本教程详细探讨了如何使用jackson库处理复杂的json反序列化场景。首先，通过`@jsonformat(shape = JSonformat.shape.Array)`注解，解决了将json数组直接映射到自定义java对象的问题。其次，针对同一java类需要支持多种json输入格式的情况，介绍了如何利用`@jsoncreator`工厂方法结合`jsonnode`进行条件式解析，实现灵活的数据映射，确保不同结构的数据都能被正确反序列化。
理解Jackson反序列化与json数组映射
在使用Jackson库进行JSON反序列化时，我们通常将JSON对象映射到Java对象，JSON数组映射到Java集合或数组。然而，当JSON数组的元素本身需要映射到具有多个字段的Java对象时，例如将[-3.1, 55.4]这样的二维数组元素映射到LngLat对象（包含lng和lat两个字段），传统的字段名匹配方式就会失效，导致MismatchedInputException。
为了解决这个问题，我们需要明确告诉Jackson如何将数组中的值映射到Java对象的字段。
1. 将JSON数组元素映射到自定义Java对象
假设我们有一个LngLat记录（或类），它包含经度（lng）和纬度（lat）两个double类型字段。如果JSON数据中LngLat的表示形式是[-3.1, 55.4]这样的数组，我们可以使用@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)注解来指导Jackson进行反序列化。
LngLat 记录定义：
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat; @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY) record LngLat(double lng, double lat) {}
通过@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)，Jackson会按照记录中字段的声明顺序，将JSON数组的第一个元素映射到lng，第二个元素映射到lat。
NoFlyZone 记录定义：
在此基础上，包含LngLat数组的NoFlyZone记录可以被简化。原先需要自定义构造函数来处理double[][]并转换为LngLat[]的逻辑不再需要，Jackson可以直接处理LngLat[]。
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties; @JsonIgnoreProperties("name") // 忽略JSON中可能存在的"name"字段 record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) {}
示例代码：
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import java.util.List; public class JacksonArrayDeserialization { public static void main(String[] args) throws Exception { String json = "[{"name":"Random"," + ""coordinates":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]"; Objectmapper mapper = new ObjectMapper(); // 使用TypeReference处理泛型类型List<NoFlyZone> List<NoFlyZone> noFlyZones = mapper.readValue(json, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {}); System.out.println(noFlyZones); } }
输出示例（假设NoFlyZone和LngLat有适当的toString()实现）：
[NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}]
2. 处理同一java类支持多种JSON输入格式
在实际应用中，我们可能需要一个Java类来反序列化两种或多种完全不同的JSON结构。例如，NoFlyZone可能有时包含coordinates数组，有时则包含单独的longitude和latitude字段。这时，仅仅依靠字段映射和@JsonFormat是不够的。我们需要更强大的机制来根据JSON的结构动态选择反序列化逻辑。
Jackson提供了@JsonCreator注解，允许我们定义一个静态工厂方法或构造函数来处理反序列化过程。通过将JSON的所有字段作为Map<String, Jsonnode>传入，我们可以在工厂方法中检查JSON结构并进行自定义处理。
更新后的NoFlyZone 记录定义：
LngLat记录的定义保持不变（带有@JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)）。
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonCreator; import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties; import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectReader; import java.io.IOException; import java.util.Map; @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) // 忽略JSON中未映射到Java对象的所有未知字段，如"name" public record NoFlyZone(LngLat[] coordinates) { @JsonCreator public static NoFlyZone getInstance(Map<String, JsonNode> fields) throws IOException { // 判断JSON结构：是否存在"coordinates"字段 boolean isArrayFormat = fields.containsKey("coordinates"); LngLat[] longLatArray; if (isArrayFormat) { // 