在 msgpack-java 0.6 或者早期的版本中,POJO 在 MessagePack 中被序列化和反序列化为数组变量。
在Java开发中有时候某些敏感信息我们需要屏蔽掉,不能被消费这些数据的客户端知道。通常情况下我们会将其设置为null或者空字符"",其实还有其它办法,如果你使用了Jackson的话。接下来我将以一个实际场景来告诉你可以怎么做。
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。
感慨:Retrofit2 虽好,但是,有时候总感觉 Java 这门语言还是美中不足啊!
工作中可能会遇到对 Map 进行 JSON 序列化,其中值中包含 Long 类型的数据,反序列化后强转 Long 时报类型转换异常的问题。
在Java开发中,涉及Json序列化及反序列化的情况有很多,最常见的就是SpringBoot/SpringCloud项目中HTTP/Rest接口的传参。其中经常会涉及到时间类型LocalDateTime的序列化和反序列化,这里经常会因为序列化失败,导致接外部接口调用或Feign调用失败。
无论你是纯socket通讯,还是应用层的http,Rpc协议进行通讯,本质底层都是传输二进制流
Protobuf(Protocol Buffers)是由Google开发的一种数据序列化格式,用于结构化数据的存储和交换。它最初是为Google内部使用而设计的,后来被开源,成为一种跨语言的数据序列化工具,支持多种编程语言。
本文是《jackson学习》系列的第四篇,前面学习了常用API,可以执行最基本的序列化和反序列化操作,接下来要学习的就是jackson强大的注解能力,本篇要学的是root对象特性,主要内容如下:
消费者去消费服务端所提供的服务,在使用Post请求中的PostForEntity传递参数的时候,我是这样写的
Protostuff是一个开源的、基于Java语言的序列化库,它内建支持向前向后兼容(模式演进)和验证功能。
给出一个简单的POJO 使用databind,我们需要一个最基础的对象com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper这里我们构造一个: 注意:这个objectM
Netty 提供的编码器 StringEncoder,对字符串数据进行编码 ObjectEncoder,对 Java 对象进行编码 … Netty 提供的解码器 StringDecoder, 对字符串数据进行解码 ObjectDecoder,对 Java 对象进行解码 … Netty 本身自带的 ObjectDecoder 和 ObjectEncoder 可以用来实现 POJO 对象或各种业务对象的编码和解码,底层使用的仍是 Java 序列化技术 , 而Java 序列化技术本身效率就不高,存在如下问题
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象,同时也可以输出数据对象。因此,Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时,需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点,Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型,并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
protostuff基于Google Protobuf,好处就是不用自己写.proto文件即可实现对象的序列化与反序列化,下面给出示例代码。
反例:定义为基本数据类型 Boolean isDeleted;的属性,它的方法也是isDeleted(),RPC框架在反向解析的时候,“以为”对应的属性名称是deleted,导致属性获取不到,进而抛出异常。
场景描述:本文由小米的王加胜同学分享,文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展,从 Spark Streaming 迁移到 Flink ,在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
在开发过程中,遇到一个鬼畜的问题,在DO的某个成员上添加@Deprecated注解之后,通过ProtoStuff反序列化得到的DO中,这个成员一直为null;花了不少时间才定位这个问题,特此记录一下
常见的json框架有:Jackson,FasJson(阿里的,万年没更新,积累了大量issue),Gson(谷歌的)。其中Jackson效率最高,性能最好,最为常用。本文基于2.11.3版本的Jackson。
在公司的业务中有这么一个场景:需要将某个系统的结果对象放进Hbase中,然后被后续系统读取使用,在Hbase存储的时候,需要将对象中每个属性解析成字符串存入,但一开始存入接口的设计者只考虑了普通类型(Integer、Long、String之类)的字段存储,未考虑Map或者POJO对象的存储,因此原始代码如下:
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,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。
这两天在学习一个分布式的项目--淘淘商城,使用了Alibaba的dubbo作为通信工具,zookeeper作为register,由于dubbo是基于socket协议的,所以在进行pojo传输的时候报了异常,因为pojo没有实现序列化接口,就无法进行基于二进制的序列化传输。报错如下:
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序(例如,过滤,映射,更新状态,加入,分组,定义窗口,聚合)。最初从源创建集合(例如,通过从文件,kafka主题或从本地的内存集合中读取)。结果通过接收器返回,接收器可以例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。 Flink程序可以在各种环境中运行,独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行,也可以在许多计算机的集群上执行。
