cJSON源码解析 - 数据存储方式

       cJSON通过双向链表结构来组织数据，类似于一棵无序且可嵌套的解读键值对树。每个节点都有next和prev指针，源码分别指向其兄弟节点，解读这样在树中可以通过这些指针轻松查找。源码只有当节点是解读krita源码下载对象或数组时，才会存在child指针，源码用于访问下一层的解读子节点。

       数据的源码存储方式具体如下：每个节点包含string类型用于存储键名，valuestring、解读valueint、源码valuedouble分别对应不同类型的解读内容。cJSON定义了多种结构类型，源码每一种类型（如cJSON_Creatxxx）都对应一个cJSON结构实例。解读

       为了更直观地理解数据的源码组织，考虑以下示例：每个cJSON实例在内存中以这样的形式相连（简化版的图示省略）：

Laravel 通过 Request 对象的 post() 方法可以获取 JSON 数据的源码分析

       Laravel通过Request对象的post()方法获取JSON数据的源码分析

       在入口文件中，调用Request::capture()方法获取请求对象。

       capture()方法进一步调用自身的createFromBase($globals)方法，获取所有请求信息。

       createFromBase()方法通过getInputSource()获取所有请求参数。

       getInputSource()方法判断请求数据是否为JSON格式。如果是，则直接返回JSON数据；否则返回查询参数或请求体数据。

       json()方法对获取的请求内容进行解码，最终返回一个ParameterBag对象，方便开发者进一步操作和使用JSON数据。

fastjson 1.2.源码分析以及漏洞复现

       反序列化，这个过程将字节序列恢复为Java对象。例如在使用Python做自动化测试时，通过字符串名字调用相同名字的方法。Fastjson的功能允许通过字符串引用如`@type":"com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`来执行内部方法。由此，我们能利用Fastjson提供的便利，通过调用对应的函数来验证漏洞。

       在渗透测试中，漏洞的验证通常需要满足几个条件：判断指纹和指纹回显，Fastjson的招商源码特性使得这一步变得简单。然而，在利用过程中，要考虑到Fastjson本身的限制、JDK的限制以及可能的安全配置限制。因此，POC验证方案需考虑这些限制的版本和配置。

       Fastjson通过JSON抽象类实现JSONAware接口，并提供两个常用方法：`toJSONString`用于对象转换为JsonString，`parseObject`用于将JSON字符串转换为对象。这次的漏洞主要与反序列化相关。

       反序列化的执行发生在`DefaultJSONParser.java`类中。关键代码中，固定键`@type`对应反序列化类的全路径，其中`typeName`为传入类的全路径。在Fastjson 1.2.版本中，`loadClass`方法未进行任何过滤，允许传入任何JVM加载的类，并执行`setKey`方法，其中Key为可变参数。

       要利用这个反序列化漏洞，需要满足以下条件：JVM加载的类、有非静态set方法和传入一个参数。使用RPC远程执行代码的思路实现POC，此处使用了`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`实现。

       JNDI全称为Java Naming and Directory Interface，主要提供应用程序资源命名与目录服务。其底层实现之一是RMI（Remote Method Invocation），用于Java环境的远程方法调用。在`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`类中，关注点在于`getDataSourceName()`和`setAutoCommit()`方法。`getDataSourceName()`用于传值，`setAutoCommit()`用于确认调用set方法。

       实现过程包括引用`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`类、设置`dataSourceName`传值以及通过`autoCommit`属性触发执行方法。完成方法确认后，使用`marshalsec`项目启动RMI服务并加载远程类。源码定制

       POC的实现步骤如下：首先确认目标是否使用Fastjson且存在漏洞；利用Fastjson的反序列化功能传输引用类和执行方法；使用`com.sun.rowset.JdbcRowSetImpl`执行验证POC的脚本，并观察回显结果；最后，完成漏洞利用。

       具体操作包括搭建环境，如使用CentOS虚拟机作为RMI服务器和远程调用服务，KALI机器作为靶机和抓包测试。进行指纹确认、安装maven、构建RMI服务器和客户端、调用测试文件，并观察DNS日志以验证漏洞成功利用。通过DNS日志确认漏洞利用成功后，可以进一步尝试反弹shell，实现远程控制。

       综上所述，Fastjson的反序列化漏洞是一个可以被利用的安全问题，通过合理的利用，可以实现远程代码执行。了解和研究这类漏洞有助于增强对Fastjson以及类似技术的防御能力。

关于flask的jsonify与json.dumps的一些追溯和思考

       有一天，我遇到了一个服务器报警问题，追踪错误栈时，发现是由于在使用 Flask 的 jsonify 函数时传入的字典中混入了 string 和 int 类型的键导致的。修改数据后，我开始思考这一设计背后的逻辑以及为何会如此设定。源码追溯路径指向 JSONDecoder、flask.json.__init__.py 及 _dump_arg_defaults。分析这部分源码，我发现项目使用的是继承自 Flask 的 JSONDecoder，稍作修改以兼容如 bson.ObjectId 和 datetime 等数据类型，其主体基于标准库中的 JSONEncoder。

