Sa-Token中JsonIgnore注解对Redis序列化的影响分析
背景介绍
在使用Sa-Token框架进行身份认证和权限管理时,开发者经常需要将用户主体信息缓存到Redis中。在实际开发中,我们可能会遇到这样的场景:某些字段需要使用@JsonIgnore注解来避免返回给前端,但这些字段在Redis序列化时也被忽略了,导致后端使用时无法获取完整数据。
问题本质
这个问题本质上是一个序列化策略的冲突问题。@JsonIgnore是Jackson库提供的注解,它的作用是全局性的,意味着无论在什么场景下进行JSON序列化,被标记的字段都会被忽略。而开发者期望的是:
- 前端返回时忽略敏感字段
- Redis存储时保留完整数据
- 后端使用时能获取全部字段
技术原理分析
在Sa-Token的默认实现中,使用了Jackson库进行序列化操作。当对象被序列化到Redis时,Jackson会遵循@JsonIgnore的规则,导致被标记的字段不会出现在Redis中。这是因为:
- 序列化过程无法区分"前端序列化"和"存储序列化"的上下文
@JsonIgnore是一个硬性规则,没有场景区分能力- Redis存储本质上也是一种序列化操作
解决方案探讨
方案一:使用不同的序列化策略
可以配置Spring使用Jackson进行常规序列化,而让Sa-Token使用其他序列化方式(如JDK序列化或Fastjson)。这样Sa-Token在序列化到Redis时就不会识别@JsonIgnore注解。
实现要点:
- 在Sa-Token配置中指定不同的序列化器
- 确保两种序列化方式不会互相干扰
- 注意不同序列化方式的数据兼容性
方案二:使用视图过滤
Jackson提供了视图(Views)功能,可以更精细地控制字段的序列化行为:
public class Views {
public static class Public {}
public static class Internal extends Public {}
}
@Entity
public class User {
@JsonView(Views.Public.class)
private String username;
@JsonView(Views.Internal.class)
private String password;
}
然后在不同的序列化场景指定不同的视图:
// 返回前端时使用Public视图
objectMapper.writerWithView(Views.Public.class).writeValueAsString(user);
// Redis存储时使用Internal视图
objectMapper.writerWithView(Views.Internal.class).writeValueAsString(user);
方案三:自定义注解和序列化器
可以创建自定义注解如@RedisInclude,然后实现一个自定义的Jackson序列化器,在Redis序列化时忽略@JsonIgnore但尊重@RedisInclude。
实现步骤:
- 定义自定义注解
- 实现自定义序列化器
- 在Sa-Token配置中使用这个自定义序列化器
最佳实践建议
-
明确区分数据使用场景:清晰定义哪些数据需要在前端展示,哪些只需要在后端使用
-
采用视图方案:对于大多数项目,使用Jackson的视图功能是最优雅的解决方案
-
考虑安全性:即使某些字段不需要返回前端,存储在Redis中时也要考虑加密敏感信息
-
文档化策略:在团队内部明确序列化策略,避免不同开发者采用不同方案
总结
在Sa-Token框架中使用@JsonIgnore注解时,需要注意它对Redis序列化的全局影响。通过理解序列化的工作原理和Jackson的各种特性,开发者可以选择最适合自己项目的解决方案。视图过滤方案提供了最大的灵活性,而使用不同序列化策略则相对简单易实现。无论选择哪种方案,保持一致性并确保团队所有成员理解其工作原理是关键。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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