Jackson 框架的高阶应用
Jackson 是当前用的比较广泛的,用来序列化和反序列化 json 的 Java 的开源框架。Jackson 社 区相对比较活跃,更新速度也比较快, 从 Github 中的统计来看,Jackson 是最流行的 json 解析器之一 。 Spring MVC 的默认 json 解析器便是 Jackson。 Jackson 优点很多。 Jackson 所依赖的 jar 包较少 ,简单易用。与其他 Java 的 json 的框架 Gson 等相比, Jackson 解析大的 json 文件速度比较快;Jackson 运行时占用内存比较低,性能比较好;Jackson 有灵活的 API,可以很容易进行扩展和定制。
Jackson 的 1.x 版本的包名是 org.codehaus.jackson ,当升级到 2.x 版本时,包名变为 com.fasterxml.jackson,本文讨论的内容是基于最新的 Jackson 的 2.9.1 版本。
Jackson 的核心模块由三部分组成。
- jackson-core,核心包,提供基于"流模式"解析的相关 API,它包括 JsonPaser 和 JsonGenerator。 Jackson 内部实现正是通过高性能的流模式 API 的 JsonGenerator 和 JsonParser 来生成和解析 json。
- jackson-annotations,注解包,提供标准注解功能;
- jackson-databind ,数据绑定包, 提供基于"对象绑定" 解析的相关 API ( ObjectMapper ) 和"树模型" 解析的相关 API (JsonNode);基于"对象绑定" 解析的 API 和"树模型"解析的 API 依赖基于"流模式"解析的 API。
在了解 Jackson 的概要情况之后,下面介绍 Jackson 的基本用法。
Jackson 的 基本用法
若想在 Java 代码中使用 Jackson 的核心模块的 jar 包 ,需要在 pom.xml 中添加如下信息。
清单 1.在 pom.xml 的 Jackson 的配置信息
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.9.1</version> </dependency>
jackson-databind 依赖 jackson-core 和 jackson-annotations,当添加 jackson-databind 之后, jackson-core 和 jackson-annotations 也随之添加到 Java 项目工程中。在添加相关依赖包之后,就可以使用 Jackson。
ObjectMapper 的 使用
Jackson 最常用的 API 就是基于"对象绑定" 的 ObjectMapper。下面是一个 ObjectMapper 的使用的简单示例。
清单 2 . ObjectMapper 使用示例
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); Person person = new Person(); person.setName("Tom"); person.setAge(40); String jsonString = mapper.writerWithDefaultPrettyPrinter() .writeValueAsString(person); Person deserializedPerson = mapper.readValue(jsonString, Person.class);
ObjectMapper 通过 writeValue 系列方法 将 java 对 象序列化 为 json,并 将 json 存 储成不同的格式,String(writeValueAsString),Byte Array(writeValueAsString),Writer, File,OutStream 和 DataOutput。
ObjectMapper 通过 readValue 系列方法从不同的数据源像 String , Byte Array, Reader,File,URL, InputStream 将 json 反序列化为 java 对象。
信息配置
在调用 writeValue 或调用 readValue 方法之前,往往需要设置 ObjectMapper 的相关配置信息。这些配置信息应用 java 对象的所有属性上。示例如下:
清单 3 . 配置信息使用示例
//在反序列化时忽略在 json 中存在但 Java 对象不存在的属性 mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); //在序列化时日期格式默认为 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS,false) //在序列化时忽略值为 null 的属性 mapper.setSerializationInclusion(Include.NON_NULL); //忽略值为默认值的属性 mapper.setDefaultPropertyInclusion(Include.NON_DEFAULT);
更多配置信息可以查看 Jackson 的 DeserializationFeature,SerializationFeature 和 I nclude。
Jackson 的 注解的使用
Jackson 根据它的默认方式序列化和反序列化 java 对象,若根据实际需要,灵活的调整它的默认方式,可以使用 Jackson 的注解。常用的注解及用法如下。
表 1. Jackson 的 常用注解
在了解 Jackson 的基本用法后,下面详细地介绍它的一些高阶应用。
Jackson 的 高阶应用
格式处理(含日期格式)
不同类型的日期类型,Jackson 的处理方式也不同。
- 对于日期类型为 java.util.Calendar,java.util.GregorianCalendar,java.sql.Date,java.util.Date,java.sql.Timestamp,若不指定格式, 在 json 文件中将序列化 为 long 类型的数据。显然这种默认格式,可读性差,转换格式是必要的。Jackson 有 很多方式转换日期格式。
- 注解方式,请参照" Jackson 的注解的使用"的@ JsonFormat 的示例。
- ObjectMapper 方式,调用 ObjectMapper 的方法 setDateFormat,将序列化为指定格式的 string 类型的数据。
- 对于日期类型为 java.time.LocalDate,还需要添加代码 mapper.registerModule(new JavaTimeModule()),同时添加相应的依赖 jar 包
清单 4 . JSR31 0 的配置信息
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId> <artifactId>jackson-datatype-jsr310</artifactId> <version>2.9.1</version> </dependency>
对于 Jackson 2.5 以下版本,需要添加代码 objectMapper.registerModule(new JSR310Module ())
- 对于日期类型为 org.joda.time.DateTime,还需要添加代码 mapper.registerModule(new JodaModule()),同时添加相应的依赖 jar 包
清单 5. joda 的 配置信息
<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.datatype</groupId> <artifactId>jackson-datatype-joda</artifactId> <version>2.9.1</version> </dependency>