       进一步深入 JSONEncoder 的源码，我发现 sort_keys 的使用在 JSONEncoder._iterencode_dict 中。此时，我开始思考是否可以修改为始终使用默认的 False，以确保 key 为纯字符串。猜拳源码然而，官方为何没有选择这一方案？我开始在 GitHub 上寻找答案，最终在 issue 中找到了线索。在 Python 2 中确实如我所想，但在 Python 3 中，设计发生了改变。大佬们解释了背后的理由。

       深入思考后，我倾向于支持 Python 3 的设计选择。首先，明确数据处理逻辑（如是否排序）是至关重要的。这里，我认为 Flask 的默认设置为 False 是个错误，应该与标准库保持一致。其次，确保数据类型的一致性是动态语言的局限性之一，这也是我越来越偏爱 Go 的原因。

       从工作角度来看，我得出以下思考：永远不要依赖传入的数据，务必进行验证，尤其是在关键业务中。这不仅是对 Flask 设计的反思，也是对编程实践的提醒，强调了数据验证和明确数据处理逻辑的重要性。

Unity JSON编码解码之LitJson 深度剖析

       JSON在游戏开发中是一种序列化/反序列化常用的技术，把游戏相关的数据，如地图组成，通过JSON编码，序列化成JSON文本，传输或存储，要使用的时候再通过JSON技术把文本解析成数据对象，在代码中使用。本文将从以下几个方面详细的深度剖析JSON与LitJson库的编码解码：

       对，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀

       (1)什么是JSON;

       (2)Unity如何使用LitJson;

       (3)LitJson核心源码分析;

       1: 什么是JSON

       JSON（JavaScriptObject Notation, JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。它是吾爱源码论坛基于ECMAScript的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。接下来看下JSON格式中定义的数据类型:

       Object: Object在JSON中相当于C#的字典,是一个表，结构为{ key1: v1, key2: v2};

       Array: Array在JSON中相当于C#的List，是一个数组,结构为[v0, v1, v2, …];

       Boolean: Boolean在JSON中相当于C#的boolean;

       Double: Double在json中相当于C#的double;

       Float: Float在json中相当于C# float;

       Int: Int在json中相当于C# int;

       Long: Long在json中相当于C# long;

       String: String在json中相当于C# string;

       2: Unity中如何使用LitJson

       Unity项目中使用LitJson，操作起来也十分简单。接下来我们详细的操作一下，具体步骤如下:

       (1): 创建一个标准的Unity项目，下载LitJson的代码库,我一般会新建一个3rd文件夹，把LitJson的代码库放入到项目中，如图所示:

       (2): 编写一个测试节点，挂一个测试代码，用来测试与讲解LitJson库的使用，同时编写一个JsonText.txt的文本资源，作为测试的Json文本,如图:

       (3): Json编码

       定义一个简单的数据对象GameItem, 如下

       运行结果为:{ "a":,"b":false,"c":,"str":"hello"}, 如下图:

       (4) Json解码

       从JsonText.txt文件里面加载TextAsset资源，或去资源中的文本对象，得到JsonStr, 调用JsonWrapper对象的ToObject方法得到JsonData的数据对象。

       JsonDatajsonObject=JsonMapper.ToObject(jsonTxt.text);

       解析出来jsonObject后，可以根据json中的对象类型来直接访问即可。

       JsonData rst = jsonObject["rst"]; // 子Object对象

       JsonData partnerList = rst["partnerCodeList"]; // 数组对象

       JsonData partner0 = partnerList[0]; // 用数组方式访问

       JsonData可以强转成任意的基本数据类型，string, float, double, boolean, int等。

       3:LitJson核心源码分析

       LitJson使用起来如此简单，那么它是具体怎么实现的呢？接下来我们来分析LitJson源码来学习它代码开发的一些技巧。首先要看下JsonData数据结构，在LitJson内部，每个数据对象都是一个JsonData对象。如图

       JsonData里面包含了一个JsonType type的数据成员，用来表示这个JsonData的数据对象是一个什么样的数据类型。JsonType是一个枚举,正好是所有可能的Json的数据类型,如下:

       如果这个数据类型是一个Boolean,数据值就存放在inst_boolean变量里面，如果数据类型是一个string, 数据值就存放在inst_string变量里面。

       在JSON中,Object与Array是容器，所以在JsonData里面分别用Dictionary与List来作为Object与Array的容器，容器中的每个元素又是一个JsonData,所以就实现了容器中可以有容器对象+数据对象。

       JsonData中重载了[]操作符，方便容器对象来取数据,如图所示:

