在@SpringBootApplication类中添加 @Bean public HttpMessageConverters fastJsonHttpMessageConverters() { //创建FastJson信息转换对象 FastJsonHttpMessageConverter fastJsonHttpMessageConverter = new FastJsonHttpMessageConverter(); //创建FastJson对象并设定序列化规则 FastJsonConfig

 我们为什么要序列化 举个栗子:下雨天我们要打伞,但是之后我们要把伞折叠起来,方便我们存放.那么运用到我们java中道理是一样的,我们要将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网络上传输,这叫序列化.我们要用的时候,就需要将字节流重构成对象,这叫反序列化.不知道我这么说大家能不能理解. java序列化的缺点 java自己提供序列化而且用起来也非常简单,但是在远程服务调用中很少用它,主要存在以下缺点: 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的

在Springboot中默认的JSON解析框架是jackson 今天引入alibaba的fastjson,使用@JSONField(serialize=false),让@RestController转换数据给前端的时候不序列化莫些字段,发现@JSONField根本不起作用 在网上查阅了一番,发现Springboot使用fastjson需要替换默认的json转换器的 具体解决方法有两种: 本文借鉴地址:https://blog.csdn.net/qq_28929589/article/detail

原文链接:https://www.jianshu.com/p/657fbf347934 https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/11375553.html https://www.jianshu.com/p/937883b6b2e5 jdk 自带对象序列化类ObjectInput(Out)Stream 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的协议,其他语言不支持,导致别的语言无法反序列化,这严重阻碍了它的应用.

框架简介 MapReduce仅仅可以支持Writable做key,value吗?答案是否定的.事实上,一切类型都是支持的,只需满足一个小小的条件:每个类型是以二进制流的形式传输.为此Hadoop提供了一个序列化框架来支持,他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中,Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架,类不多,我们从几个接口说起. Serializer 定义了一组接口,打开流,序列化,关闭流 public interface S

博客: http://colobu.com jvm-serializers提供了一个非常好的比較各种Java序列化的的測试套件. 它罗列了各种序列化框架. 能够自己主动生成測试报告. 我在AWS c3.xlarge机器上进行了測试,一下是測试报告与解析. 关键的測试数据的统计代码例如以下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 public double runWithTimeMeasure

序列化战争:主流序列化框架Benchmark GitHub上有这样一个关于序列化的Benchmark,被好多文章引用.但这个项目考虑到完整性,代码有些复杂.为了个人学习,自己实现了个简单的Benchmark测试类,也算是总结一下当今主流序列化框架的用法. 1.序列化的战争 按照序列化后的数据格式,主流的序列化框架主要可以分为四大类:JSON.二进制.XML.RPC.从更高层次来说,JSON和XML都可以算作是文本类的,而RPC类因为不只是序列化,框架往往还提供了底层RPC以及跨语言代码生成等基础

概念 序列化:将Java对象转化为字节数组 反序列化:将字节数组转化为Java对象 在RPC应用中,进行跨进程远程调用的时候,需要使用特定的序列化技术,需要对进行网络传输的对象进行序列化和反序列化. 影响序列化选择有两个因素 1. 序列化之后码流的大小,如果太大,那么将会影响网络传输的性能. 2.     序列化和反序列化过程的性能 常用的序列化框架性能比较 本文主要进行以下序列化框架的对比测试: JDK FastJson Hessian Protostuff 准备 需要序列化的对象,这是一个复

一.日志框架 1.无论在什么系统,日志框架都是一个重要角色,所以理解和用好日志框架是相当重要的:像JDBC一样,日志框架分为接口层的门面和具体的实现组成. 2.市面上的产品: 2.1门面:SLF4J(Simple Loggin Facade for Java).JCL(Jakarta Common Loggin).jboss-logging 2.2具体实现:Log4j->Logback.Log4j2.JUL(java.util.loging) 其中SLF4J.Log4j->Logback都是出

hadoop深入研究:(十三)--序列化框架 Mapreduce之序列化框架(转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495) 框架简介 大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出,但这并不是Hadoop强制使用的,其他序列化机制也能和Hadoop配合,并应用于MapReduce中. 目前,除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制,还流行其他序列化框架,如Had