泛型反序列化
Jackson 对泛型反序列化也提供很好的支持。
- 对于 List 类型 ,可以调用 constructCollectionType 方法来序列化,也可以构造 TypeReference 来序列化。
清单 6 . List 泛 型使用示例
CollectionType javaType = mapper.getTypeFactory() .constructCollectionType(List.class, Person.class); List<Person> personList = mapper.readValue(jsonInString, javaType); List<Person> personList = mapper.readValue(jsonInString, new TypeReference<List<Person>>(){});
- 对于 map 类型, 与 List 的实现方式相似。
清单 7 . Map 泛型使用示例
//第二参数是 map 的 key 的类型,第三参数是 map 的 value 的类型 MapType javaType = mapper.getTypeFactory().constructMapType(HashMap.class,String.class, Person.class); Map<String, Person> personMap = mapper.readValue(jsonInString, javaType); Map<String, Person> personMap = mapper.readValue(jsonInString, new TypeReference<Map<String, Person>>() {});
Array 和 Collection 的处理与 List,Map 相似,这里不再详述。
属性可视化
是 java 对象的所有的属性都被序列化和反序列化,换言之,不是所有属性都可视化,默认的属性可视化的规则如下:
- 若该属性修饰符是 public,该属性可序列化和反序列化。
- 若属性的修饰符不是 public,但是它的 getter 方法和 setter 方法是 public,该属性可序列化和反序列化。因为 getter 方法用于序列化, 而 setter 方法用于反序列化。
- 若属性只有 public 的 setter 方法,而无 public 的 getter 方 法,该属性只能用于反序列化。
若想更改默认的属性可视化的规则,需要调用 ObjectMapper 的方法 setVisibility。
下面的示例使修饰符为 protected 的属性 name 也可以序列化和反序列化。
清单 8 . 属性可视化示例
mapper.setVisibility(PropertyAccessor.FIELD, Visibility.ANY); public class Person { public int age; protected String name; } PropertyAccessor 支持的类型有 ALL,CREATOR,FIELD,GETTER,IS_GETTER,NONE,SETTER Visibility 支持的类型有 A NY,DEFAULT,NON_PRIVATE,NONE,PROTECTED_AND_PUBLIC,PUBLIC_ONLY
属性过滤
在将 Java 对象序列化为 json 时 ,有些属性需要过滤掉,不显示在 json 中 , Jackson 有多种实现方法。
- 注解方式, 可以用 @JsonIgnore 过滤单个属性或用 @JsonIgnoreProperties 过滤多个属性,示例如下:
清单 9 . 属性过滤示例一
@JsonIgnore public int getAge() @JsonIgnoreProperties(value = { "age","birth_date" }) public class Person
- addMixIn 方法加注解方式@JsonIgnoreProperties。
addMixIn 方法签名如下:
public ObjectMapper addMixIn(Class<?> target, Class<?> mixinSource);
addMixIn 方法的作用是用 mixinSource 接口或类的注解会重写 target 或 target 的子类型的注解。 用ixIn 设置
Person peixIn 的 @JsonIgnoreProperties("name")所重写,最终忽略的属性为 name,最终生成的 json 如下:
{"birthDate":"2017/09/13","age":40}
- SimpleBeanPropertyFilter 方式。这种方式比前两种方式更加灵活,也更复杂一些。
首先需要设置@JsonFilter 类或接口,其次设置 addMixIn,将@JsonFilter 作用于 java 对象上,最后调用 SimpleBeanPropertyFilter 的 serializeAllExcept 方法或重写 S impleBeanPropertyFilter 的 serializeAsField 方法来过滤相关属性。示例如下:
清单 11 . 属性过滤示例三
//设置 Filter 类或接口 @JsonFilter("myFilter") public interface MyFilter {} //设置 addMixIn mapper.addMixIn(Person.class, MyFilter.class); //调用 SimpleBeanPropertyFilter 的 serializeAllExcept 方法 SimpleBeanPropertyFilter newFilter = SimpleBeanPropertyFilter.serializeAllExcept("age"); //或重写 SimpleBeanPropertyFilter 的 serializeAsField 方法 SimpleBeanPropertyFilter newFilter = new SimpleBeanPropertyFilter() { @Override public void serializeAsField(Object pojo, JsonGenerator jgen, SerializerProvider provider, PropertyWriter writer) throws Exception { if (!writer.getName().equals("age")) { writer.serializeAsField(pojo, jgen, provider); } } }; //设置 FilterProvider FilterProvider filterProvider = new SimpleFilterProvider() .addFilter("myFilter", newFilter); mapper.setFilterProvider(filterProvider).writeValueAsString(person);
自定义序列化和反序列化
当 Jackson 默认序列化和反序列化的类不能满足实际需要,可以自定义新的序列化和反序列化的类。
- 自定义序列化类。自定义的序列化类需要直接或间接继承 StdSerializer 或 JsonSerializer,同时需要利用 JsonGenerator 生成 json,重写方法 serialize,示例如下:
清单 12 . 自定义序列化
