结构体的数据是{"user_id": 344, "user_name": "shiki"}。

下面给出的user_id是int，json使用string类型去接数据会报错。

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type User struct {
  Id       string `json:"user_id,int"`
  Username string `json:"user_name"`
}

// json: cannot unmarshal number into Go value of type string

json.Number

使用json.Number解决。

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type User struct {
        Id       json.Number `json:"user_id"`
        Username string      `json:"user_name"`
}
  • marshal函数出来的数据依然会是int类型，而不是字符串。

json.RawMessage

这个类型，表示json不会去往下解析数据了，其数据还是裸json数据。

官方解释：

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RawMessage is a raw encoded JSON value. It implements Marshaler and Unmarshaler and can be used to delay JSON decoding or precompute a JSON encoding.

这还不算，按照文档后一句，can be used to delay JSON decoding or precompute a JSON encoding.，能延迟处理json数据，或者是预处理json数据，这里是不是有很多好玩的了。

延迟处理

在json数据比较大，且具有相当的层级的时候，我可能只需要先解析出一部分数据（能供我使用的数据），其他数据等需要的时候再一并解析。

当然，即使这里我不去解析那部分没有解析的json的数据，json库也是帮助我们预处理过了这部分数据的，也就是说其已经验证过这些数据是符合json规范的。

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input := `{"user_id": "{"dsad":", "user_name": "shiki"}`
user := User{}
err := json.Unmarshal([]byte(input), &user)
if err != nil {
    panic(err)
}

// panic: invalid character 'd' after object key:value pair

如果在pprof上，看到json处理占用了很多性能开销，业务场景上又恰巧可以使用到合乎这个场景，那么不妨试试用这个方法来提升json性能。

使用

看到有人推荐这个，然后去搜了下使用方式，发现非常简单易用，也是为这种需求新增了一种方案了。

此内容参考自： 用golang解析json里的数字栏位

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import extra "github.com/json-iterator/go/extra"

函数加入：extra.RegisterFuzzyDecoders()。

测试代码。

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package main

import (
	"fmt"
	jsoniter "github.com/json-iterator/go"
	extra "github.com/json-iterator/go/extra"
)

type Sample struct {
	Name string
	Age  int
}

const sampleData = `{
   "name":"julian",
   "age": 45
}`

const sampleData2 = `{
   "name":"julian",
   "age": "45"
}`

func main() {
	extra.RegisterFuzzyDecoders()
	var sample Sample
	err := jsoniter.Unmarshal([]byte(sampleData), &sample)

	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(sample)

	err = jsoniter.Unmarshal([]byte(sampleData2), &sample)

	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(sample)

}