Fastjson2 中枚举类型的JavaBean序列化配置指南
2025-06-16 07:06:27作者:晏闻田Solitary
在Java开发中,枚举(Enum)类型是一种特殊的类,它定义了一组固定的常量。在JSON序列化和反序列化过程中,处理枚举类型有多种方式。本文将详细介绍如何在Fastjson2中配置枚举类型以JavaBean形式进行序列化。
枚举序列化的背景
默认情况下,Fastjson会将枚举序列化为其名称字符串。例如,一个OrderType枚举可能被序列化为"ONLINE"或"OFFLINE"这样的字符串。然而,有时我们需要更复杂的序列化方式,特别是当枚举包含额外属性时。
Fastjson1中的实现方式
在Fastjson1版本中,开发者可以通过以下方式配置枚举以JavaBean形式序列化:
SerializeConfig.globalInstance.configEnumAsJavaBean(OrderType.class);
这种方式允许枚举像普通JavaBean一样被序列化,包括其所有属性和方法。
Fastjson2中的改进方案
Fastjson2对API进行了重构,移除了SerializeConfig类,提供了更简洁的配置方式。从2.0.56版本开始,新增了JSON.configEnumAsJavaBean方法来支持枚举的JavaBean序列化:
JSON.configEnumAsJavaBean(OrderType.class);
实际应用示例
假设我们有一个订单类型枚举,包含额外属性:
public enum OrderType {
ONLINE(1, "线上订单"),
OFFLINE(2, "线下订单");
private int code;
private String description;
// 构造方法、getter和setter
}
配置后,序列化结果将包含所有属性:
{
"code": 1,
"description": "线上订单"
}
最佳实践建议
- 当枚举需要携带额外信息时,使用JavaBean序列化方式更合适
- 对于简单的枚举值,保持默认的名称序列化更高效
- 在应用启动时统一配置所有需要特殊处理的枚举类型
- 考虑序列化性能,避免过度复杂的枚举结构
总结
Fastjson2通过简化的API提供了枚举类型的灵活序列化方案。JSON.configEnumAsJavaBean方法的引入使得开发者能够更便捷地控制枚举的序列化行为,满足不同场景下的需求。理解这一特性有助于开发者构建更加灵活和强大的JSON处理逻辑。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
263
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
270
93
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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