public class CustomSerializer extends StdSerializer<Person> { @Override public void serialize(Person person, JsonGenerator jgen, SerializerProvider provider) throws IOException { jgen.writeStartObject(); jgen.writeNumberField("age", person.getAge()); jgen.writeStringField("name", person.getName()); jgen.writeEndObject(); } }
JsonGenerator 有多种 write 方法以支持生成复杂的类型的 json,比如 writeArray,writeTree 等 。若想单独创建 JsonGenerator,可以通过 JsonFactory() 的 createGenerator。
- 自定义反序列化类。自定义的反序列化类需要直接或间接继承 StdDeserializer 或 StdDeserializer,同时需要利用 JsonParser 读取 json,重写方法 deserialize,示例如下:
清单 13 . 自定义序列化
public class CustomDeserializer extends StdDeserializer<Person> { @Override public Person deserialize(JsonParser jp, DeserializationContext ctxt) throws IOException, JsonProcessingException { JsonNode node = jp.getCodec().readTree(jp); Person person = new Person(); int age = (Integer) ((IntNode) node.get("age")).numberValue(); String name = node.get("name").asText(); person.setAge(age); person.setName(name); return person; } }
JsonParser 提供很多方法来读取 json 信息, 如 isClosed(), nextToken(), getValueAsString()等。若想单独创建 JsonParser,可以通过 JsonFactory() 的 createParser。
- 定义好自定义序列化类和自定义反序列化类,若想在程序中调用它们,还需要注册到 ObjectMapper 的 Module,示例如下:
清单 14 . 注 册 M odule 示例
SimpleModule module = new SimpleModule("myModule"); module.addSerializer(new CustomSerializer(Person.class)); module.addDeserializer(Person.class, new CustomDeserializer()); mapper.registerModule(module); 也可通过注解方式加在 java 对象的属性,方法或类上面来调用它们, @JsonSerialize(using = CustomSerializer.class) @JsonDeserialize(using = CustomDeserializer.class) public class Person
树模型处理
Jackson 也提供了树模型(tree model)来生成和解析 json。若想修改或访问 json 部分属性,树模型是不错的选择。树模型由 JsonNode 节点组成。程序中常常使用 ObjectNode,ObjectNode 继承于 JsonNode,示例如下:
清单 15 . ObjectNode 生成和解析 json 示例
ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); //构建 ObjectNode ObjectNode personNode = mapper.createObjectNode(); //添加/更改属性 personNode.put("name","Tom"); personNode.put("age",40); ObjectNode addressNode = mapper.createObjectNode(); addressNode.put("zip","000000"); addressNode.put("street","Road NanJing"); //设置子节点 personNode.set("address",addressNode); //通过 path 查找节点 JsonNode searchNode = personNode.path("street "); //删除属性 ((ObjectNode) personNode).remove("address"); //读取 json JsonNode rootNode = mapper.readTree(personNode.toString()); //JsonNode 转换成 java 对象 Person person = mapper.treeToValue(personNode, Person.class); //java 对象转换成 JsonNode JsonNode node = mapper.valueToTree(person);
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude; import com.fasterxml.jackson.core.JsonProcessingException; import com.fasterxml.jackson.databind.DeserializationFeature; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode; import java.io.IOException; /** * Created by clc on 2017/8/1. */ public class JacksonUtil { private static ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); static { mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL); mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); } private JacksonUtil() { } public static ObjectMapper getMapper() { return mapper; } public static <T> T jsonStrToObject(String jsonStr, Class<T> valueType) { try { return mapper.readValue(jsonStr, valueType); } catch (IOException e) { return null; } } public static <T> T ObjectNodeToObject(ObjectNode objNode, Class<T> valueType) { try { return mapper.treeToValue(objNode, valueType); } catch (JsonProcessingException e) { return null; } } public static <T> String beanToString(T input) { try { return mapper.writeValueAsString(input); } catch (JsonProcessingException e) { return null; } } }