因为网络饱和的可能性,如何在异步框架中高效地写大块的数据是特殊问题。由于写操作是非阻塞的,所以即使没有写出所有的数据,写操作也会在完成时返回并通知 ChannelFuture。当这种情况发生时,如果仍然不停地写入,就有内存耗尽的风险。所以在写大型数据时,需要准备好处理到远程节点的连接是慢速连接的情况,这种情况会导致内存释放的延迟。
添加jackson依赖: // https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-core compile group: 'com.fasterxml.jackson.core', name: 'jackson-core', version: '2.8.2' // https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-databind
1. 反序列化失败,类型不匹配 Caused by: com.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingException: Can not deserial ize instance of java.lang.String out of START_OBJECT token at [Source: org.apache.http.conn.EofSensorInputStream@51796217; line: 1, column : 274] (through ref
在本教程中,我们将学习什么是数据传输对象(DTO)、值对象(VO)、普通的 Java 对象(POJO)和 JavaBeans。我们将了解它们之间的区别,并理解应该使用哪种类型以及何时使用。
Flink程序是执行分布式集合转换(例如,filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如,通过从文件读取,kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果,例如将数据写入(分布式)文件或标准输出(例如,命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
在本测试代码中,我们定义了一个 POJO 类,名字为 MessageData,你可以访问下面的链接找到有关这个类的定义。
Spring Data for Apache Geode 项目的主要目标是使用 Apache Geode 进行分布式数据管理,使构建高度可扩展的 Spring 驱动的应用程序变得更加容易。
JSON(JavaScript Object Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的 js 规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 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。
SpringDataRedis是Spring大家族中的一个成员,提供了在srping应用中通过简单的配置访问redis服务,对reids底层开发包(Jedis, JRedis, and RJC)进行了高度封装,RedisTemplate提供了redis各种操作、异常处理及序列化,支持发布订阅,并对spring 3.1 cache进行了实现。 spring-data-redis针对jedis提供了如下功能:
工作中与前端的数据交换使用的协议是json+protobuf,主要是用protobuf。
各位好,我是YourBatman。从本文起,终于要和Jackson的“高级”部分打交道了,也就是数据绑定jackson-databind模块。通过接触它的高级API,你会持续的发现,前面花那么多篇幅讲的core核心部分是价值连城的。毕竟村上春树也告诉过我们:人生没有无用的经历嘛。
通常是服务调用方没有引入API包,也就不包含接口中的实体类,故服务调用方只能提供Map形式的数据,由服务提供者根据Map转化成对应的实体。
然后是deserialize:默认为true,如果为false,反序列化时会忽略该属性
Dubbo的序列化框架有四种:Hessian2、Kryo、Java自带的序列化和FST序列化。其中,Kryo是效率最高的序列化框架,但不支持所有Java类的序列化,Hessian2和Java自带的序列化具有较好的兼容性,FST序列化是目前Dubbo默认的序列化方式。
如果在开发中,我们对POJO类属性设置了默认值(包装类型显示设置默认值,基本类型编译期推导默认值),难免会遇到一些"坑"。
前段时间遇到一个问题,序列化之后原本类中的属性名发生了变化,原本isDel序列化之后得到的是del,为此查了一下相关资料,发现和序列化机制有关
Dubbo使用DecodeHandler#received方法来接收来自socket的连接,当接收到请求时会先调用DecodeHandler#decode方法处理请求,其将调用DecodeableRpcInvocation.java#decode方法处理数据
dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程二十二(Spring中国教育管理中心)
自定义RedisTemplate 序列化源码分析 在JAVA程序中看到中文是没有问题的,但是在Redis客户端工具,也就是命令行中看见是编码的 继续分析源码 查看RedisTemplate.class
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。
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程二十四(Spring中国教育管理中心)
Protocol Buffer是谷歌出品的一种数据交换格式,独立于语言和平台,类似于json。Google提供了多种语言的实现:java、c++、go和python。对象序列化城Protocol Buffer之后可读性差,但是相比xml,json,它占用小,速度快。适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。
Json的序列化方式有很多种,常见的有FastJson、Gson、Jackson,下面将对FastJson的LocalDateTime序列化使用及源码进行分析讲解。
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