Newtonsoft.Json 反序列化时意外追加数据的解决方案
2025-05-21 12:38:44作者:羿妍玫Ivan
问题现象
在使用 Newtonsoft.Json 进行游戏存档数据反序列化时,开发者遇到了一个奇怪的现象:当反序列化包含嵌套字典结构的 JSON 数据时,某些列表中的元素会被意外地追加,而不是简单地覆盖原有数据。
具体表现为:在反序列化后,missions 列表中出现了额外的元素,数量恰好等于 ActionStageSaveData 类中初始化 missions 列表时指定的元素数量。例如,如果初始化代码为 new() { new(), new(), new() },则反序列化后会额外添加 3 个元素。
问题根源
这个问题的根本原因在于 Newtonsoft.Json 的默认反序列化行为。Newtonsoft.Json 默认使用 ObjectCreationHandling.Auto 设置,这意味着:
- 对于已存在的集合和对象,Json.NET 会尝试重用它们
- 反序列化过程会将 JSON 中的数据添加到现有集合中,而不是替换整个集合
- 这种行为对于某些场景可能有用,但在大多数情况下会导致意外的数据追加
解决方案
要解决这个问题,我们需要修改 Newtonsoft.Json 的反序列化设置,明确指定对象创建处理方式:
var settings = new JsonSerializerSettings
{
ObjectCreationHandling = ObjectCreationHandling.Replace
};
loadedData = JsonConvert.DeserializeObject<GameData>(dataToLoad, settings);
使用 ObjectCreationHandling.Replace 设置后,Json.NET 将:
- 在反序列化时创建新对象,而不是重用现有对象
- 完全替换目标集合,而不是向其中添加元素
- 确保反序列化结果与原始 JSON 数据完全一致
深入理解 ObjectCreationHandling
Newtonsoft.Json 提供了三种对象创建处理方式:
- Auto(默认):根据情况自动决定是重用还是替换对象
- Reuse:尽可能重用现有对象和集合
- Replace:总是创建新对象并替换现有集合
在大多数业务场景中,特别是涉及数据持久化和恢复的场景,Replace 是最安全的选择,因为它能确保反序列化结果与序列化前的数据完全一致。
最佳实践建议
- 明确指定序列化设置:不要依赖默认设置,特别是对于重要数据的序列化/反序列化
- 考虑使用 DTO 模式:为序列化设计专用的数据传输对象,避免业务逻辑与序列化逻辑耦合
- 单元测试验证:编写单元测试验证序列化/反序列化的正确性
- 文档记录设置:在项目文档中记录使用的 JSON 序列化设置,方便团队协作
总结
Newtonsoft.Json 的默认反序列化行为可能会导致数据意外追加的问题,特别是在处理嵌套集合时。通过明确设置 ObjectCreationHandling.Replace,开发者可以确保反序列化过程按预期工作,避免数据不一致的问题。理解并正确配置序列化设置是使用任何 JSON 库的重要基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型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
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.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).Dockerfile013
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 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 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
248
2.48 K
deepin linux kernel
C
24
6
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
116
89
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
217
298
暂无简介
Dart
548
119
🎉 (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
1.02 K
600
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
1.02 K
411
Ascend Extension for PyTorch
Python
88
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
124
102
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++
592
125