Jackson序列化与反序列化

一、Jackson简介

1、什么是Jackson

Jackson被认为是"Java JSON库"或"Java最好的JSON解析器"。或简单地被当作"JSON for Java"。不仅如此，Jackson 还是一套用于 Java（和 JVM 平台）的数据处理工具，包括流式 JSON parser / generator库、匹配 data-binding 库（POJO和JSON相互转换），还有一个额外的 data format 模块来处理 Avro, BSON, CBOR, CSV, Smile, (Java) Properties, Protobuf, TOML, XML, YAML 这些数据编码，甚至还有大量的数据格式模块，来支持被广泛使用的数据类型如 Guava, Joda, PCollections 等等

核心组件存在于他们自己的项目下，包括三个核心包(streaming, databind, annotations)；数据格式库；数据类型库；JAX-RS provider；和一个复杂的扩展模块—这个project 连接各个模块的中心枢纽

2、核心模块

核心模块是扩展（模块）构建的基础。目前有3个模块 (Jackson 2.x为例) :

• Streaming (docs) (“jackson-core”) 定义低级流 API，并包括 JSON 具体实现

• Annotations (docs) (“jackson-annotations”) 包含标准 Jackson 注解

• Databind (docs) (“jackson-databind”) 实现data-binding (和 object serialization) ，支持 streaming 包; 它依赖于 streaming 和 annotations 包

二、ObjectMapper常见使用

ObjectMapper类(com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper)是Jackson的主要类，它可以帮助我们快速的进行各个类型和Json类型的相互转换

1、ObjectMapper的常用配置

private static final ObjectMapper mapper;
public static ObjectMapper getObjectMapper(){
    return this.mapper;
}
static{
    //创建ObjectMapper对象
    mapper = new ObjectMapper()
    //configure方法 配置一些需要的参数
    // 转换为格式化的json 显示出来的格式美化
    mapper.enable(SerializationFeature.INDENT_OUTPUT);
    //序列化的时候序列对象的那些属性  
    //JsonInclude.Include.NON_DEFAULT 属性为默认值不序列化 
    //JsonInclude.Include.ALWAYS      所有属性
    //JsonInclude.Include.NON_EMPTY   属性为 空（“”） 或者为 NULL 都不序列化 
    //JsonInclude.Include.NON_NULL    属性为NULL 不序列化
    mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.ALWAYS);  
    //反序列化时,遇到未知属性会不会报错 
    //true - 遇到没有的属性就报错 false - 没有的属性不会管，不会报错
    mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);
    //如果是空对象的时候,不抛异常  
    mapper.configure(SerializationFeature.FAIL_ON_EMPTY_BEANS, false);  
    // 忽略 transient 修饰的属性
    mapper.configure(MapperFeature.PROPAGATE_TRANSIENT_MARKER, true);
    //修改序列化后日期格式
    mapper.configure(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS, false);  
    mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    //处理不同的时区偏移格式
    mapper.disable(SerializationFeature.WRITE_DATES_AS_TIMESTAMPS);
    mapper.registerModule(new JavaTimeModule());
}

2、ObjectMapper的常用方法

2.1 json字符串转对象

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
String jsonString = "{\"name\":\"shawn\", \"age\":20}";
 
//将字符串转换为对象
Student student = mapper.readValue(jsonString, Student.class);
System.out.println(student);
 
//将对象转换为json字符串
jsonString = mapper.writeValueAsString(student);
System.out.println(jsonString);
 
 
结果：
Student [ name: shawn, age: 20 ]
 
{
  "name" : "Hyl",
  "age" : 20
}

2.2 数组和对象之间转换

//对象转为byte数组
byte[] byteArr = mapper.writeValueAsBytes(student);
System.out.println(byteArr);
 
//byte数组转为对象
Student student= mapper.readValue(byteArr, Student.class);
System.out.println(student);
 
结果：
[B@3327bd23
Student [ name: shawn, age: 20 ]

2.3 集合和json字符串之间转换

List<Student> studentList= new ArrayList<>();
studentList.add(new Student("shawn1" ,20 , new Date()));
studentList.add(new Student("shawn2" ,21 , new Date()));
studentList.add(new Student("shawn3" ,22 , new Date()));
studentList.add(new Student("shawn4" ,23 , new Date()));
 
String jsonStr = mapper.writeValueAsString(studentList);
System.out.println(jsonStr);
        
List<Student> studentList2 = mapper.readValue(jsonStr, List.class);
System.out.println("字符串转集合：" + studentList2 );
 
结果：
[ {
  "name" : "shawn1",
  "age" : 20,
  "sendTime" : 1525164212803
}, {
  "name" : "shawn2",
  "age" : 21,
  "sendTime" : 1525164212803
}, {
  "name" : "shawn3",
  "age" : 22,
  "sendTime" : 1525164212803
}, {
  "name" : "shawn4",
  "age" : 23,
  "sendTime" : 1525164212803
} ]
[{name=shawn1, age=20, sendTime=1525164212803}, {name=shawn2, age=21, sendTime=1525164212803}, {name=shawn3, age=22, sendTime=1525164212803}, {name=shawn4, age=23, sendTime=1525164212803}]

