Fastjson2中Map排序特性的优化与使用指南
2025-06-17 23:10:28作者:裴麒琰
背景介绍
Fastjson2作为阿里巴巴开源的高性能JSON处理库,在Java生态系统中被广泛使用。近期社区发现了一个关于Map排序特性的问题,引发了开发者对JSON序列化中Map排序行为的深入讨论。
问题现象
在使用Fastjson2 2.0.15版本时,开发者发现当对LinkedHashMap进行JSON序列化时,即使指定了JSONWriter.Feature.MapSortField特性,输出的JSON字符串中的键值对仍然保持了原始的插入顺序,而没有按照键名进行排序。
技术分析
原有实现机制
在早期版本中,Fastjson2的MapSortField特性设计存在以下特点:
- 对普通HashMap会进行键名排序
- 对LinkedHashMap保持插入顺序
- 对LinkedHashMap的子类却又支持排序
这种不一致的行为给开发者带来了困惑,特别是当需要确保JSON输出的稳定顺序时(如用于签名验证等场景)。
问题根源
这种设计源于对LinkedHashMap特殊性的考虑:
- LinkedHashMap本身就是为了保持插入顺序而设计
- 但实际业务中,开发者可能希望统一所有Map类型的排序行为
- 原有实现中对子类的特殊处理更增加了复杂性
解决方案
Fastjson2在2.0.48版本中对此问题进行了重要改进:
- 引入了新的特性
SortMapEntriesByKeys,该特性会对包括LinkedHashMap在内的所有Map实现进行键名排序 - 将原有的
MapSortField标记为@Deprecated,引导用户迁移到新特性 - 统一了所有Map类型的排序行为,消除了不一致性
最佳实践
对于需要使用Map排序的场景,建议:
- 升级到Fastjson2 2.0.48或更高版本
- 使用新的
SortMapEntriesByKeys特性替代旧的MapSortField - 无需再关心具体的Map实现类型,排序行为将保持一致
// 推荐用法(2.0.48+)
Map<Object, Object> map = new LinkedHashMap<>();
map.put("abc", 1);
map.put("123", 2);
System.out.println(JSON.toJSONString(map, JSONWriter.Feature.SortMapEntriesByKeys));
总结
Fastjson2通过这次改进,解决了Map排序特性的不一致性问题,使JSON序列化行为更加符合开发者预期。这一变化特别有利于需要稳定JSON输出的场景,如API签名、数据一致性校验等。开发者应及时升级并采用新的排序特性,以获得更一致的序列化行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218