Kotlinx.serialization项目为Kotlin标准库UUID类提供序列化支持
2025-06-06 14:12:29作者:羿妍玫Ivan
随着Kotlin 2.0.20版本的发布,Kotlin标准库新增了跨平台UUID类(kotlin.uuid.Uuid)。这一变化促使Kotlinx.serialization项目团队考虑为这个新类型提供内置的序列化支持,类似于之前为kotlin.time.Duration类所做的处理。
背景与需求
UUID(通用唯一标识符)在软件开发中被广泛使用,用于生成全局唯一的标识符。在Kotlin生态中,虽然之前有第三方库提供UUID支持,但标准库的加入意味着开发者将更倾向于使用官方实现。为了让这个新类型能够无缝集成到现有的序列化流程中,Kotlinx.serialization项目需要提供相应的序列化器。
序列化方案设计
对于UUID的序列化,团队考虑了多种格式下的表现方式:
-
文本格式(JSON/XML/Properties):采用标准的字符串表示形式,这是最常见且直观的方式。例如:"123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"。
-
二进制格式:
- CBOR:使用专门的标签37来表示UUID的字节串格式,这是一种被IANA认可的标准扩展。
- Protobuf:目前没有官方标准,常见实现包括使用字符串、字节数组或两个64位整数组合。
- Avro:官方规范建议使用字符串表示,但实践中也常用16字节的固定长度格式来节省空间。
实现决策
经过讨论,团队决定:
- 优先实现字符串形式的序列化,因为这是最通用且跨格式兼容的方案。
- 针对特定二进制格式,如CBOR,提供专门的序列化处理,利用其内置的UUID标签支持。
- 其他格式的特殊需求,建议开发者通过@Contextual注解和自定义模块来实现。
技术考量
这种分层设计考虑了以下因素:
- 兼容性:字符串形式在各种格式间具有最好的互操作性。
- 性能:二进制格式可以选择更高效的表示方式。
- 灵活性:允许开发者根据具体场景选择最适合的序列化策略。
对开发者的影响
这一变化意味着:
- 使用标准库UUID类时,无需额外配置即可获得基本的序列化支持。
- 需要特殊处理的场景(如二进制优化)可以通过自定义模块实现。
- 从第三方UUID库迁移到标准库实现时,序列化行为将保持一致。
总结
Kotlinx.serialization为标准库UUID类提供序列化支持,体现了Kotlin生态系统的协同发展。这种内置支持简化了开发者的工作,同时保留了足够的灵活性来满足不同场景下的需求。随着Kotlin多平台能力的不断增强,这类标准库组件及其配套工具链的完善将进一步提升开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
200
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
280
99
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.46 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210