2.4 map和json字符串之间转换

Map<String, Object> testMap = new HashMap<>();
testMap.put("name", "22");
testMap.put("age", 20);
testMap.put("date", new Date());
testMap.put("student", new Student("shawn", 20, new Date()));
 
 
String jsonStr = mapper.writeValueAsString(testMap);
System.out.println(jsonStr);
Map<String, Object> testMapDes = mapper.readValue(jsonStr, Map.class);
System.out.println(testMapDes);
 
结果：
{
  "date" : 1525164212803,
  "name" : "22",
  "student" : {
    "name" : "shawn",
    "age" : 20,
    "sendTime" : 1525164212803,
    "intList" : null
  },
  "age" : 20
}
{date=1525164212803, name=22, student={name=shawn, age=20, sendTime=1525164212803, intList=null}, age=20}

2.5 日期转json字符串

// 修改时间格式
mapper.setDateFormat(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
Student student = new Student ("shawn",21, new Date());
student.setIntList(Arrays.asList(1, 2, 3));

String jsonStr = mapper.writeValueAsString(student);
System.out.println(jsonStr);
 
结果：
{
  "name" : "shawn",
  "age" : 21,
  "sendTime" : "2020-07-23 13:14:36",
  "intList" : [ 1, 2, 3 ]
}

2.6 readTree()方法

此方法更灵活，可以只将用户感兴趣的Json串信息值提取出来。主要利用ObjectMapper提供的readTree和Jackson提供的JsonNode类来实现

String test="{"results":[{"objectID":357,"geoPoints":[{"x":504604.59802246094,"y":305569.9150390625}]},{"objectID":358,"geoPoints":[{"x":504602.2680053711,"y":305554.43603515625}]}]}";
//此Json串比较复杂，包含了嵌套数组的形式，具有通用性。
//2.2.2.2实现反序列化
JsonNode node= objectMapper.readTree(test); //将Json串以树状结构读入内存
JsonNode contents=node.get("results");//得到results这个节点下的信息
//遍历results下的信息，size()函数可以得节点所包含的的信息的个数，类似于数组的长度
for(int i=0;i<contents.size();i++)  {
    //读取节点下的某个子节点的值
    System.out.println(contents.get(i).get("objectID").getIntValue());
    JsonNode geoNumber=contents.get(i).get("geoPoints");
    //循环遍历子节点下的信息
    for(int j=0;j<geoNumber.size();j++){
        System.out.println(geoNumber.get(j).get("x").getDoubleValue()+"  "+geoNumber.get(j).get("y").getDoubleValue());
    }
}

3、Java Web与ObjectMapper

在开发 Spring Web 应用程序时，如果自定义了 ObjectMapper，并把它注册成了Bean，那很可能会导致 Spring Web 使用的 ObjectMapper 也被替换，导致 Bug。例如下面的bean，注册到Spring后就会把Spring原有的配置覆盖，导致原有的序列化配置丢失

@Bean
public ObjectMapper objectMapper(){
    ObjectMapper objectMapper=new ObjectMapper();
    objectMapper.configure(SerializationFeature.WRITE_ENUMS_USING_INDEX,true);
    return objectMapper;
}

针对这个问题，有三种解决方法

• 使用objectMapper.configure(SerializationFeature.xxx,true);把配置补齐

• 设置自定义类型，加上 @JsonIgnoreProperties 注解，开启 ignoreUnknown
  属性，以实现反序列化时忽略额外的数据

• 不要自定义 ObjectMapper，而是直接在配置文件设置相关参数，来修改
  Spring 默认的 ObjectMapper 的功能，例如：spring.jackson.serialization.write_enums_using_index=true

另外，通过查找JacksonProperties类源码，可以发现很多配置类的属性，可以配合使用

4、Redis序列化的一个例子

@Bean
public <T> RedisTemplate<String, T> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
    RedisTemplate<String, T> redisTemplate = new RedisTemplate<>();
    redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
    Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer = new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
    ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
    objectMapper.enable(DeserializationFeature.USE_LONG_FOR_INTS);
    //把类型信息作为属性写入Value
    objectMapper.activateDefaultTyping(objectMapper.getPolymorphicTypeValidator(), ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
    jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
    redisTemplate.setKeySerializer(RedisSerializer.string());
    redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.setHashKeySerializer(RedisSerializer.string());
    redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
    redisTemplate.afterPropertiesSet();
    return redisTemplate;
}

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jackson官方文档地址

https://blog.csdn.net/qq_46186167/article/details/123671712

https://www.tabnine.com/code/java/methods/com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper/configure