В этом кратком руководстве показано, как сериализовать объект Java с помощью Jackson 2 с помощью пользовательского сериализатора .
Если вы хотите копнуть глубже и узнать о других интересных вещах, которые вы можете делать с Jackson 2, — перейдите к основному руководству по Jackson .
Давайте определим 2 простых объекта и посмотрим, как Джексон сериализует их без какой-либо пользовательской логики:
В этом кратком руководстве показано, как использовать Jackson 2 для преобразования строки JSON в JsonNode ( com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode ).
Если вы хотите копнуть глубже и узнать о других интересных вещах, которые вы можете делать с Jackson 2, — перейдите к основному руководству по Jackson .
Очень просто, чтобы проанализировать строку JSON, нам нужен только ObjectMapper :
В этом руководстве показано, как мы можем использовать Jackson для сериализации поля только в том случае, если оно соответствует определенным пользовательским критериям .
Например, скажем, мы хотим сериализовать целочисленное значение только в том случае, если оно положительное, и мы хотим полностью его пропустить, если оно не положительное.
Если вы хотите копнуть глубже и узнать о других интересных вещах, которые вы можете делать с Jackson 2, — перейдите к основному руководству по Jackson .
В этой статье мы сравним API-интерфейсы Gson и Jackson для сериализации и десериализации данных JSON в объекты Java и наоборот.
Gson и Jackson — это полные библиотеки, предлагающие поддержку привязки данных JSON для Java. Каждый из них является активно разрабатываемым проектом с открытым исходным кодом, который предлагает обработку сложных типов данных и поддержку Java Generics.
И в большинстве случаев обе библиотеки могут десериализоваться в сущность без изменения класса сущности, что важно в тех случаях, когда у разработчика нет доступа к исходному коду сущности.
Kryo — это среда сериализации Java с упором на скорость, эффективность и удобный API.
В этой статье мы рассмотрим ключевые функции платформы Kryo и реализуем примеры, чтобы продемонстрировать ее возможности.
Первое, что нам нужно сделать, это добавить зависимость kryo в наш pom.xml :
В этом уроке мы познакомимся с фреймворком Smooks .
Мы опишем, что это такое, перечислим его ключевые функции и, в конце концов, узнаем, как использовать некоторые из его более продвинутых функций.
Прежде всего, давайте кратко объясним, для чего предназначен фреймворк.
В Java-приложениях мы можем захотеть скопировать значения из одного типа Java-бина в другой. Чтобы избежать длинного, подверженного ошибкам кода, мы можем использовать средство сопоставления компонентов, такое как MapStruct .
Хотя сопоставление идентичных полей с одинаковыми именами полей очень просто, мы часто сталкиваемся с несовпадающими bean-компонентами. В этом руководстве мы рассмотрим, как MapStruct обрабатывает частичное сопоставление.
MapStruct — это процессор аннотаций Java. Поэтому все, что нам нужно сделать, это определить интерфейс картографа и объявить методы сопоставления. MapStruct создаст реализацию этого интерфейса во время компиляции.
В этом руководстве мы увидим, как использовать несколько исходных объектов с MapStruct .
Наиболее распространенный вариант использования MapStruct — сопоставление одного объекта с другим. Предположим, у нас есть класс Customer :
class Customer {
private String firstName;
private String lastName;
// getters and setters
}
В этой статье мы рассмотрим библиотеку Multiverse , которая поможет нам реализовать концепцию программной транзакционной памяти в Java.
Используя конструкции из этой библиотеки, мы можем создать механизм синхронизации для общего состояния, что является более элегантным и удобочитаемым решением, чем стандартная реализация с базовой библиотекой Java.
Для начала нам нужно добавить библиотеку multiverse-core в наш pom:
В этой статье мы рассмотрим бесконфликтные реплицированные типы данных (CRDT) и способы работы с ними в Java. Для наших примеров мы будем использовать реализации из библиотеки wurmloch-crdt .
Когда у нас есть кластер из N узлов-реплик в распределенной системе, мы можем столкнуться с сетевым разделом — некоторые узлы временно не могут общаться друг с другом . Эта ситуация называется разделенным мозгом.
Когда у нас в системе работает split-brain, некоторые запросы на запись — даже для одного и того же пользователя — могут уходить на разные реплики, не связанные друг с другом . Когда возникает такая ситуация, наша система по-прежнему доступна, но не является согласованной .
Нам нужно решить, что делать с несогласованными записями и данными, когда сеть между двумя разделенными кластерами снова начнет работать.