       Object 容器对象[key]操作重载

       数组容器对象的[index]操作重载

       JsonData中重载了类型强转操作符，让我们能直接通过强转Json来获取基本的数据:

       Int, Float, Double, Boolean, String。如图:

       通过强转基本数据到JsonData,来获取JsonData, 如图:

       这样非常方便的让我们生成了JsonData,非常方便的能通过JsonData获取数据。

       JsonWrapper来解析Json字符串的时候，就是读取文本内容，来根据对应的Token符号来生成对应的Json对象，具体可以阅读源码:

       今天的JSON与LitJson的分析就到这里了。

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。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。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，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。

Swift 码了个 JSON 解析器(二)

       开发一个 Swift 库，处理和序列化 JSON 数据。项目源码位于 github.com/swiftdo/json。此文章为 Swift 码了个 JSON 解析器系列第二篇，重点讲解如何将 JSON 字符串解析为数据。

       回顾 JSON 定义，理解 JSON 数据类型。解析 JSON 的关键步骤如下：处理 null、false、true 这三个特定值，读取字符串与数字，解析数组与对象。数组与对象解析涉及读取分隔符与递归。

       解析流程分步进行：识别 null、false、true；读取字符串，遇到非字母即停止；读取数字，识别小数点转换为 double 或整数。数组与对象解析通过读取分隔符进行。

       通过首字符调用相应解析函数，完成 JSON 解析。解析难度在于清晰理解 JSON 规则，移动字符串下标。解析过程无需额外关注，完成至字符末尾即可。

       第一版本的 JSON 解析完成，如有疑问或想加入 Swift 微信群，请关注微信公众号：OldBirds。

Unity JSON编码解码 之 LitJson 深度剖析

       JSON，即JavaScript Object Notation，是一种轻量级的数据交换格式，它基于ECMAScript标准，以文本形式表示数据，易于人读和机器解析，提高网络传输效率。基本数据类型包括Boolean、Double、Float、Int、Long和String，而Object和Array则作为容器，可嵌套其他类型的数据。

       编码（序列化）过程是将编程语言中的数据对象转换为JSON文本，解码（反序列化）则是解析JSON文本，识别数据类型，如识别花括号{ }表示对象，方括号[]表示数组。Unity C#中， LitJson库常用于处理JSON的编码和解码。

       在Unity项目中使用LitJson，步骤简单：首先，将库下载并添加到项目中；然后，定义一个测试数据对象，如GameItem，进行编码和解码操作。编码时，使用JsonMapper的ToJson方法将对象转换为Json String；解码时，通过JsonMapper的ToObject方法将JsonText.txt中的文本解析为JsonData对象，进而访问其中的数据。

       LitJson的核心源码分析，JsonData是其核心数据结构，它以JsonType枚举表示数据类型，存储相应类型的数据。Object和Array分别用Dictionary和List作为容器，通过重载[]操作符和类型强转操作符，实现了灵活的数据访问和转换。JsonWrapper则负责解析JSON字符串，生成对应的Json对象。

Vite 源码学习3. package.json分析

       在Vite项目中，package.json文件起着至关重要的作用，它管理着项目依赖的安装和使用。首先，我们来看看dependencies部分，它包含了Vite项目运行时所需的第三方库：

       - @babel/parser: Babel JavaScript解释器，用于编译源代码。

       - @rollup/plugin-commonjs: 提供对CommonJS语法的支持。

       - @rollup/plugin-json: 解析和处理JSON文件。

       - @rollup/plugin-node-resolve: 负责使用Node的模块定位机制，找到依赖的库。

       - @types/*: TypeScript类型定义，尽管库本身未用TypeScript编写，但这些类型定义有助于Vite在运行时提供类型支持。

       - @vue/compiler-dom: 处理Vue模板编译。

       - @vue/compiler-sfc: 用于Vue底层单文件组件的底层工具。

       同时，还有一些用于优化和压缩的库，如brotli-size用于字符串或Buffer的压缩，clean-css用于快速且高效的CSS优化，debug用于调试，dotenv用于加载环境变量等。

       devDependencies部分则主要为开发环境提供支持：

       - @babel/runtime: Babel的运行时工具。

       - @pika/react 和 @pika/react-dom: React的兼容包。

       - 一连串的@types/*: TypeScript类型定义，确保与各种库的兼容性。

       - bootstrap: 常见的前端框架。

       - conventional-changelog-cli: 生成项目变更日志。

       - cross-env: 跨平台处理环境变量。

       - jest: 流行的JavaScript测试框架。

       - 一系列的库用于处理CSS、文件操作、日期处理、模板引擎等。

       这些库共同构建了Vite项目的开发和运行环境，确保了项目的高效运行和功能实现。通过深入理解package.json，开发者可以更好地管理项目的依赖关系，优化开发流程。后续的开发和维护工作也会围绕这些依赖展开。