JSON (JavaScript Object Notation) is one of the most widely used data formats in modern software development. From REST APIs to cloud-native applications, JSON plays a critical role in data exchange.

 This blog covers the most frequently asked JSON interview questions, neatly divided into Beginner, Intermediate, and Advanced levels, along with real-world insights, practical advice, and future-ready perspectives to help you ace technical interviews

1. What is JSON?

JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight, text-based data format used to store and exchange structured data between systems.

2. Why is JSON so popular?

• Easy to read and write
• Lightweight compared to XML
• Language-independent
• Native support in JavaScript
• Ideal for APIs and microservices

3. What are the basic data types supported by JSON?

• String
• Number
• Boolean
• Array
• Object
• null

4. What is a JSON object?

A collection of key-value pairs enclosed in curly braces {}.

5. What is a JSON array?

An ordered list of values enclosed in square brackets [].

6. Is JSON case-sensitive?

Yes, both keys and values in JSON are case-sensitive.

7. Difference between JSON and XML

• JSON is lightweight and easier to parse
• XML is more verbose and schema-driven
• JSON is preferred for APIs, XML for enterprise standards

8. Can comments be added in JSON?

No, standard JSON does not support comments.

9. What is a valid JSON format?

A properly structured JSON with correct syntax, double-quoted keys, and valid data types.

10. Where is JSON commonly used?

• REST APIs
• Web and mobile apps
• Configuration files
• Cloud services

Intermediate-Level JSON Interview Questions

11. What is JSON parsing?

The process of converting JSON text into usable data structures in a programming language.

12. What is JSON serialization?

Converting objects or data structures into JSON format for storage or transmission.

13. How does JSON differ from JavaScript objects?

JSON is a data format, while JavaScript objects are executable language constructs.

14. What is JSON Schema?

A specification used to validate the structure and data types of JSON documents.

15. What are nested JSON objects?

JSON objects that contain other objects or arrays as values.

16. How is JSON used in REST APIs?

JSON is commonly used as the request and response body format in RESTful services.

17. What is MIME type for JSON?

application/json

18. What are common JSON parsing errors?

• Missing commas
• Incorrect quotes
• Trailing commas
• Invalid data types

19. How do you handle large JSON files?

• Stream processing
• Pagination
• Compression
• Efficient parsing libraries

20. What tools are used to validate JSON?

• JSON Schema validators
• Online JSON lint tools
• IDE plugins

Advanced-Level JSON Interview Questions

21. What is JSON Schema validation and why is it important?

It ensures data consistency, prevents malformed data, and improves API reliability.

22. Difference between JSON and BSON

• JSON is text-based
• BSON is binary and faster for storage and queries (used by MongoDB)

23. What is JSON streaming?

Processing JSON data in chunks rather than loading it entirely into memory.

24. How does JSON support microservices architecture?

• Lightweight communication
• Language interoperability
• Easy integration with HTTP APIs

25. How do you secure JSON data in APIs?

• HTTPS
• Token-based authentication
• Input validation
• Rate limiting

26. What are circular references and why are they problematic in JSON?

JSON cannot represent circular references, causing serialization failures.

27. What is JSON Patch and JSON Merge Patch?

Standards used to apply partial updates to JSON documents.

28. What is the performance impact of deeply nested JSON?

It increases parsing time and memory usage, affecting scalability.

29. How does JSON compare to Protocol Buffers or Avro?

• JSON is human-readable
• Binary formats are faster and more compact

30. What is the future of JSON?

JSON continues to dominate APIs, cloud services, IoT, and serverless architectures, with enhancements through schemas and binary alternatives.

Pro Tips

• Always validate JSON using a schema in production systems
• Keep JSON structures flat when possible
• Use consistent naming conventions (camelCase or snake_case)
• Avoid over-nesting for performance reasons
• Learn JSON Schema for advanced roles

Common Mistakes to Avoid

• Using single quotes instead of double quotes
• Adding trailing commas
• Ignoring schema validation
• Overloading JSON with unnecessary data
• Treating JSON as executable code