手动脱敏：直接在业务逻辑层代码中对敏感数据进行逐一处理，这种方式虽然提供了较高的灵活性，但容易因人为疏忽而导致脱敏遗漏，同时也会导致代码中存在大量的重复处理逻辑，增加了维护成本。
AOP（面向切面编程）：利用AOP技术，通过定义切面来拦截API接口返回的数据流，从而实现对敏感字段的统一处理。这种方法能够将脱敏逻辑从业务代码中抽离出来，实现集中管理，提高了代码的可维护性和可扩展性。然而，由于AOP的拦截机制会增加一定的处理开销，因此可能会对系统性能产生一定的影响。
自定义序列化器：在数据序列化阶段，通过集成JSON序列化框架（如Jackson）提供的自定义序列化器功能，实现对敏感字段的自动化处理。这种方法既保持了较好的性能表现，又能够将脱敏逻辑与业务逻辑完全解耦，使得代码更加清晰和易于管理。
注解+反射：通过定义自定义注解来标记那些需要进行脱敏处理的字段，然后在数据返回前，利用Java的反射机制在运行时动态地遍历这些字段并进行脱敏处理。这种方式简化了脱敏操作的使用过程，使得开发者只需通过简单的注解标记即可实现脱敏功能，同时也有利于后续对脱敏逻辑的维护和扩展。