本文档旨在指导开发者如何在 Java 中序列化和反序列化字符串数组，以便将其持久化存储到文件中，并在后续程序运行中读取。重点讲解如何使用 ObjectOutputStream 和 ObjectInputStream 实现数组的写入和读取，并提供相应的代码示例和注意事项，确保数据存储的可靠性和完整性。
数组序列化与反序列化
在 Java 中，序列化是将对象转换为字节流的过程，以便将其存储到文件或通过网络传输。反序列化则是将字节流转换回对象的过程。对于数组而言，我们可以使用 Java 的对象流来实现序列化和反序列化，从而将数组数据持久化存储。
序列化数组
以下代码展示了如何将一个字符串数组序列化并写入到文件中：
import java.io.*;
public class ArraySerialization {
public static void serializeArray(String[][] array, String filePath) {
try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePath);
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos)) {
oos.writeObject(array);
System.out.println("Array serialized successfully to " + filePath);
} catch (IOException i) {
i.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args) {
String[][] myArray = {{"name1", "10"}, {"name2", "20"}};
String filePath = "t.tmp";
serializeArray(myArray, filePath);
}
}这段代码首先创建了一个 FileOutputStream 用于写入文件，然后使用 ObjectOutputStream 将数组对象写入到输出流中。try-with-resources 语句确保流在使用完毕后会被自动关闭，避免资源泄露。
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注意事项：
- 确保要序列化的数组中的元素类型是可序列化的。
- FileOutputStream 可以指定文件的路径和名称。
- 序列化后的文件是二进制文件，不建议直接编辑。
反序列化数组
以下代码展示了如何从文件中读取并反序列化一个字符串数组：
import java.io.*;
public class ArrayDeserialization {
public static String[][] deserializeArray(String filePath) {
String[][] loadedArray = null;
try (FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis)) {
loadedArray = (String[][]) ois.readObject();
System.out.println("Array deserialized successfully from " + filePath);
} catch (IOException i) {
i.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
return loadedArray;
}
public static void main(String[] args) {
String filePath = "t.tmp";
String[][] myArray = deserializeArray(filePath);
if (myArray != null) {
for (String[] row : myArray) {
System.out.println(row[0] + " " + row[1]);
}
} else {
System.out.println("Failed to deserialize array or file is corrupted.");
}
}
}这段代码首先创建了一个 FileInputStream 用于从文件读取数据，然后使用 ObjectInputStream 将字节流转换回数组对象。需要注意的是，readObject() 方法返回的是 Object 类型，需要进行强制类型转换。
注意事项：
- 在反序列化之前，确保类定义（在本例中是 String[][]）在当前类路径下可用。
- ClassNotFoundException 异常表示找不到对应的类定义。
- 强烈建议在反序列化后检查返回的数组是否为 null，以处理文件损坏或不存在的情况。
追加数据到文件
如果需要将新的数组数据追加到现有文件中，标准的 ObjectOutputStream 并不直接支持追加。一种常见的做法是读取整个文件内容，将新数据添加到内存中的数组集合，然后将整个集合重新写入文件。但这种方式在大数据量时效率较低。
另一种更高效的方法是使用 RandomAccessFile。但是，由于序列化数据通常包含头部信息，简单地追加序列化对象可能会导致文件损坏。因此，通常不建议直接追加序列化的对象。
推荐做法：
序列化整个数据集合： 将所有数组数据存储在一个 List
中，然后序列化整个列表。这样可以确保文件的一致性。 使用数据库： 如果需要频繁地追加和读取数据，考虑使用数据库，例如 SQLite。
示例：序列化列表
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ListSerialization {
public static void serializeList(List list, String filePath) {
try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePath);
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(fos)) {
oos.writeObject(list);
System.out.println("List serialized successfully to " + filePath);
} catch (IOException i) {
i.printStackTrace();
}
}
public static List deserializeList(String filePath) {
List loadedList = null;
try (FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(fis)) {
loadedList = (List) ois.readObject();
System.out.println("List deserialized successfully from " + filePath);
} catch (IOException i) {
i.printStackTrace();
} catch (ClassNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
return loadedList;
}
public static void main(String[] args) {
String filePath = "data.tmp";
// 创建并序列化一个列表
List myList = new ArrayList<>();
myList.add(new String[][]{{"name1", "10"}});
serializeList(myList, filePath);
// 反序列化列表
List loadedList = deserializeList(filePath);
// 添加新数据
if (loadedList != null) {
loadedList.add(new String[][]{{"name2", "20"}});
serializeList(loadedList, filePath); // 重新序列化整个列表
// 验证
List finalLoadedList = deserializeList(filePath);
if(finalLoadedList != null){
for(String[][] array : finalLoadedList){
for(String[] row : array){
System.out.println(row[0] + " " + row[1]);
}
}
}
}
}
} 这个示例展示了如何使用 List 存储多个数组，并序列化和反序列化整个列表。
总结
通过使用 ObjectOutputStream 和 ObjectInputStream，我们可以方便地实现 Java 数组的序列化和反序列化，从而将数组数据持久化存储到文件中。但是，直接追加序列化数据到文件可能会导致问题，建议使用序列化整个数据集合或使用数据库等更可靠的方法。在实际应用中，需要根据具体的需求和数据量选择合适的方案。
