这是一个在 dotnet 6 早就引入的功能,此功能的使用方法能简单,提升的效果也很棒。使用的时候需要将 Json 序列化工具类换成 dotnet 运行时自带的 System.Text.Json 进行序列化,再加上约 5 行的辅助代码,即可完成对接
官方文档: 如何在 System.Text.Json 中使用源生成 Microsoft Learn
先假定有名为 WeatherForecast 的类型,定义如下
此类型将要进行 Json 的序列化
为了能让此类型接入 source generation 源代码生成,生成 Json 序列化和反序列化的自动生成代码逻辑,需要再加上以下的约 5 行的辅助代码
以上代码是随意新建一个类型,类型的名称没有约束,让此类型继承 JsonSerializerContext 类型,且标记 JsonSerializableAttribute 特性,在此特性上面加上需要对接的原始数据类型,如 WeatherForecast 类
标记了 JsonSerializableAttribute 特性之后,将可以在 Visual Studio 的解决方案资源管理器里面的项目的依赖项->分析器->System.Text.Json.SourceGeneration->System.Text.Json.SourceGeneration.JsonSourceGeneration 里面,展开看到 xx.g.cs 文件
这些 xx.g.cs 文件就是生成的文件,想不开可以点进去看看,核心逻辑就是写了如何从原始数据类型进行转换获取 Json 的属性和值对应关系,也就是对每个属性构建出 JsonPropertyInfoValues 类型
比如说对上面的 WeatherForecast 的 Date 属性进行生成,生成的代码大概如下,以下代码最重要的有三个点,分别是如何获取和如何设置,以及属性名
大家都知道,在 JSON 反序列化里面,可以强行分为两步。第一步就是对 JSON 这个格式本身的处理,展开为内存模型。第二步就是从展开的内存模型转换为具体的类型。同理,序列化也是相同的道理
其中第一步对 Json 这个格式本身的处理方面上,这是可以做到非常通用的。但是第二步就会根据具体的业务开发,转换为不同的类型。在此之前,这个转换步骤基本都是采用反射来实现的。而大家都知道,反射的性能是跟不上的。如今有了 Source Generation 源代码生成,就可以使用生成的代码实现此第二步的逻辑,通过生成的代码,从 json 展开的内存模型,对接到具体的类型上,给对应的具体类型的对象的各个属性调用赋值方法,通过生成的代码了解到对象的属性名,获取到匹配的属性的值
这就是为什么使用 Source Generation 源代码生成能在 Json 序列化中提升性能的原因
写完了 MyJsonContext 类型之后,再来看看如何对接 JSON 反序列化和序列化逻辑
只需要调用 JsonSerializer 的 对应的反序列化和序列化方法,传入 MyJsonContext 对应的参数即可,传入参数的作用是让 System.Text.Json 底层可以了解到如何应用上源代码生成的代码
假定有以下字符串,准备用来反序列化
逻辑代码可以如此写
可以看到,在 Deserialize 方法里面,将 MyJsonContext.Default.WeatherForecast 作为参数传入。如此即可让 System.Text.Json 使用到 MyJsonContext 的生成代码
反过来,在拿到 WeatherForecast 对象之后,可以调用 Serialize 方法进行序列化,同理传入 MyJsonContext.Default.WeatherForecast 用来对接生成代码
以上的例子代码都是从官方文档抄的,更多用法还请参阅官方文档
如何在 System.Text.Json 中使用源生成 Microsoft Learn
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