皮皮网

1.Fastjson库parseObject/parseArray方法：表字段名和实体类属性的智能匹配研究（源码向）
2.BSONBSON c++ 代码分析
3.Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）

Fastjson库parseObject/parseArray方法：表字段名和实体类属性的智能匹配研究（源码向）

       项目中，数据来源从数据库转向HTTP请求获取JSON，面对无需mybatis映射的问题，团队成员产生了疑问：在未配置映射的情况下，实体类属性的驼峰命名与JSON键的任意书写为何能实现智能匹配？

       深入分析Fastjson库源码，发现其确实具备智能匹配机制。高频彩 源码以parseArray方法为例，首先解析JSON数据，其核心在于文本解析器lexer，它与智能匹配功能紧密相关。最终，解析流程导向JavaBeanDeserializer类中的parseField方法，此方法是智能匹配的关键所在。

       进入parseField方法，可窥见其分段处理逻辑：首先通过TypeUtils工具类的fnv1a__lower和fnv1a__extract方法处理JSON键，通过哈希值比较实现初步匹配。公司扫描包源码fnv1a__extract通过去除下划线、短横线及大写字符，实现字符格式化处理，以适应常见的驼峰命名规则。

       进一步深入，smartMatch方法在处理过程中，先通过fnv1a__lower进行大小写转换，再利用Arrays.binarySearch进行二分查找，以高效定位匹配项。当查找失败，即返回负值时，通过fnv1a__extract方法进一步去除下划线和短横线，实现对标准命名规则的适应。

       增加理解维度，smartMatch方法后续逻辑涉及对特定前缀如“is”的flink源码调试时间处理，允许在以“is”开头的键匹配时，跳过“is”部分进行匹配，确保JSON中的“isName”也能与数据表字段正确关联。

       综上，Fastjson库在反序列化过程中，通过一系列逻辑处理实现对表字段名和实体类属性的智能匹配。具体步骤如下：

       1. 首先，将JSON键转为小写，检查是否直接匹配表字段。若匹配，后续处理；若未匹配，继续下一步。

       2. 然后，去除JSON键中的下划线和短横线，转为小写，康威生命的源码再次检查与表字段的匹配情况。如匹配，后续处理；若未匹配且键以“is”开头，执行第三步。

       3. 最终，对于以“is”开头的键，在去除“is”后再次尝试匹配，确保所有可能的匹配关系得到考虑。

BSONBSON c++ 代码分析

       MongoDB源代码中包含了BSON（Binary JSON）代码库，通过包含"bson.h"头文件即可访问其中的功能。

       关键类包括：

       mongo::BSONObj：用于表示BSON对象。

       mongo::BSONElement：表示BSON对象中元素的方法。

       mongo::BSONObjBuilder：构建BSON对象的类。

       mongo::BSONObjIterator：遍历BSON对象中元素的迭代器。

       创建BSON对象的源码博客项目导入方式有多种：

       BSONObjBuilder b; b.append("name","lemo"); b.append("age",); BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSONObjBuilder().append("name","lemo").append("age",).obj();

       BSONObjBuilder b; b << "name" << "lemo" << "age" << ; BSONObj p = b.obj();

       BSONObj p = BSON( "name" << "Joe" << "age" << );

       关键类BSONObj的内部结构如下：

       totalSize：表示总字节数，包括自身。

       BSONType：对象类型，如Boolean、String、Date等。

       FieldName：字段名。

       Data：具体数据存储，根据不同的BSONType。

       BSONObjBuilder集成了StringBuilder，用于构建实际的字节点，替代了std::stringstream。StringBuilder内部是动态增长内存缓冲区，最大容量为MB。

       BSONObjIterator提供类似STL迭代器的接口，用于遍历BSONObj对象中的元素。此外，还提供了一个ForEach宏，简化了操作，如：

       if (foo) { BSONForEach(e, obj) doSomething(e); }

       综上所述，MongoDB的BSON代码库提供了一套高效、灵活的JSON和二进制数据处理机制，为开发者提供了丰富的API和工具，以实现复杂的数据存储和检索功能。

Thrift入门 | Thrift框架分析（源码角度）

       深入理解Thrift框架，首先需要掌握其基本概念。Thrift是一个用于跨语言通信的框架，其设计初衷是提高开发效率和简化多语言环境下的服务调用。以下是Thrift框架的核心组成部分及其功能概述。

       Thrift框架主要包括两个层：Protocol层和Transport层。Protocol层主要负责数据的序列化和反序列化，而Transport层则负责数据流的传输。Protocol层中包含多种序列化协议，常见的有Compact、Binary、JSON等，它们都继承自TProtocol基类，提供读写抽象操作。

       以TBinaryProtocol为例，它是一种基于二进制的序列化协议。序列化过程主要包括以下几个关键步骤：

       writeMessageBegin：用于序列化message的开始部分，包括thrift版本、message名称和seqid等信息。

       writeFieldStop：在所有字段序列化完成后，写入T_STOP标识符，表示序列化结束。

       writeI、writeString、writeBinary：分别用于序列化整型、字符串和二进制数据。

       在读取操作中，这些write操作的逆操作被执行，以实现反序列化。Protocol层的实现细节主要体现在读写函数的调用和抽象上。

       Transport层负责数据的实际传输，它提供了一系列抽象方法，如isOpen、open、close、read和write等，用于管理底层连接的打开、关闭和数据读写。常见的Transport层协议包括TFramedTransport和TSocket。TFramedTransport通过缓冲区管理，实现了数据的分帧传输，而TSocket则基于原始的socket实现网络通信。

       为了进一步提高性能，Transport层可能包含缓存和压缩等功能，以优化数据传输效率。Thrift中，TSocket作为底层传输层，负责与原始socket交互，而TFramedTransport等上层Transport则在TSocket的基础上进行扩展，实现数据的高效传输。

       总结，Thrift框架通过其Protocol层和Transport层，实现了跨语言、高效的数据传输。深入理解这些组件及其工作原理，对于开发和优化基于Thrift的分布式系统具有重要意义。