Kendo UI Core 中从 Newtonsoft.Json 迁移到 System.Text.Json 的技术实践
在 Kendo UI Core 项目中,DefaultJavaScriptSerializer 类长期以来一直依赖于 Newtonsoft.Json 库来实现 JSON 序列化功能。随着 .NET 生态系统的演进,微软推出了性能更优、集成度更高的 System.Text.Json 序列化库。本文将深入探讨这一技术迁移的背景、实现方案以及相关技术考量。
背景与现状分析
当前 DefaultJavaScriptSerializer 的实现非常简单,仅包含一个 Serialize 方法,该方法使用 Newtonsoft.Json 的 JsonConvert.SerializeObject 进行对象序列化,并对结果中的尖括号进行转义处理。这种实现方式存在几个潜在问题:
- 增加了项目对第三方库 Newtonsoft.Json 的依赖
- 序列化性能可能不如 System.Text.Json
- 与现代 .NET 项目的默认配置不一致
技术迁移方案
迁移到 System.Text.Json 需要考虑以下几个关键点:
基本迁移实现
最简单的迁移方式是直接替换序列化方法:
using System.Text.Json;
public string Serialize(object value)
{
return JsonSerializer.Serialize(value)
.Replace(@"<", @"\u003c")
.Replace(@">", @"\u003e");
}
性能优化考虑
System.Text.Json 提供了更多性能优化的可能性:
- 可以重用 JsonSerializerOptions 实例以避免重复配置
- 可以使用源生成器进一步提高性能
- 可以配置更优化的序列化行为
行为一致性保证
需要确保迁移后的序列化行为与之前保持一致,特别是在以下方面:
- 日期时间格式
- 枚举值的处理方式
- 循环引用的处理
- 空值处理策略
实现细节与挑战
特殊字符转义处理
原实现中对尖括号(<和>)进行了特殊转义处理,这是为了防止XSS攻击。在迁移过程中,这一安全特性必须保留。System.Text.Json 本身提供了更灵活的编码控制方式,可以考虑使用内置的编码器配置而非手动替换。
自定义序列化需求
如果项目中存在需要特殊序列化逻辑的类型,需要为 System.Text.Json 实现相应的转换器(JsonConverter),这与 Newtonsoft.Json 的转换器实现方式有所不同。
版本兼容性
需要考虑不同 .NET 版本中 System.Text.Json 的功能差异,确保代码在所有目标平台上都能正常工作。
迁移后的优势
完成迁移后,项目将获得以下好处:
- 减少一个外部依赖项
- 获得更好的序列化性能
- 与 .NET 平台更紧密集成
- 更符合现代 .NET 项目的最佳实践
- 更小的应用体积
总结
从 Newtonsoft.Json 迁移到 System.Text.Json 是 .NET 项目现代化的一个重要步骤。对于 Kendo UI Core 这样的开源UI库来说,这一改进不仅提升了性能,还简化了依赖关系,使库更加轻量化和现代化。实施过程中需要注意保持行为一致性,特别是安全相关的特性,同时充分利用新库提供的性能优化可能性。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementPersist and reuse KV Cache to speedup your LLM.Python02
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00