Gson 是google解析Json的一个开源框架,同类的框架fastJson,JackJson等等 本人fastJson用了两年,也是从去年才开始接触Gson,希望下面的总结会对博友有用,至于Gson与FastJson的对比,其实半斤八两的问题,不再赘述 第一步:在AS下面创建Java工程 并添加gson依赖 compile 'com.google.code.gson:gson:2.6.2' Gson的实例化方式: 1:Gson gson=newGson(); 2:通过GsonBuilder

序列化框架 除了writable实现序列化之外,只要实现让类型和二进制流相互转换,都可以作为hadoop的序列化类型,为此Hadoop提供了一个序列化框架接口,他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中,Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架接口.使用流程是定义序列化类实现框架接口->io.serializations参数配置序列化类名称,用一个逗号隔开的类名列表—> SerializationFactory构造函数中会读取配置

1.说明 本文介绍Spring Boot集成MyBatis-Plus框架, 重点介绍需要注意的地方, 是SpringBoot集成MyBatis-Plus框架详细方法 这篇文章的脱水版, 主要是三个步骤, 增加mybatis-plus依赖, 创建Mapper类, 增加@MapperScan注解. 2.增加mybatis-plus依赖 在pom.xml中增加mybatis-plus依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId>

网上有很多资料说 Kryo 只能在 Java 上使用,这点是不对的,事实上除 Java 外,Scala 和 Kotlin 这些基于 JVM 的语言同样可以使用 Kryo 实现序列化. 1.使用方法 (1)添加kyro依赖 <dependency> <groupId>com.esotericsoftware</groupId> <artifactId>kryo</artifactId> <version>5.2.0</versio

序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      

简介 easypack是基于boost.serialization的二进制序列化框架,使用极其方便. Examples 基本类型 int age = 20; std::string name = "Jack"; easypack::Pack p; p.pack(age, name); int age2; std::string name2; easypack::UnPack up(p.getString()); up.unpack(age2, name2); /* up.unpackT

一.SpringBoot如何引入slf4j+logback框架的呢? 在POM文件中 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency>依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.

百度搜 Springboot,SSM框架区别,大多说的都是 1.springboot一个应用是一个可执行jar 2.将原有的xml配置,简化为java配置 他们说的确实没错,可是根本没有说到本质,百度说的这些,其实根本不是这两个框架的区别,SSM框架也可以打包可执行的jar,也可以用注解代替 xml. 首先我们看 springboot 官网里对于 springboot 的描述: 我们可以看到最后一点确实提到了不需要 xml 配置文件,但最重要的是第三点,springboot 提供的 starte

1.easyui-tree easui-tree目所需要的数据结构类型如下: [ { "children": [ { "children": [], "id": "0101", "text": "部门1-1" } ], "id": "01", "text": "部门1" }, { "children

这里面我们介绍一下序列化框架arvo的使用,在kafka中使用的就是这个. arvo的使用 一.需要通过插件生成Model类方式 一.生成我们的数据模型User.java 我们在resources里面定义即将要生成的User类的avsc结构.user.avsc的内容如下 { "namespace": "com.linux.huhx.avro", "type": "record", "name": "

Hadoop提供了一个加单的序列化框架API,用于集成各种序列化实现.该框架由Serialization实现. 其中Serialization是一个接口,使用抽象工厂的设计模式,提供了一系列和序列化相关并相互依赖对象的额接口.通过Serialization应用可以获得类型的Serializer实例,即将一个对象转化为一个字节流的实现实例:Deserializer实例和Serializer实例相反,它用于将字节流转为一个对象. /** * * 包装一个序列化/反序列化对 (抽象工厂类)*/ pub