主要观点总结
本文介绍了在微服务项目中进行数据脱敏的实操方法，包括方案实践和小结。
关键观点总结
关键观点1: 项目简介
介绍了基于Spring Boot和JDK实现的电商系统项目，包括前端商城项目和后端管理系统，支持完整的订单流程，涵盖商品、订单、购物车、权限、优惠券、会员、支付等功能。
关键观点2: 数据脱敏的需求
在实际业务开发中，需要对用户的隐私数据进行脱敏处理，以保护用户隐私。
关键观点3: 脱敏处理的方式
通过在序列化时进行数据脱敏处理，使用Jackson框架进行JSON序列化，通过自定义注解和序列化类实现数据脱敏。
关键观点4: 脱敏类型的枚举类
定义了一个敏感类型枚举类，包括中文名、身份证号、座机号、手机号、地址、电子邮件、银行卡、公司开户银行联号等敏感信息的类型。
关键观点5: 脱敏注解类和序列化类
编写了脱敏注解类和敏感信息序列化类，通过自定义注解和创建敏感信息序列化类，实现在序列化时对敏感信息进行脱敏处理。
关键观点6: 测试实体类和结果
编写了一个测试实体类UserEntity，并展示了通过Jackson框架进行序列化后的脱敏效果。
关键观点7: 小结
采用注解方式进行全局数据脱敏处理可以有效解决敏感数据隐私泄露的问题。同时推荐了相关的微服务实战项目和视频教程。
文章预览
微服务项目学习： cloud.macrozheng.com 一、简介 实际的业务开发过程中，我们经常需要 对用户的隐私数据进行脱敏处理，所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏 ，例如下图，将用户的手机号、地址等数据信息，采用 * 进行隐藏，以免泄露个人隐私信息。 如果需要脱敏的数据范围很小很小，甚至就是指定的字段，一般的处理方式也很简单，就是写一个隐藏方法即可实现数据脱敏。 如果是需求很少的情况下，采用这种方式实现没太大问题，好维护！ 但如果是类似上面那种很多位置的数据，需要分门别类的进行脱敏处理，通过这种简单粗暴的处理，代码似乎就显得不太优雅了。 思考一下，我们可不可以在数据输出的阶段，进行统一数据脱敏处理，这样就可以省下不少体力活。 说到数据输出，很多同学可能会想到 JSON 序列化。是的没错，我们所熟悉
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