如果存在"coordinates"字段，则按LngLat数组格式反序列化 ObjectReader reader = new ObjectMapper().readerFor(LngLat[].class); longLatArray = reader.readValue(fields.get("coordinates")); // 反序列化"coordinates"对应的JsonNode } else { // 如果不存在"coordinates"，则假设存在"longitude"和"latitude"字段 // 手动构建一个包含单个LngLat对象的数组 longLatArray = new LngLat[] { new LngLat( fields.get("longitude").asDouble(), // 从JsonNode获取double值 fields.get("latitude").asDouble() ) }; } return new NoFlyZone(longLatArray); } // 为了方便输出，可以重写toString()方法 @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder("NoFlyZone{coordinates=["); if (coordinates != NULL) { for (int i = 0; i < coordinates.length; i++) { sb.append(coordinates[i]); if (i < coordinates.length - 1) { sb.append(", "); } } } sb.append("]}"); return sb.toString(); } }
@JsonCreator工厂方法的逻辑解析：
- @JsonCreator: 标记此静态方法为Jackson的反序列化入口。
- Map<String, JsonNode> fields: Jackson会将当前JSON对象的所有顶级字段名和对应的JsonNode实例传入此Map。
- fields.containsKey(“coordinates”): 通过检查Map中是否存在特定键，判断当前JSON是哪种结构。
- 条件反序列化:
- @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true): 确保JSON中存在的但Java类中没有对应的字段（如name）不会导致反序列化失败。
示例代码：
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference; import java.util.List; public class JacksonMultiFormatDeserialization { public static void main(String[] args) throws Exception { String json1 = "[{"name":"Random"," + ""coordinates":[[-3.1,55.4],[-3.1,55.9],[-3.7,55.3],[-3.8,55.7],[-3.0,55.8]]}]"; String json2 = "[{"name":"Random"," + ""longitude":-3.1, "latitude":55}]"; ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); List<NoFlyZone> noFlyZones1 = mapper.readValue(json1, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {}); System.out.println("反序列化JSON1: " + noFlyZones1); List<NoFlyZone> noFlyZones2 = mapper.readValue(json2, new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {}); System.out.println("反序列化JSON2: " + noFlyZones2); } }
输出示例：
反序列化JSON1: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.4], LngLat[lng=-3.1, lat=55.9], LngLat[lng=-3.7, lat=55.3], LngLat[lng=-3.8, lat=55.7], LngLat[lng=-3.0, lat=55.8]]}] 反序列化JSON2: [NoFlyZone{coordinates=[LngLat[lng=-3.1, lat=55.0]]}]
注意事项与总结
- @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.ARRAY)：此注解是处理JSON数组直接映射到Java对象（按字段声明顺序）的关键。它简化了原本需要自定义反序列化器或复杂构造函数的场景。
- @JsonCreator工厂方法：当一个Java类需要支持多种截然不同的JSON结构时，@JsonCreator提供了极大的灵活性。通过接收Map<String, JsonNode>，开发者可以完全控制反序列化逻辑，根据JSON内容动态构建Java对象。
- @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)：在处理多格式JSON或部分字段不重要的情况下，此注解非常有用，可以避免因JSON中存在Java类未定义的字段而导致的错误。
- TypeReference：在反序列化泛型集合（如List<NoFlyZone>）时，应使用new TypeReference<List<NoFlyZone>>() {}来提供完整的泛型类型信息给Jackson，否则可能导致类型擦除问题。
- 错误处理：在@JsonCreator方法中，应考虑对JsonNode的空值检查（例如fields.get(“longitude”) != null）以及类型转换异常（例如asDouble()可能抛出的异常），以提高代码的健壮性。
- 代码可读性：虽然@JsonCreator提供了灵活性，但过于复杂的逻辑可能会降低代码的可读性。在设计JSON结构时，尽量保持一致性可以简化反序列化过程。
通过掌握这些Jackson的高级特性，开发者可以有效地处理各种复杂的JSON反序列化需求，无论是将数组映射到对象，还是根据不同JSON结构进行动态解析，都能实现高效且健壮的数据处理。