以托管其有效载荷，然后使用CactusTorch框架执行无文件攻击（fileless attack），随后采用多种反分析技术（anti-analysis ）。...AutoOpen只是显示一条错误消息，而AutoClose是执行函数的主体。 如上图所示，已经定义了一个十六进制格式的序列化对象，它包含一个正在加载到内存中的.Net有效负载（Payload）。...在下一步中，它将创建一个序列化的BinaryFormatter对象，并使用BinaryFormatter的deseralize函数反序列化该对象。...在执行所有这些反分析检查之后，它进入一个函数，在一个新线程中创建最终的shellcode。通过调用“ Resolve_Imports”函数，可以动态混淆并解析在此部分中使用的导入调用。...APT32是已知使用CactusTorch HTA来删除Denis Rat变中的攻击组织之一。然而，由于我们无法获得最终的有效负载（Payload），因此我们不能肯定地将这种攻击归因于APT32。
一、为什么要进行序列化 工程师通常使用“对象”来进行数据的操纵： class User{ std::Stringuser_name; uint64_tuser_id;...however，序列化的思路都是类似的。 三、序列化协议要考虑什么因素 不管使用成熟协议xml/json，还是自定义二进制协议来序列化对象，序列化协议设计时要考虑哪些因素呢？...（1）解析效率：这个应该是序列化协议应该首要考虑的因素，像xml/json解析起来比较耗时，需要解析doom树，二进制自定义协议解析起来效率就很高 （2）压缩率，传输有效性：同样一个对象，xml/json...传输起来有大量的xml标签，信息有效性低，二进制自定义协议占用的空间相对来说就小多了 （3）扩展性与兼容性：是否能够方便的增加字段，增加字段后旧版客户端是否需要强制升级，都是需要考虑的问题，xml/json...RPC-client中数据的发送与接收远比序列化反序列化复杂，其涉及“连接池、负载均衡、故障转移、队列、超时、异步、上下文回调管理”等技术，具体细节，下篇再沟通。
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